1、0引言充油電力變壓器在長期運行過程中,存在著放電和過熱現象,其油紙絕緣裂解會產生多種氣體,分析油中溶解氣體的成分和比例,可以有效判斷其潛伏性故障和類型1。近年來,光聲光譜氣體檢測技術在變壓器油中溶解氣體在線監測應用中得到了很大發展2。但是由于溶解氣體的體積分數是微量的(常為1/106級,微音器輸出的電信號通常是毫伏級甚至于更低;同時變壓器運行現場的環境干擾以及雜散光照射等因素使得光聲信號湮沒在強噪聲下無法辨識,采用濾波放大等方法對微弱光聲信號的提取沒有太顯著的效果,信噪比仍然較低?；ハ嚓P分析是一種目前得到廣泛應用的微弱信號檢測方法,它可以將噪聲干擾下的與參考信號同頻的微弱信號提取出來,但是該方

2、法具有一定局限性:當待測信號幅值與噪聲功率量級上相差較大時,得到的結果會出現大的偏差,其原因在于剩余噪聲的存在使得互相關函數波形發生畸變而影響到檢測結果3。為此這里引入混沌檢測的方法,把含有剩余噪聲的互相關函數作為混沌系統策動力的一部分引入到系統中,利用混沌系統對噪聲干擾強免疫的特性,避開剩余噪聲的影響提取微弱信號,進一步提高檢測信噪比4。結合互相關分析和Duffing 混沌振子檢測的方法,采用LabVIEW 和Matlab 軟件混合編程構建虛擬檢測系統對光聲信號進行檢測,實驗結果表明該方法將檢測的信噪比大幅提高,可有效提取強噪聲環境下的微弱光聲信號。1微弱光聲信號檢測方法微音器的輸出信號為周

3、期信號,其幅值與油中溶解氣體體積分數具有函數關系,頻率與光源調制頻率相同。1.1微弱光聲信號互相關分析方法設X (t 為待測信號,r (t 為參考信號,n (t 為噪聲,!為待測信號與參考信號的相差。其互相關函數為U 0(t =lim T !1TT0"X (t r (t -d t =lim T !1TT0"U ssin t+n (t ×U r sin (t-+!dt =lim T !1TT 0"U ssin t U rsin (t-+!dt +lim T !1TT0"n (t U rsin (t-+!dt =U r U s /2cos (t -

4、!+Rnr (t (1式中U 0為互相關函數幅值;U s 為待測信號幅值;U r 為參考信號幅值。理論上,周期參考信號與白噪聲不相關,其相關函數Rnr (t 應為0,但是在某些實際場合下,噪聲沒有那么理想,不能看作是白噪聲,而應該視為色噪聲,色噪聲與信號的相關性有可能很強,且工程實際中積分時間不可能為無限長,故實際計算的Rnr (t 不為零,而只是接近于零的隨機變量,表現為剩余噪聲。針對互相關分析去除噪聲不完全的缺陷,引入基于混沌振子檢測微弱信號的方法,可以在 互相關分析的基礎上進一步提高信噪比5。待測信號在經過互相關分析環節后,初始噪聲在很大程度基于互相關與混沌檢測相結合的光聲信號檢測方法陳

5、偉根,張嵩,杜林,王有元(重慶大學高電壓與電工新技術教育部重點實驗室,重慶400030摘要:采用光聲光譜方法檢測變壓器油中溶解氣體的體積分數時,由于變壓器運行現場的干擾以及檢測過程中存在的噪聲使得微弱光聲信號湮沒在強噪聲中而無法辨識。在分別對互相關運算和混沌檢測進行分析說明的基礎上將這2種方法結合起來作為微弱光聲信號檢測的理論依據。集成LabVIEW 和Matlab 軟件構建了虛擬信號檢測系統,編程實現了由李雅普諾夫特性指數譜來判定混沌系統運動狀態的功能。實驗結果表明該方法對被強噪聲覆蓋的微弱光聲信號非常敏感,具有較高檢測精度。關鍵詞:光聲信號;互相關分析;混沌檢測;虛擬檢測系統中圖分類號:T

