本發(fā)明涉及信號(hào)分析，具體地說(shuō)，涉及電纜敷設(shè)拉壓力信號(hào)時(shí)頻動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電力電纜施工技術(shù)的發(fā)展歷程，是一個(gè)機(jī)械化程度和智能化程度不斷加強(qiáng)的過(guò)程；電纜敷設(shè)施工，早期全部依靠人工牽引及敷設(shè)，隨著電纜截面積增大，重量也隨之增加，敷設(shè)時(shí)需要更大的牽引力，因此能夠提供很大牽引力的機(jī)械設(shè)備得到了廣泛的應(yīng)用；而高壓或者更大截面電纜的敷設(shè)，就需要采取更為先進(jìn)的機(jī)械敷設(shè)方式；同時(shí)，在敷設(shè)過(guò)程中，如何避免電纜機(jī)械損傷，如何有效對(duì)敷設(shè)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，是電纜敷設(shè)，面臨新的課題。

2、電力電纜機(jī)械化施工可以實(shí)現(xiàn)電纜線路施工由施工勞動(dòng)密集型向裝備密集型轉(zhuǎn)變，從而提高施工效率，滿足電網(wǎng)大規(guī)模建設(shè)需求；提高電力電纜施工的工藝質(zhì)量水平；目前電力電纜機(jī)械化施工已達(dá)到一定規(guī)模和水平，但智能化施工尚處于起步階段，電力電纜智能化施工中，如何結(jié)合在線監(jiān)測(cè)設(shè)備，判斷電力電纜在施工過(guò)程中的各種狀態(tài)，顯得尤為重要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供電纜敷設(shè)拉壓力信號(hào)時(shí)頻動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)問(wèn)題的解決，本發(fā)明的目的在于提供了電纜敷設(shè)拉壓力信號(hào)時(shí)頻動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)，包括：

3、信號(hào)采集模塊：用于采集電纜敷設(shè)中拉壓力信號(hào)，并進(jìn)行低噪傳輸；

4、信號(hào)分析模塊：用于獲取拉壓力信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征，并構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出內(nèi)容為敷設(shè)過(guò)程中的潛在問(wèn)題和動(dòng)態(tài)特性，動(dòng)態(tài)特性包括時(shí)域特征和頻域特征，潛在問(wèn)題類(lèi)型根據(jù)動(dòng)態(tài)特性推理得到；

5、施工質(zhì)量評(píng)估模塊：用于根據(jù)施工經(jīng)驗(yàn)、拉壓力信號(hào)的時(shí)域特征和拉壓力的頻域特征評(píng)估施工質(zhì)量；

6、監(jiān)控報(bào)警模塊：用于根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出內(nèi)容、拉壓力信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征判斷是否超出閾值。

7、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述信號(hào)采集模塊包括信號(hào)采集單元、低噪放大單元、低噪電源單元、模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、低通工頻抑制單元、采樣單元和傳輸單元，所述信號(hào)采集單元、所述低噪放大單元、所述低通工頻抑制單元、所述采樣單元和所述傳輸單元依次電性連接。

8、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述信號(hào)采集單元包括若干個(gè)壓力傳感器，所述信號(hào)采集單元采集信號(hào)包括放纜機(jī)驅(qū)動(dòng)力、排纜機(jī)線纜側(cè)壓力、輸送速度、電纜接觸力和電纜牽引力，所述低噪放大單元、所述低通工頻抑制單元、所述采樣單元和所述傳輸單元均由fpga組成，所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元通過(guò)fpga實(shí)現(xiàn)多路24位分辨率差分adc以并行10khz速率的模數(shù)轉(zhuǎn)換功能，所述低通工頻抑制單元通過(guò)fpga組成數(shù)字低通濾波器和數(shù)字陷波器實(shí)現(xiàn)低通工頻抑制的功能，所述采樣單元采用高分辨過(guò)采樣技術(shù)，所述傳輸單元與所述信號(hào)分析模塊信號(hào)連接。

