基于方向梯度直方圖屬性空間的局部放電模式識別改進算法

宋思蒙 錢 勇 王 輝 盛戈皞 江秀臣

基于方向梯度直方圖屬性空間的局部放電模式識別改進算法

宋思蒙 錢 勇 王 輝 盛戈皞 江秀臣

（上海交通大學電氣工程系 上海 200240）

該文提出一種基于方向梯度直方圖（HOG）屬性空間的局部放電模式識別改進算法，旨在提高特征對樣本信息的概括能力，并克服分類器對高維特征的識別局限。首先，構造局部放電脈沖序列分布（PRPS）模式作為識別依據，利用局部細分疊加窗口滑移的迭代算法自動化構建PRPS圖像的HOG屬性空間；然后，通過線性變換協方差矩陣的方式重構HOG屬性空間，使其滿足相互獨立性；接著，根據屬性重要性重新排列空間后，依次增加輸入樸素貝葉斯分類器的屬性個數，基于分類精度搜索最佳屬性子集；最后，按照歸約屬性的相對重要性進行加權，最終設計出HOG屬性選擇加權樸素貝葉斯分類器。大量樣本測試結果證明，此算法能夠達到很高的識別精度，對傳統識別算法的優化效果明顯，有較好的應用價值。

局部放電 模式識別 方向梯度直方圖 脈沖序列分布 屬性選擇加權樸素貝葉斯

0 引言

隨著電網規模的逐漸擴大和電壓等級的逐漸升高，電氣設備的安全可靠性愈發重要[1]。局部放電現象作為電氣設備絕緣劣化的重要標志[2-3]，直接影響設備運行狀態，從而威脅電網安全。不同的絕緣缺陷所引發的局部放電信號通常呈現出不同的特征，通過對特征進行有效識別，運維人員能夠準確地診斷出設備內部的絕緣缺陷類型，及時消除故障，預防事故發生。因此，構造合適的局部放電模式，從中提取具有代表性的特征參數及結合模式及特征個性化設計性能優良的分類器，成為局部放電模式識別的重要前提。

由于局部放電時間分布（Time Resolved Partial Discharge, TRPD）受信號傳播路徑和現場干擾的影響較大[4]，不宜用于識別，因此國內外的研究主要集中在局部放電相位分布（Phase Resolved Partial Discharge, PRPD）模式上。但PRPD模式需要對多個工頻周期的大量局部放電脈沖數據進行繁瑣的統計計算，實際上屬于脈沖序列分布（Phase Resolved Pluse Sequence, PRPS）在一段時間內的信息疊加[4]。由于PRPS模式已覆蓋國際大電網會議（CIGRE）制定標準下所有的局部放電信息[5]，所以本文構造PRPS模式進行識別，以降低在模式構造階段的計算復雜性。

目前的識別算法主要基于統計算子[6-7]、分形維數[8]、矩特征[9-10]、小波特征[11-13]和Tamura紋理特征[14]等特征實現，通過搭配優化的分類器如免疫優化仿射傳播聚類[7]、核函數優化匹配追蹤的稀疏分解[15]、最小二乘支持向量機（Support Vector Machine,SVM）[8]、Adaboost重構誤差反向傳播神經網絡（Back Propagation Neural Network, BPNN）[16]和自適應布谷鳥優化稀疏編碼陣的糾錯輸出碼（Error Correcting Output Codes, ECOC）[17]等，使缺陷類型的識別率得到了一定程度的提高。但上述研究中的特征通常從PRPS分解子圖系列、PRPD二維分布及其梯度相位等延伸圖譜中提取，難以直接應用于PRPS三維圖譜；且均為傳統的低維多參數特征，需人工選擇和組合多個代表不同物理意義的特征值，容易出現對樣本信息概括不充分的現象；同時優化算法僅針對分類器而與特征關聯甚少，因此識別率的提高上限受到限制。

