基于彈性沖擊波技術(shù)的輸電桿塔螺栓快速檢測(cè)及定位診斷

劉易，陳芳芳，解海翔，蓋佳郇，徐天奇

（云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，云南昆明 650031）

螺栓的連接優(yōu)點(diǎn)主要是可以承受大載荷，能夠隨意拆卸以及重復(fù)裝配，所以被廣泛地使用在電力方面有拆卸需求的承載結(jié)構(gòu)中[1-3]。國(guó)內(nèi)外普通的機(jī)械行業(yè)集中于對(duì)螺栓的連接與松動(dòng)等一系列問(wèn)題進(jìn)行研究，但對(duì)于輸電桿塔螺栓的松動(dòng)等問(wèn)題研究較少。部分文獻(xiàn)提出了輸電桿塔螺栓的松動(dòng)檢測(cè)方法，但由于需要大量的傳感器和配套檢測(cè)電路等檢測(cè)儀器導(dǎo)致工作復(fù)雜，檢測(cè)的成本高且精度和效率低[4-5]。絕大部分的輸電桿塔都位于野外環(huán)境中，采用傳統(tǒng)的方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的檢測(cè)，而彈性沖擊波技術(shù)可以解決上述問(wèn)題。

1 彈性沖擊波信號(hào)的特征提取及分析

輸電桿塔中彈性沖擊波信號(hào)特征的提取與分析是故障診斷的基礎(chǔ)，基于彈性沖擊波技術(shù)的螺栓檢測(cè)，能夠充分提取輸電桿塔中彈性沖擊波的有效特征，并判斷輸電桿塔全部螺栓的狀態(tài)。

沖擊波是在壓力的急劇變化下產(chǎn)生的，其具有在短時(shí)間產(chǎn)生很大壓力和很強(qiáng)張應(yīng)力、壓應(yīng)力以及可以穿透任意彈性介質(zhì)等一系列優(yōu)點(diǎn)[6]。彈性波的特征是可以使得擾動(dòng)介質(zhì)點(diǎn)間的彈性力在介質(zhì)中傳播[7-8]。因?yàn)閺椥詻_擊波具有能量大等優(yōu)點(diǎn)，且其基本性質(zhì)類似于超聲波，所以很適合用于頻譜分析[9]。文中輸電桿塔螺栓的快速檢測(cè)及定位檢測(cè)主要依靠的是彈性沖擊波技術(shù)下的頻譜分析。

文中彈性沖擊波信號(hào)主要依靠的是頻譜分析，對(duì)輸電桿塔有缺陷的螺栓進(jìn)行檢測(cè)及定位診斷。在外界環(huán)境下作用下，桿塔螺栓產(chǎn)生很大能量的彈性沖擊波，再通過(guò)圖1 所示的測(cè)震傳感器檢測(cè)到該彈性波信號(hào)。將檢測(cè)到的信號(hào)進(jìn)行收集與放大，形成頻譜，對(duì)頻譜進(jìn)行分析能夠?qū)U塔螺栓進(jìn)行快速檢測(cè)和定位。

圖1 測(cè)振傳感系統(tǒng)裝置結(jié)構(gòu)圖

2 輸電桿塔螺栓快速檢測(cè)及定位診斷

2.1 輸電桿塔整體螺栓快速檢測(cè)及定位

彈性沖擊波是一種應(yīng)力波，例如輸電桿塔的螺栓斷裂、松動(dòng)都會(huì)產(chǎn)生這種應(yīng)力波。這種波由測(cè)振傳感器接收，由放大器放大。在放大器放大后，沖擊彈性波由圖2 所示的多路數(shù)據(jù)采集模型進(jìn)行采集，之后把該信號(hào)傳輸?shù)胶笃诘臄?shù)據(jù)分析和處理系統(tǒng)中，以進(jìn)行分析處理。在輸電桿塔螺栓中產(chǎn)生的彈性沖擊波是靠在桿塔螺栓表面進(jìn)行來(lái)回重復(fù)地反射傳播的。彈性沖擊波能夠引起輸電桿塔螺栓的瞬態(tài)動(dòng)力響應(yīng)[10]，從而在頻譜圖中顯現(xiàn)該物體的各個(gè)頻率成分。頻譜圖中的頻率成分發(fā)生改變是由輸電桿塔螺栓自身的狀態(tài)改變導(dǎo)致的，因此通過(guò)對(duì)頻譜圖中的頻率成分變化情況進(jìn)行比對(duì)，就能達(dá)到判斷輸電桿塔螺栓狀態(tài)變化的目的，進(jìn)而達(dá)到快速檢測(cè)和定位的效果，上述為輸電桿塔全部螺栓快速檢測(cè)和定位的基礎(chǔ)方法。