6、M 930.1文獻標識碼:A文章編號:1006-6047(200803-0022-05收稿日期:2007-01-23;修回日期:2007-04-24電力自動化設備Electric Power Automation EquipmentVol.28No.3Mar.2008第28卷第3期2008年3月基金項目:重慶市科委自然科學基金重點資助項目(CSCT ,2007-BA2002上得到抑制,由于剩余噪聲在能量上遠低于初始噪聲,與待測微弱信號的量級相當,不會因噪聲過強使得系統由臨界混沌狀態相變到大尺度周期狀態,而讓混沌檢測方法失效(仿真實驗發現:混沌系統臨界混沌狀態并一定對強噪聲免疫,在噪聲功率很大的

7、情況下,有一定概率會使得系統發生相變。1.2微弱光聲信號混沌檢測方法1.2.1信號混沌檢測原理微弱信號檢測最大的障礙就是噪聲的類型及其分布情況未知,而混沌檢測對于白噪聲和零均值未知分布色噪聲均具有極強的抑制能力,利用其進行微弱信號檢測的理論基礎是振子的非平衡相變對微弱信號具有極大敏感性和對噪聲具有強免疫力6。目前,廣泛用于強噪聲背景下微弱正弦信號檢測的Duffing振子方程的一般形式(可測任意頻率如下:d2xd t2=-k x+2(x3-x5+f cost(2其狀態方程為d x d t =y,dyd t=(x3-x5-k y+f cost(3其中f為內置策動力幅值,(x3-x5為振子的非線性項

8、,在外加信號一定的情況下,它決定了振子的特性,也決定了檢測能夠達到的精度。理論分析和仿真試驗都證明由該振子構成系統的相平面能夠產生混沌現象7。阻尼系數k固定,隨著f/k的變化,系統狀態發生改變。當f很小時,系統隨機圍繞其焦點或鞍點作周期運動;隨著f 的增大,當f達到某一閾值f1時,系統的相軌跡所經歷的狀態為同宿軌道、倍化分叉、混沌狀態;f繼續增大,系統保持混沌狀態,當f增大到另一閾值f2時,系統的相軌跡表現為大尺度周期的極限環運動狀態,此后f/k進一步增大,該周期軌道仍然存在,只是形狀有所變化8。將待測信號作為系統周期策動力的一部分引入到混沌系統中,當只有純噪聲干擾時,系統理想運動軌跡上出現毛

9、刺,且隨著噪聲幅值在一定范圍內增大而增加,但系統狀態不會發生相變;當輸入信號含有特定的周期正弦信號,即使幅值很小,也會使系統發生相變。此時,可根據相軌跡是混沌狀態還是穩定的周期運動狀態來判定待測信號中是否存在周期信號9。1.2.2混沌系統運動狀態的判定信號混沌檢測的關鍵是確定系統由混沌狀態進入大尺度周期狀態的閾值f2。在實際信號檢測中,系統的混沌運動與周期運動之間沒有明顯界限,單憑肉眼觀察來確定臨界閾值有一定的困難,所以混沌特性判據的研究是混沌檢測的理論基礎10。混沌運動的基本特點是運動對初始條件的敏感性, 2個極為靠近的初值所產生的軌道,隨時間推移按指 數形式分離,李雅普諾夫特性指數是定量描

10、述這一現象的量,它表示在多次迭代中平均每次迭代所引起的指數分離中的指數11。在Duffing系統中至少存在有一個李氏特性指數始終為常數0,下面關于混沌判據的討論均不包括這些始終為0的指數。由李氏特性指數譜可以辨識出系統的運動狀態和得到相變臨界閾值:如其中一個特性指數為正,說明系統處于混沌態;如全都為負,說明系統處于大尺度周期態;如有指數為0,或近似為0,則系統處于從混沌態向大尺度周期態過渡的臨界狀態,此時對應的策動力幅值即為相變臨界閾值f212。2基于LabVIEW與Matlab結合的光聲信號檢測系統及其算法LabVIEW和Matlab是當今工程領域內使用廣泛的2種軟件,Matlab具有非常強