為了解決上述問題，本文借助計算機視覺的思想，將PRPS圖像中的放電脈沖圖形作為檢測和識別的目標，利用局部細分疊加窗口滑移的迭代算法自動化提取方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征，從而構建出樣本的HOG屬性空間。結合HOG屬性空間的高維單參數特點和傳統分類器的局限性，提出基于HOG屬性空間重構并搜索最優屬性子集的優化歸約算法，同時設計出與HOG屬性子集聯合應用的HOG屬性選擇加權樸素貝葉斯（HOG-Attribute Selective Weighted Na?ve Bayes, HOG-ASWNB）分類器，從而實現傳統識別算法的改進。通過大量數據測試，驗證了上述算法能夠通過PRPS模式實現有效的局部放電類型識別，并且獲得了比低維多參數特征搭配獨立分類器的傳統識別算法更高的準確率。

1 PRPS模式構建

PRPS圖譜是放電幅值關于相位和工頻周期的三維分布[4]。為了構建該局部放電模式，本文在實驗室選取一組額定電壓為126kV的真型GIS間隔作為測試對象，分別制作自由金屬微粒、懸浮電極、金屬針尖和絕緣氣隙四種典型絕緣缺陷置于GIS內部，利用特高頻傳感器每秒連續采集50個工頻周期的局部放電信號數據，將放電幅值歸一化，繪制出PRPS模式三維圖譜如圖1所示。

可見，自由金屬微粒的放電脈沖散亂分布；懸浮電極在相位的正、負半周各有一簇較為稀疏的放電脈沖；金屬針尖的放電脈沖主要集中分布在第三象限；絕緣氣隙的放電脈沖主要集中在90°和270°附近，與懸浮電極的相位分布相似度較高，但脈沖更為密集。在不同缺陷下的PRPS圖譜中，所有放電脈沖組合而成的整體形狀明顯不同，故構建的PRPS模式可作為局部放電類型識別的依據。

因為計算機視覺可從平面照片中識別出三維物體，所以本文將PRPS三維坐標圖直接保存為灰度像素矩陣，并統一縮放至[256, 512]（表示高度有256個像素點，寬度有512個像素點的256×512的分辨率）大小。由于本文將放電脈沖整體視為需要識別的三維物體目標，即只關注其形狀而無關具體數值信息，故對其進行圖像分割：去除圖1中坐標刻度和文字等，單獨抽取放電脈沖圖形。隨后采用限制對比度自適應直方圖均衡化算法進行圖像增強，以便強化特征。經過上述預處理之后，得到不同缺陷下的PRPS預處理圖像如圖2所示。

圖1 不同缺陷下典型的PRPS模式三維圖譜

圖2 不同缺陷下的PRPS預處理圖像

2 HOG屬性空間構造

HOG是一種在計算機視覺領域用于捕捉圖片中局部目標邊緣形狀的高維特征算子，廣泛應用于行人檢測[18]，本文首次將其應用在局部放電PRPS模式的識別中。單樣本的HOG特征向量可以通過以下幾個步驟進行提取：

（1）計算每個像素點的梯度幅值和梯度方向。

（2）將圖像細分為[8, 8]大小的細胞單元，將梯度方向均分為9個區間，用每個像素點的梯度幅值對其所屬的梯度方向區間加權，得到細胞單元的HOG。

（3）將相鄰4個細胞單元組合成窗口，按窗口長度的一半為步長進行滑移，拼接所有的HOG特征。

經過上述提取過程，得到單樣本的HOG特征向量，共有70 308維，其可視效果如圖3所示。

圖3 HOG特征向量可視化效果

可見，不同缺陷下局部放電PRPS圖譜的HOG特征具有明顯的差異性，為識別提供了良好的保障。而且HOG特征具有高維單參數的特點，即維度雖高，但其所有維度均表示同一物理意義，因此僅由局部細分疊加窗口滑移的算法即可自動化完成提取，降低了傳統低維多參數特征對計算、選擇和組合的人工依賴性，減少了圖譜中放電信息的浪費。

每個樣本的特征提取過程遵循同樣的迭代算法，因此不同樣本的HOG特征向量具有相同的維數并遵循同樣的排列順序，多樣本的HOG特征向量按屬性維數序號對應構成HOG屬性空間矩陣

3 基于HOG屬性空間的識別算法改進

樸素貝葉斯（Na?ve Bayes, NB）分類器因數學理論可靠、應用簡單高效等優點而被廣泛應用[19]。但前提是各屬性相互獨立[19]，而HOG各屬性相互依賴。此外，PRPS圖像中存在的大量背景空白像素點無類型差異，因此HOG屬性空間冗余度過高，會造成分類器自學習過程的崩潰。因此必須對NB分類器進行改進才能基于HOG屬性空間實現識別。