圖2 多路數(shù)據(jù)采集模型

2.2 輸電桿塔螺栓的快速可視化診斷

可視化快速診斷平臺(tái)是將提取和分析的波形文本及數(shù)據(jù)快速轉(zhuǎn)化為電脈沖信號(hào)，進(jìn)而通過(guò)屏幕可視化呈現(xiàn)[11]。可視化平臺(tái)使得在輸電桿塔巡檢中對(duì)螺栓進(jìn)行快速檢測(cè)、對(duì)定位狀態(tài)進(jìn)行判別和預(yù)警，其基本原理圖如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)檢測(cè)原理示意圖

在圖3 所示的輸電桿塔中，其上下兩端分別安裝有測(cè)振儀和激振器，用于接收和發(fā)送信號(hào)。

輸電桿塔上端的測(cè)振儀主要接收輸電桿塔上端的彈性沖擊波信號(hào)，然后將信號(hào)傳輸?shù)降屯V波電路進(jìn)行濾波，經(jīng)過(guò)A/D 差分電路以及A/D 轉(zhuǎn)換電路實(shí)現(xiàn)信號(hào)的轉(zhuǎn)變，再將最開(kāi)始的彈性沖擊波信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)。測(cè)振儀、低通濾波電路、A/D 差分電路以及A/D 轉(zhuǎn)換電路是圖3 中的接收系統(tǒng)。最后，將接收系統(tǒng)輸出的數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)紽PGA 中的FIFO 模塊。

輸電桿塔下端的激振器主要發(fā)送相關(guān)信號(hào)到輸電桿塔。FPGA 中的DDS 模塊將信號(hào)傳送到D/A 轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)，經(jīng)過(guò)差分放大電路對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行放大，再由低通濾波電路對(duì)其進(jìn)行濾波，然后將其傳輸給功率放大器進(jìn)行放大，最后將其傳輸給輸電桿塔的激振器。D/A 轉(zhuǎn)換電路、差分放大電路、低通濾波電路、功率放大器以及激振器是圖3 中的發(fā)射系統(tǒng)。

圖3 中的FPGA 可以和STM32 進(jìn)行信息的雙向傳輸。STM32 中的FFT 模塊可以將輸電桿塔接收的彈性沖擊波信號(hào)經(jīng)過(guò)接收系統(tǒng)及FPGA 中的FIFO 模塊傳輸?shù)絃CD 觸摸屏。其次在STM32 中的頻率控制字模塊會(huì)將SD 卡中的相關(guān)信息傳輸?shù)絊TM32 中的DDS 模塊，再傳給發(fā)射系統(tǒng)，最終傳到輸電桿塔。

3 輸電桿塔螺栓的快速分析算法

在輸電桿塔整體螺栓檢測(cè)的海量數(shù)據(jù)背景下，要準(zhǔn)確快速檢測(cè)及定位到桿塔螺栓的信息如同大海撈針，而輸電桿塔整體螺栓快速分析算法設(shè)計(jì)可以解決該問(wèn)題，在彈性沖擊波頻率和波形提取的基礎(chǔ)上，這種算法能快速準(zhǔn)確地提取和分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)信息，此項(xiàng)算法設(shè)計(jì)也是文中研究的關(guān)鍵。

3.1 快速分析算法及其改進(jìn)

文中主要采用的快速分析算法是基于熵加權(quán)的改進(jìn)典型K-means[12]聚類算法。K-means 算法也叫K-均值聚類算法，是一種依靠距離來(lái)劃分聚類的分割方法，具有簡(jiǎn)單、高效以及適合范圍廣等優(yōu)點(diǎn)[13-14]。Kmeans 算法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)函數(shù)如下所示：

式（1）的目標(biāo)函數(shù)為計(jì)算誤差平方。其中，聚類準(zhǔn)則函數(shù)是E，聚類總數(shù)是K，聚類中的簇為Cj(j=1,2,…,K)，簇Cj中的一個(gè)聚類目標(biāo)為x，簇Cj的平均大小為mj。