11、大的信號處理功能,而LabVIEW則能非常方便地實現與數據采集硬件設備的通信。在LabVIEW程序中調用Matlab腳本節點,可互相彌補各自不足之處,提高編程效率,也使得虛擬儀器的信號處理功能更為強大。2.1光聲信號檢測系統的組成基于LabVIEW與Matlab結合的光聲信號檢測系統由LabVIEW平臺,Matlab算法模塊以及LabVIEW數據I/O模塊3部分組成,其結構及算法如圖1所示。由Matlab算法模塊提供互相關分析和混沌檢測的算子13以及李雅普諾夫特性指數譜計算程序,在Matlab環境下用腳本文件編輯器編寫,對算法進行定義,并確定仿真的時間參數及混沌系統相平面初值,對混沌系統采用龍

12、格-庫塔四階計算方法求解,時間步長本文選為0.001s,然后編程計算李氏特性指數譜,從而判別系統狀態和得到相變臨界閾值。值得注意的是混沌系統對初值具有極大的敏感性,且當初值超過某個值后,系統不再出現混沌態。在完成編程后存盤退出,并將保存路徑添加到LabVIEW程序框圖中;然后在程序框圖中加入Matlab腳本節點,在節點中用“Import”命令直接調用Matlab算子,節點與外部程序框圖依靠其輸入、輸出變量來連接,由于Matlab和LabVIEW對數據類型有著不同的定義,在編程時應使得腳本節點內外數據類型相匹配14。另外還有2點值得注意:一是程序中采樣點數的選擇將會對結果產生較大的影響,點數太少

13、不能準確描述實際波形,但如果點數太多又會使得硬件采樣頻率的調節誤差增大,因此采樣點數的選擇要合適才能保證檢測的精度15 (本文選為3000點,采樣頻率為1000Hz;二是混沌系統仿真時間選取要足夠長才不會對系統運動狀態產生誤判(本文選為30s,步長為0.001s。2.2系統與數據采集卡的通信LabVIEW數據I/O模塊用于采集數據的記錄和傳輸,NI公司提供了專門用于數據采集的軟件DAQmx,它可以與LabVIEW平臺很好的集成在一起,將采集卡采集到的數據通過數據采集助手DAQ陳偉根,等:基于互相關與混沌檢測相結合的光聲信號檢測方法第3期Assistant 傳輸到后續程序框圖中。根據選用采集卡的

14、型號,在LabVIEW 中由相應的程序驅動其工作。3微弱光聲信號檢測實驗分析將已知體積分數的變壓器油中溶解特征氣體充入到光聲池,用斬波器對入射到光聲池中的紅外光線進行頻率調制,根據氣體光聲原理,氣體吸收光能后的非輻射馳豫過程在光聲池內產生周期聲信號,在池頂端安置的微音器接收該信號并輸出與氣體體積分數相對應的電信號,由于氣體體積分數是事先確定的,可以計算得到電信號幅值為1mV 。數據采集卡采集到的微音器信號采樣波形由數據采集助手儲存為電子表格形式的數據文件,然后通過文件I /O 的讀取電子表格VI 將數據傳輸到后續程序框圖中去,采集到的待測信號波形如圖2所示,光聲信號湮沒在強噪聲中無從辨識。此時

15、用正弦信號生成VI 建立起同頻參考信號(頻率由光源調制頻率確定,本實驗為100Hz ,選定其幅值為2mV ,初始相位為0,與待測光聲信號進行互相關運算,結果如圖3所示,信號理想互相關函數應為正弦波形,頻率相同,且在幅值上與兩路信號存在著如公式(1所示的函數關系。互相關分析從很大程度上降低了初始干擾噪聲,此時的噪聲功率相比于初始噪聲降低了數倍,可以由圖3看出該函數仍為周期信號,但是由于互相關函數波形中存在有剩余噪聲的現象,它們使得波形出現許多毛刺甚至在某些地方發生畸變,此時波形的幅值由于剩余噪聲的干擾而無法準確得到?？梢詫⒋瞬ㄐ慰醋魇且粋€正弦信號與幅值量級相當的剩余噪聲疊加而成,由公式(1可知剩