3.1 HOG屬性重構

3.2 HOG屬性選擇

3.3 HOG屬性加權

根據屬性重要性對選擇屬性進行加權[21]，最終得出HOG-ASWNB分類器的識別公式為

4 實驗結果與分析

4.1 總體流程

綜上所述，本文基于HOG屬性空間改進的局部放電模式識別總體流程如圖4所示。

4.2 訓練過程

為訓練HOG-ASWNB分類器，本文共采集480個樣本，每種缺陷120個。隨機抽取16個訓練樣本，剩下的464個樣本作為測試樣本。為避免偶然性，重復10次取平均值，屬性子集容量對識別效果的影響見表1。

圖4 基于HOG屬性空間的改進局部放電模式識別流程

表1 屬性子集容量對識別效果的影響

Tab.1 The impact of subset capacity on recognition result

由表1可知，分類精度隨屬性個數增多而提高。當屬性子集只包含1個屬性時，分類精度僅為62.54%，未達訓練要求；但當容量僅增至2時，精度則達到90%以上，但此時可優化空間大；當容量增至6時，精度達到97%以上，已明顯優于大部分識別算法，且優化幅度逐漸減小。本文為了盡可能提高精度，繼續增加屬性子集容量，發現當其增至8時，分類精度較上一次訓練僅提高了0.08%，小于0.1%，此時優化效果可忽略。另一方面，屬性越多，耗費的計算時間越多。若用戶對運算速度的要求較高時，可在能夠接受的分類精度范圍內合理降低屬性子集的容量。本文優先考慮分類精度，于是得到最佳屬性子集的容量為7。表2展示了四種類型典型樣本的屬性子集和相應權值。

表2 HOG屬性子集和權值

Tab.2 HOG attribute subsets and weights

4.3 識別結果

為驗證本文算法對于局部放電識別的優化效果，對采集的樣本進行對比實驗。

在特征方面，分別按照傳統方法和本文算法提取，區分得到高維單參數特征和低維多參數特征。對于低維多參數特征，本文主要作兩組對比：一是沿用與本文算法相同的PRPS預處理圖像，基于其灰度像素矩陣計算灰度梯度共生矩陣，然后提取小梯度優勢、大梯度優勢、灰度分布不均勻性、梯度分布不均勻性、能量、灰度均值、梯度均值、灰度均方差、梯度均方差、相關性、灰度熵、梯度熵、混合熵、慣性和逆差矩共15個參數，構成圖像參數組合[22-23]；二是更為傳統的數據特征[6-7]，即利用PRPS數據樣本統計得到最大放電量相位分布和平均放電量相位分布，然后分別從兩個二維分布中提取出正半周和負半周的偏斜度和峭度，加上整體數據的平均放電量、標準差、信息熵和能量密度，構成共12個參數的統計參數組合。

在分類器方面，分別將特征輸入傳統分類器和本文算法設計的HOG-ASWNB分類器。傳統分類器選用識別效果較為優越的ECOC分類器和本文算法改進前的NB分類器，二者均與特征提取，是完全獨立的部分，因此可與低維多參數特征隨意搭配使用。而對于HOG屬性空間而言，由于傳統分類器無法直接識別高維單參量特征，所以利用人工歸約選擇的方式代替本文算法中用到的協方差變換重構和貪婪搜索選擇機制，得到HOG統計算子組合，輸入到NB分類器和ECOC分類器中進行識別，從而與本文算法設計的HOG-ASWNB分類器進行對比。

綜上所述，對比實驗共有以下7條識別途徑：①統計參數組合+NB分類器；②統計參數組合+ ECOC分類器；③圖像參數組合+NB分類器；④圖像參數組合+ECOC分類器；⑤HOG屬性空間+NB分類器；⑥HOG屬性空間+ECOC分類器；⑦HOG屬性空間+HOG-ASWNB分類器。

隨機抽取16個訓練樣本，保證每種類型均被覆蓋，得到識別結果見表3。

表3 不同算法下的識別正確率

Tab.3 Recognition accuracy under different algorithms (單位: %)

