基于電纜振動信號特征的智能防外破監測技術研究

項恩新，王科，聶鼎，任明，李建發，楊秋昀

（云南電網有限責任公司電力科學研究院，昆明 650217）

0 前言

近幾年，隨著城市化進程不斷加快，加之城市核心區域對供電提出高可靠性要求，城市電網電纜化率持續攀升，高壓電纜設備總量保持年均10%的增長水平。因此，地下電纜通道資源愈發緊張，各電壓等級電纜同通道密集敷設的情況不斷增多，防火、防外破問題突出。

隨著城市配網的不斷升級，電力電纜由于其占據城市空間少、受惡劣天氣破壞影響小等優勢已經逐漸替代架空線成為未來發展的必然趨勢。電力電纜的運行狀態直接關系著城市輸配電系統的可靠運行和供電質量[1-2]。近年來，因施工、偷盜、改造引起的電纜外力破壞問題長期威脅電纜運行安全，但由于電纜分布廣、運行環境復雜，目前缺乏有效的監測和預警方法，傳統的在線監測系統因其改造成本和維護難度較大，且難以在城市電纜系統中實現主動預警。

目前，基于光時域反射計技術的分布式光纖振動傳感系統[3-4]在防外力擾動的預警系統中有所應用，其報警定位精確、數據處理電路相對簡單，但由于難以通過時域信號分析分辨擾動類型，系統誤報率較高，且敷設和后期維護成本較大。

外力擾動一般會引起振動聲波在電纜本體和支架上傳遞，因此通過壓電傳感器來監測電纜振動聲波是一種方便有效的方法，其不僅能夠靈敏的反應振動強度，還能根據振動模態進行擾動分析。一般而言，傳統的電力設備在線監測系統[5]包括信號耦合單元、模擬預處理單元、供電單元、傳輸單元、供電及通信線纜、數據采集與顯示系統（SCADA）及數據接口。然而，上述的監測系統復雜性高、現場實施和后期維護成本大，不能滿足電纜饋電網絡對可靠性和經濟性的要求。此外，電纜監測數據接入量較大，監控節點較多，給數據存儲、信息匹配以及數據應用帶來了巨大挑戰[6-8]。

隨著物聯網（Internet of things，IoT）應用模式的提出和發展[9-11]，為基于壓電式的傳感提出一種分布式電纜聲波振動傳感監測方法。本文首先通過典型外力激勵下電纜振動試驗，獲得了電纜振動信號的時域特征和時頻域特征，并提取了可用于振動模式識別的特征參量，然后基于壓電傳感器研制了無線分布式的電纜外力擾動智能傳感器，并對其數據處理、低功耗電源管理、取能單元以及物聯網通訊方法進行了分析，基于此建立了基于物聯網的分布式電纜防外破智能預警系統。

1 無線壓電傳感單元的設計

無線傳感器作為物聯網傳感網絡的基礎，期望其電池續航時間與被監測對象的停電檢修周期相一致，因此傳感器節點的電池續航時間應至少1年以上。此外，電纜附件上部署的傳感器節點還應滿足體積小、可插拔及低成本的要求?，F有商用化的物聯網傳感器大多是針對溫度、濕度、加速度等單一參量進行監測，并采取片上系統（System on a Chip, SoC）集成化設計或具有微電子機械系統（Microelectromechanical Systems, MEMS）的集成電路來實現。但是對于具有自感知和自診斷功能的傳感裝置而言，目前無商業化的集成式傳感可供利用，專門針對電纜外力擾動狀態的智能傳感技術還需進一步探索；此外，對于電纜外力擾動下的信號耦合方法、振動特征和預警方法也需要結合智能傳感技術來實現。因此，本文基于MEMS加速度傳感器對傳統在線監測系統進行重新設計，從信號耦合器、預處理單元、MPU、電源和無線數據收發器多方面解決功耗、靈敏度及時效性上的問題。本文所設計的無線傳感器節點的硬件架構如圖1所示。

圖1 無線傳感器節點的硬件架構

其中包括三個主要部分：

1）模擬信號單元。其功能為：通過單軸的MEMS加速度傳感器耦合電纜外力引起的聲波，并通過有源檢波放大處理使信號的動態范圍和模擬帶寬與A/D采樣單元相匹配；

2）信號處理及存儲單元。其功能為：對有效振動信號快速甄別，形成規范的監測狀態量（SMV）和傳感器狀態量（SV）信息，并對處理信號進行存儲。另外，MPU還承擔對下行命令集處理和電源管理的任務；

3）LoRa通訊單元。其功能為：上下行數據的分包、發送和接收，其運行模式由信號處理及存儲單元進行控制。在該硬件構架基礎上，基于ARM來實現邊緣計算和就地化診斷，降低多點數據接入帶來的中心化計算壓力。

1.1 聲波耦合模塊

電纜受到外力破壞時，信號來源通常有幾種典型類別，包括風鎬信號、機械挖掘或打樁信號等。這些外力信號主要為分布在幾百至千赫茲頻段的低頻振動信號，因此本文選用基于MEMS的加速度傳感器（ADXL1002）作為聲波耦合前端，其具有線性頻率響應較寬（DC-11 kHz@3dB）、測量范圍較大（±50g），溫度系數較小（5%，?40℃~+125℃）、功耗典型值較低（1.0 mA）、熱噪聲密度較低（30 μg/√ Hz）、尺寸?。ǎ? mm3）等優點，可直接支持嵌入式開發和物聯網應用。圖2為MEMS加速度傳感器及頻率響應特性曲線。