16、余噪 聲實際上是噪聲與參考信號的互相關函數,其頻率與待測信號相同,無法采用頻域濾波措施濾掉,而要采用其他不依賴于頻率的方法來抑制噪聲。為了減小剩余噪聲對微弱信號檢測的影響,引入混沌檢測方法,將互相關函數作為混沌檢測中策動力的一部分引入到混沌系統。在選定阻尼系數k 為0.5后,首先從零開始調節策動力幅值f 到臨界分岔閾值f 2,該閾值沒有確切公式得到其解析解,只能通過實驗確定,當選定f 值后運行混沌判據計算程序,觀察系統的李氏指數譜圖,重復該步驟將f 值精度順次向高位擴展,直到有一條李氏指數譜線收斂值為負,另一條譜線收斂值為0,此時系統處于從混沌態向大尺度周期態過渡的臨界狀態,最后得到f 2值為

17、0.7339867,系統運動狀態如圖4所示,對應的李氏指數隨時間演化關系如圖5所示(L E 為Lyapunov 分量,其中有一條李氏指數譜線近似為0,另一條譜線為負數;然后加入互相關函數信號,并調整內置策動力相位與其相同,由于混沌系統對同頻微弱信號的極度敏感性,系統進入大尺度周期狀態,0.30-0.3100200300400500t /msu m /V圖2強噪聲干擾下待測信號波形圖Fig.2Waveform of signal with strong noise0.0150-0.015100200300400500t /msu m /V圖3互相關函數波形圖Fig.3Waveform of cr

18、oss correlation function采樣信息采樣頻率采樣點數設定波形參數信號互相關計算結果輸出DAQ Assistant readfrom Excel 數據采集卡信號生成VI 參考信號互相關分析Matlab 腳本節DAQmx波形數據待測信號互相關函數信號混沌系統策動力幅值Fd WK系統頻率混沌系統阻尼比Duffing 混沌系統仿真Matlab 腳本節點設定系統初值設定仿真時間參數結果輸出Duffing 函數腳本保存路徑Path簇捆綁X YX-Y Gragh李雅普諾夫指數譜計算Matlab 腳本節點初始化將Duffing 系統轉化為自治系統計算雅可比矩陣計算軌線距離矩陣計算變分方程結

19、果輸出Gragh LE-tPathFind_lyapunov 函數腳本保存路徑微音器文件I /O圖1光聲信號檢測系統Fig.1Photoacoustic signal detection system第28卷電力自動化設備系統運動狀態如圖6所示,對應的李氏指數譜如圖7所示,其中有2條李氏指數譜線為負數且在數值上很接近(李氏指數譜線隨著時間演化具有收斂性質;此時,調節策動力幅值f 使系統再次處于混沌態向大尺度周期態過渡的臨界狀態,記下此時的閾值f 0為0.7329885,即可求得加入的互相關函數信號幅值U 0=f 2-f 0,其值為0.0009982,又參考信號幅值U r 值為2mV ,根據公式

20、U s =2U 0/U r 可計算出待測電信號的幅值U s 值為0.9982mV 。該檢測系統信噪比(SNR =-10lg (周期信號功率/噪聲標準差約為60dB ,相對誤差小于0.2%。4結論針對在變壓器油中溶解氣體光聲光譜檢測中微弱光聲信號湮沒在強噪聲下難以檢測的問題,結合互相關分析和混沌檢測的方法,采用在LabVIEW 平臺中嵌用Matlab 算法模塊的方法構建虛擬信號檢測系統,并實現根據李雅普諾夫指數譜判定混沌系統狀態的功能,減小了系統狀態誤報的可能性;實驗結果表明該系統可以在很大程度上提高信噪比且具 有較高檢測精度,能從強噪聲中有效地提取出微弱光聲信號。參考文獻:1孫才新,陳偉根,李

21、儉.電氣設備油中氣體在線監測與故障診斷技術M .北京:科學出版社,2003.2劉先勇,周方潔,胡勁松,等.光聲光譜在油中氣體分析中的應用前景J .變壓器,2004,41(7:30-33.LIU Xianyong ,ZHOU Fangjie ,HU Jinsong ,et al.Prospect to apply photoacoustic spectroscopy in dissolved gasses in oil analysis J .Transformer ,2004,41(7:30-33.3聶春燕,石要武.基于互相關檢測和混沌理論的弱信號檢測方法研究J .儀器儀表學報,2001,22