首先觀察前四種識別途徑，對于統計參數組合而言，NB分類器的總體識別率高于ECOC分類器；圖像參數組合卻相反。由于傳統的低維多參數特征與分類器完全獨立，所以不同的特征往往需要搭配不同的分類器使用才能得到更好的識別效果，而搭配方法無章可循，找到最優解并不容易，因此也給工程應用帶來了難度。此外，縱觀①～④四種途徑，發現唯有統計參數組合搭配ECOC分類器的總體識別率達到了90%以上，但也僅為91.52%。然而途徑⑦的總體識別率高達98.66%，比識別率最高的途徑①仍提高了7.14%，而且主要解決了絕緣氣隙誤判率高的問題，說明基于HOG屬性空間的改進識別算法優于低維多參數特征搭配獨立分類器的傳統識別方法。

后三種途徑均基于以HOG屬性空間為代表的高維單參數特征進行識別，其中途徑⑤和途徑⑥采取相同的人工歸約方式處理HOG屬性空間，發現NB分類器的總體識別率明顯高于ECOC分類器。所以本文算法旨在基于HOG屬性空間對NB分類器進行優化，實驗發現，本文算法途徑⑦的總體識別率較未優化途徑⑤提高了21.87%，優化效果明顯。由此說明本文基于協方差重構HOG屬性空間和基于貪婪搜索選擇最優屬性子集的處理方式明顯優于人工歸約方法，因此設計的HOG-ASWNB分類器能更好地融合HOG屬性空間的信息，而且最終輸入HOG-ASWNB分類器的特征維數比傳統算法更低，識別更快速。綜上所述，本文提出的基于HOG屬性空間的改進識別算法能夠實現準確率較高的局部放電模式識別。

5 結論

本文針對電力設備局部放電的模式識別問題，提出了一種基于HOG屬性空間的改進識別算法。該算法借用計算機視覺的思想，直接識別PRPS三維坐標，在模式構造階段省略了傳統算法從中提取放電信息二維分布的步驟。通過局部細分疊加窗口滑移的迭代算法自動化構造樣本的HOG屬性空間，為了克服NB分類器對非獨立高維單參數特征的局限性，改進的HOG-ASWNB識別算法將HOG屬性空間轉換為獨立低維單參數的HOG屬性子集。實驗發現，本文算法的總體識別率較基于HOG屬性空間使用NB分類器的未優化方法提高了21.87%，較基于低維多參數特征搭配獨立分類器的傳統識別方法提高了7.14%～20.09%。

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Improved Algorithm for Partial Discharge Pattern Recognition Based on Histogram of Oriented Gradient Attribute Space

（Department of Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240 China）

This paper proposed an improved algorithm for partial discharge pattern recognition based on the attribute space of histogram of oriented gradient (HOG), aiming to enhance the summary ability of features and overcome the limitation of traditional classifier for the high-dimensional features. Firstly, the partial discharge phase resolved pulse sequence (PRPS) patterns were constructed as the recognition basis. And the HOG attribute space of PRPS images was formed automatically by the iterative algorithm of local cell superimposed slipped window. Secondly, in order to satisfy the mutual independence, the HOG attribute space was reconstructed by linear transformation of covariance matrix and was rearranged according to attribute importance. Thirdly, the number of attributes input to the Na?ve Bayesian classifier was sequentially increased, and then the best attribute subset was obtained based on the classification accuracy. After weighting the reduced attribute according to their relative importance, the HOG attribute selective weighted na?ve bayes classifier was finally designed. The test results of a large number of samples prove that the improved algorithm can achieve high recognition accuracy, and has an obvious optimization effect and good application value.

Partial discharge, pattern recognition, histogram of oriented gradient, phase resolved pluse sequence, attribute selective weighted Na?ve Bayes

TM85

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200327

2020-04-04

2020-05-20

宋思蒙 女，1996年生，碩士研究生，研究方向為電力設備狀態監測智能化。E-mail: songsimeng@sjtu.edu.cn

王 輝 男，1982年生，博士研究生，研究方向為電力設備狀態監測智能化。E-mail: wanghui8203@ sjtu.edu.cn（通信作者）

（編輯 陳 誠）