9、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析單元、頻域分析單元和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單元，所述時(shí)域分析單元，所述時(shí)域分析單元獲取信號(hào)的時(shí)域特征，具體包括最大幅值、平均值、方差、功率和能量積分參數(shù)，所述頻域分析單元基于傅里葉變換得到信號(hào)的頻域特征。

10、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述時(shí)域分析單元基于以下公式得到信號(hào)x(n)的特征：

11、aamx＝max(∣x(n)∣)，n＝0，1，…，n-1

12、

13、

14、其中，n為時(shí)間索引，n為采樣點(diǎn)數(shù)，max為取最大值操作，∣x(n)∣為對(duì)x(n)取絕對(duì)值運(yùn)算，aamx為最大幅值，為平均值，σ2為方差，p為功率，e為能量；

15、所述時(shí)域分析單元還用于分析時(shí)域相關(guān)性，對(duì)于兩個(gè)信號(hào)x(n)和y(n)，有：

16、

17、其中，n為時(shí)間索引，rx，y(m)為信號(hào)x(n)和y(n)之間的相關(guān)函數(shù)值，m為時(shí)間延遲量，n為時(shí)間索引，表示信號(hào)的采樣點(diǎn)位置，y(n-m)為信號(hào)y(n)經(jīng)過(guò)m個(gè)單位的時(shí)間延遲的信號(hào)。

18、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述頻域分析單元獲取信號(hào)x(n)頻譜特征的公式為：

19、

20、e(k)＝∣x(k)∣2

21、其中，n為時(shí)間索引，k為頻率索引，n為采樣點(diǎn)數(shù)，j為虛數(shù)單位，x(k)為信號(hào)x(n)在k處的頻譜分量，e(k)為信號(hào)x(n)在k處的能量，∣x(k)∣為對(duì)x(k)取絕對(duì)值。

22、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單元基于優(yōu)化隨機(jī)森林構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，使用歷史標(biāo)注數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)集，將歷史標(biāo)注數(shù)據(jù)集經(jīng)所述時(shí)域分析單元和頻域分析單元得到的時(shí)域特征和頻域特征作為輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出內(nèi)容為敷設(shè)過(guò)程中的潛在問(wèn)題和動(dòng)態(tài)特性，并使用改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化隨機(jī)森林中的參數(shù)，具體參數(shù)包括：決策樹(shù)的數(shù)量、決策樹(shù)的最大深度、分裂內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)、葉節(jié)點(diǎn)所選的最小樣本數(shù)和構(gòu)建決策樹(shù)所需的最大特征數(shù)。

23、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單元中使用改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化隨機(jī)森林中的參數(shù)的具體步驟為：

24、步驟1、種群初始化，包括種群個(gè)體數(shù)量、個(gè)體初始位置、空間維度、最大迭代次數(shù)、初始速度、脈沖頻率上下限、脈沖響度和脈沖發(fā)射率，空間維度為五，個(gè)體在不同維度上的位置代表各個(gè)待優(yōu)化的參數(shù)；

25、步驟2、計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)，使用隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確率作為目標(biāo)函數(shù)；

26、步驟3、更新位置和速度，對(duì)應(yīng)公式為：

27、fi＝fmin+β(fma-fmin)

28、vi(t+1)＝wi(t)vi(t)+(xi(t)-xbest(t))fi

29、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)

30、

31、其中，t為迭代次數(shù)，fmin為脈沖頻率下限，fmax為脈沖頻率上限，β為(0，1)內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)，fi為第i個(gè)蝙蝠的脈沖頻率，vi(t+1)為第i個(gè)蝙蝠第(t+1)代時(shí)的速度，vi(t)為第i個(gè)蝙蝠第t代時(shí)的速度，xi(t+1)為第i個(gè)蝙蝠第(t+1)代時(shí)的位置，xi(t)為第i個(gè)蝙蝠第t代時(shí)的位置，xbest(t)為第t代時(shí)最優(yōu)蝙蝠的位置，wi(t)為第i個(gè)蝙蝠第t代時(shí)的權(quán)重，wmax為權(quán)重的設(shè)定最大值，wmin為權(quán)重的設(shè)定最小值，tmax為最大迭代次數(shù)；