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23、sed on chaotic theory J .Journal of Transducer Technology ,2005,24(5:65-68.5李月,楊寶俊,石要武.色噪聲背景下微弱正弦信號的混沌檢測J .物理學報,2003,52(3:526-530.LI Yue ,YANG Baojun ,SHI Yaowu.Chaos -based weak sinusoidal signal detection approach under colored noise background J .Acta Physica Sinica ,2003,52(3:526-530.6李健,何坤,喬強,等

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25、termittent chaotic me-thod of fake signal detection J .Journal of Transcluction Tech -nology ,2001(4:371-375.8張鑫,陳偉斌,姚明海.Duffing 振子檢測微弱正弦信號的普遍性研究J .計算機與數字工程,2005,33(12:71-73.ZHANG Xin ,CHEN Weibin ,YAO Minghai.General research of weak signal detection based on duffing oscillators J .Computer &Di

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30、rt ofcritical chaotic stateL E tO圖7大尺度周期狀態的李氏指數譜Fig.7Lyapunov exponent chart oflarge -scale periodic stateL E Ot陳偉根,等:基于互相關與混沌檢測相結合的光聲信號檢測方法第3期Photoacoustic signal measuring based on cross-correlationanalysis and chaotic detectionCHEN Weigen ,ZHANG Song ,DU Lin ,WANG Youyuan(The Key Laboratory of Hi

31、gh Voltage Engineering and Electrical New Technology ofMinistry of Education ,Chongqing University ,Chongqing 400030,China Abstract :When photoacoustic spectrum is used to measure the concentration of dissolved gases in transformer oil ,the weak photoacoustic signals can not be differentiated from t

32、he strong field noises and test interferences.Cross -correlation operation and chaotic detection are introduced ,based on which a method integrating these two theories to detect weak photoacoustic signals is proposed.A virtual signal detection system is built with LabVIEW and Matlab ,and the Lyapuno

33、v characteristic exponent chart is programmed to realize the function of chaotic state determination.Experimental results show that this method is very sensitive to the weak photoacoustic signals under strong noise and has higher detection precision.This project is supported by the Key Project of Na

34、tural Science Foundation of Chongqing (CSCT ,2007BA2002.Key words :photoacoustic signal ;cross correlation analysis ;chaotic detection ;virtual detection systemSI Shuping ,SHAO Zuowen ,WANG Guobo .Chaos signal generator based on Matlab and LabVIEW J .Modern Electronics Technique ,2006(6:50-53.14張志平,

35、劉正平.在LabVIEW 中應用Matlab 進行信號處理J .中國測試技術,2004,30(4:77-79.ZHANG Zhiping ,LIU Zhengping.Using Matlab to process signal in LabVIEW J .China Measurement Technology ,2004,30(4:77-79.15康帥,龐華偉,周偉林.用LabVIEW 開發系統實現微弱光信號的鎖相檢測J .光電信息與技術,2004,17(3:62-64.KANG Shuai ,PANG Huawei ,ZHOU Weilin.The phase -locked detec

36、tion of weak signal by the LabVIEW development system J .Optoelectronic Technology &Information ,2004,17(3:62-64.(責任編輯:李玲作者簡介:陳偉根(1967-,男,浙江紹興人,教授,博士,博士研究生導師,主要從事電氣設備在線監測、狀態檢修方面的研究工作(E-mail :weigench ;張嵩(1982-,男,四川雅安人,碩士研究生,研究方向為電氣設備的在線監測技術(E-mail :gnrss0726 ;杜林(1970-,男,四川達州人,副教授,博士,主要從事電氣設備在線監測

37、方面的研究工作;王有元(1971-,男,重慶人,副教授,博士研究生,主要從事電氣設備狀態檢修方面的研究工作。(上接第13頁continued from page 13 !第28卷電力自動化設備作者簡介:許慶強(1976-,男,江蘇常州人,工程師,博士,主要從事電力系統仿真和繼電保護方面的研究工作(E -mail :xuqq2008 ;索南加樂(1960-,男,藏族,陜西西安人,教授,博士研究生導師,主要從事電力系統繼電保護的教學和研究工作。Faulty phase selector based on inter -phase resistance changeXU Qingqiang 1,SUONAN Jiale 2,CHEN Jiulin 1(1.Jiangsu Electric Power Research Institute Corporation Lim