在K-means 聚類算法中，數(shù)值K和數(shù)據(jù)集X中的聚類目標(biāo)數(shù)量n代表的是輸入?yún)?shù)。當(dāng)函數(shù)E，即聚類的準(zhǔn)則函數(shù)到達(dá)最小的K個(gè)聚類時(shí)，代表的是輸出。K-means 聚類算法的基本步驟如下所示：

步驟1 輸入?yún)?shù)值，將K個(gè)聚類中心進(jìn)行初始化；

步驟2 進(jìn)行E值的計(jì)算；

步驟3 對(duì)每個(gè)群數(shù)集中心進(jìn)行更新，之后計(jì)算出E的新數(shù)值；

步驟4 進(jìn)行收斂的判斷。當(dāng)滿足收斂條件時(shí)，進(jìn)行參數(shù)的輸出，計(jì)算結(jié)束；反之，則回到步驟2。

經(jīng)過(guò)上面關(guān)于典型K-means 聚類算法原理以及計(jì)算的介紹，可以看出，該算法在處理輸電桿塔螺栓定位與檢測(cè)的數(shù)據(jù)較多且雜亂時(shí)，計(jì)算量會(huì)明顯增加，導(dǎo)致其效率也大打折扣，因此，對(duì)其先進(jìn)行一定的優(yōu)化很有必要，優(yōu)化后可以達(dá)到降低數(shù)據(jù)集合維度和去掉相類似數(shù)據(jù)冗余的目的。

文中基于熵加權(quán)[15]對(duì)典型的K-means 聚類算法進(jìn)行改進(jìn)，由此能夠?qū)Φ湫偷腒-means 聚類算法進(jìn)行優(yōu)化[16-17]。聚類的目標(biāo)函數(shù)如下所示：

計(jì)算當(dāng)前集合的隸屬度：

該數(shù)據(jù)集合的特征系數(shù)可以通過(guò)式（4）得到：

根據(jù)目標(biāo)函數(shù)與式（3）可以得到隸屬迭代：

然后根據(jù)式（6）的結(jié)果推導(dǎo)聚類中心距離：

通過(guò)式（7）進(jìn)一步計(jì)算t時(shí)刻的聚類中心值：

最后通過(guò)式（9）計(jì)算熵加權(quán)系數(shù)：

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置為Windows 10 操作系統(tǒng)，CPU 為Intel 處理器，8 GB 內(nèi)存，Matlab 2018 仿真平臺(tái)。測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自大理近兩年和輸電桿塔螺栓相關(guān)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取了超過(guò)500 GB 的數(shù)據(jù)。

在此之外，采用比較單一化的F1測(cè)試數(shù)值來(lái)評(píng)選和估計(jì)算法的性能，使得算法檢索的性能能夠得到更加直觀的效果。式（10）為F1的具體表達(dá)式[18]。

文中采用改進(jìn)的算法和典型K-means 聚類算法，在處理輸電桿塔螺栓定位以及檢測(cè)信息的結(jié)果對(duì)比如表1 所示。

表1 輸電桿塔螺栓相關(guān)信息的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表1 可以看出，改進(jìn)后的聚類算法的性能指標(biāo)比起K-means 聚類算法提高10%以上，數(shù)據(jù)挖掘的速度更加快，能夠預(yù)先對(duì)螺栓快速檢測(cè)的海量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理，也能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的波形、頻率進(jìn)行篩選和快速檢測(cè)及對(duì)定位波形特征進(jìn)行提取，從而記錄快速檢測(cè)及定位波形特征和文件的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在需要搜索輸電桿塔整體螺栓快速檢測(cè)及定位波形特征時(shí)，能夠利用快速檢測(cè)及定位數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的波形特征進(jìn)行快速匹配。

4 結(jié)論

彈性沖擊波檢測(cè)技術(shù)對(duì)輸電桿塔全部螺栓狀態(tài)進(jìn)行一次性檢測(cè)診斷和定位，可以減少人工巡查的時(shí)間和體力，并提高對(duì)輸電桿塔整體螺栓快速狀態(tài)分析和診斷的能力，解決目前主要通過(guò)人工巡檢觀察輸電桿塔螺栓劃線標(biāo)記進(jìn)行判斷螺栓故障的問(wèn)題，可用于輸電桿塔巡檢工作中的螺栓快速檢測(cè)和健康診斷，提升巡檢工作質(zhì)量，有效優(yōu)化、提升目前的輸電桿塔巡檢模式，極大提高螺栓快速診斷效率，創(chuàng)造顯著經(jīng)濟(jì)效益。