32、步驟4、生成隨機(jī)數(shù)rand1和rand2，rand1和rand2均為[0，1]上的隨機(jī)數(shù)，若rand1>ri(t)，則選擇對(duì)當(dāng)前最優(yōu)解對(duì)其進(jìn)行局部擾動(dòng)，按照下式進(jìn)行更新：

33、

34、其中，ri(t)為第i個(gè)蝙蝠第t代時(shí)的脈沖發(fā)射率，xnew(t)為新生成的解，xbest(t)為第t代時(shí)最優(yōu)蝙蝠的位置，ε為[-1,1]上的隨機(jī)數(shù)，為群體第t代的平均響度；

35、當(dāng)滿足下式則接受新解：

36、fnew(t)>fbest(t)and?rand2<ai(t)

37、其中，fnew(t)為新解xnew(t)對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，fbest(t)為最優(yōu)蝙蝠xbest(t)對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，ai(t)為第i個(gè)蝙蝠第t代的脈沖響度；

38、ai(t+1)＝α?ai(t)

39、ri(t+1)＝ri(0)(1-exp(-γt))

40、其中，ai(t+1)為第i個(gè)蝙蝠第(t+1)代時(shí)的脈沖響度，α和γ均為預(yù)設(shè)參數(shù)，且0＜α＜1，γ＞0，ri(0)為第i個(gè)蝙蝠的初始脈沖發(fā)射率，ri(t+1)為第i個(gè)蝙蝠第(t+1)代時(shí)的脈沖發(fā)射率；

41、步驟5、引入柯西變異，每次迭代時(shí)，對(duì)部分個(gè)體進(jìn)行柯西變異操作，有：

42、

43、其中，為變異后的個(gè)體位置，x為待變異的個(gè)體位置，cauch?y(0,1)為符合標(biāo)準(zhǔn)柯西分布的隨機(jī)數(shù)；

44、步驟6、引入淘汰機(jī)制，每次迭代時(shí)，淘汰適應(yīng)度排在末位的p只個(gè)體，并產(chǎn)生p個(gè)新個(gè)體：

45、

46、其中，為新生成個(gè)體的位置，xbest為當(dāng)前種群中最優(yōu)蝙蝠的位置，tanh為雙正切函數(shù)，rand3為(0，1)中的隨機(jī)數(shù)；

47、步驟7、終止條件判斷，達(dá)到迭代次數(shù)或設(shè)定次數(shù)迭代輸出相同結(jié)果時(shí)終止。

48、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述施工質(zhì)量評(píng)估模塊的量化性能包括最大拉壓力、高頻拉壓力分布允許范圍、拉壓力能量分布范圍和兩力最大相關(guān)性區(qū)域，并根據(jù)量化性能評(píng)估施工質(zhì)量。

49、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述監(jiān)控報(bào)警模塊設(shè)定有放纜機(jī)驅(qū)動(dòng)力、排纜機(jī)線纜側(cè)壓力、輸送速度、電纜接觸力和電纜牽引力的閾值，還設(shè)定有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出內(nèi)容的閾值，并在超出閾值時(shí)報(bào)警。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：該電纜敷設(shè)拉壓力信號(hào)時(shí)頻動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)多種拉壓力信號(hào)的時(shí)域和頻域分析，并使用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單元構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，有助于及時(shí)了解電力電纜在施工過(guò)程中的各種狀態(tài)，能夠有效的針對(duì)不正常情況進(jìn)行報(bào)警，從而提高電纜敷設(shè)質(zhì)量和電纜使用壽命。