圖2 傳感器及頻率響應特性

通過壓電傳感器直接獲取的是振動信息中的加速度信號。由于傳感器在頻響范圍內的放大倍數穩定在0dB，即沒有前置放大倍數，輸出的電壓信號幅值與振動加速度之間為線性關系，兩者的比例系數即為傳感器的電壓靈敏度s。由輸出電壓U換算為振動加速度a的關系式為：

式中A為放大倍數，在沒有放大的情況下A=1，則關系式簡化為：

例如傳感器的電壓靈敏度s為100 mV/g，則每g（9.8m/s2）對應的輸出電壓為100 mV。傳感器輸出電壓范圍為-5V~+5V時，可測量的加速度范圍為0~50g。在集成了電荷放大電路后可將微弱振動產生的電荷量放大，提高測量精度。得到振動的加速度信號后，通過積分計算得到速度信號，其基本式為：

通過ARM對振動加速度進行快速傅里葉變換可以得到振動信號的頻率譜，在頻域內可以進行濾波去噪、時頻分析、特征提取等計算。

1.2 信號調理電路

由上節可知，振動信號的主要頻率在幾百Hz范圍，不需要非常高的采樣率即可實現信號的采樣和復原。然而，振動信號的加速度幅值通常較小，為了合理利用儲存空間，需要對振動信號進行一定倍數的放大。原始振動信號的放大電路如圖3所示，其中采用由LM324構成的兩級放大電路，增益設定為20dB，為消除直流偏置，級聯做隔直處理，放大單元模擬帶寬為380 kHz，能夠完全保留振動信號的時、頻特征，同時可以與噪聲信號保持較大的幅值差距，方便去噪。

圖3 振動信號的放大電路

壓電傳感單元需要穩定的恒流源供電，由于傳感器需要長期工作在監聽模式，因此電源的穩定性和持續性尤為重要。本文采用CT取能與鋰電池儲能相結合的方式來維持傳感器工作。在信號預處理單元中，采用電源管理電路來進行穩定輸出電平，如圖7所示。電源管理電路可對電池的充放電進行控制，防止電池過充過放，同時也可以對處理器和傳感器功耗進行控制，在滿足壓電傳感單元正常工作和數據傳輸的前提下保證電池的使用壽命。CT取能單元和低功耗管理設計見2.1節。

圖4 電源管理電路

為了驗證壓電傳感單元的性能，文中利用實驗室的振動平臺進行了測量試驗。利用實驗室內振動臺，將電纜兩端通過支架固定于振動臺上，將壓電傳感單元固定在電纜本體上，調節振動臺輸出不同振動頻率、幅度的振動信號，檢測智能監測單元的輸出信號波形，驗證傳感器基本功能。圖5展示了50 Hz工頻外力激勵在電纜壓電傳感單元中的加速度響應信號。從圖中可知，壓電傳感單元的輸出信號幅值穩定，頻率響應精準，50 Hz基頻信號中包含了由電纜本身振動引起的高次諧波模態。

圖5 傳感單元測得的周期振動信號示例

圖6展示了在電纜上施加非周期信號（切割電纜）時，通過壓電傳感單元采得的振動加速度信號。

圖6 傳感單元測得的非周期振動信號示例

2 傳感器的功耗管理

2.1 電磁感應線圈（CT）取能

由于傳感器節點數量多，分布范圍廣，應盡量避免在設備檢修周期內更換電池。因此，高效的電源管理和低功耗運行策略是設計傳感器節點持續穩定運行的關鍵。本文采用磁耦合CT方式從電纜載流本體取能，為傳感器儲能單元供電。圖7為CT從高壓電纜取電原理圖，設N1(=1)、N2分別為初、次級匝數，i1(t)為高壓側正弦電流；i2(t)為實際流至負載的電流；im(t)為勵磁電流，根據電磁感應定律及變壓器磁動勢平衡方程，可得到如下關系：

圖7 電纜感應取電原理

考慮用電負載后的工作模型如圖8所示。其中，i1(t)/N2為初級折算到次級的等效電流，R1、L1為初級漏阻和漏電感，Rm、Lm為勵磁電阻和電感；R2、L2為次級漏阻和漏電感；u(t)為取電線圈兩端電壓；C為穩壓電容，u0為負載電壓。由于高壓電纜的電流源性質，初級漏阻抗可忽略；對取電線圈而言，次級漏阻抗相對勵磁阻抗非常小，可忽略；考慮到整流橋的壓降，在實際功率計算中可用實測電壓數據加上其壓降來逼近真實的輸出功率，因而在模型中也可忽略；在勵磁阻抗中Lm遠大于Rm，即取電線圈輸出功率的分析也主要由Lm決定。

圖8 簡化取電CT負載工作模型

為保證輸出電壓和功率滿足后級傳感器需求，還需設計相應的穩壓電路，如圖9所示。控制回路采用滯環比較方式，提高了控制速度并可減小輸出電壓紋波。第1級預穩壓電路輸出電壓為24 V，通過第2級電路降至5 V，供負載使用。自啟動電路可將兩級輸出電壓24 V、5 V作為輸入，輸出控制回路芯片所需的供電電壓。電纜載流量的大小直接影響CT線圈取電的功率輸入，因此為了避免因載流量降低（啟動電流大約為150 A）或停電引起的負載電源斷供，傳感器中配合采用鋰電池作為旁路后備電源，并采用電平監測方式來啟動鋰電池向負載的功率輸出，以及控制自啟動電路使Buck調壓電路輸出向鋰電池充電。

圖9 取電電源的工作原理

2.2 充放電保護電路

根據各模塊的能量損耗，對總功耗進行計算，并按照單一電池供電使用時長為350小時進行設計。循環容量衰減會使電池在反復充放電使用中造成的能量損耗，過充電、過放電和過電流將會導致電池內部發生化學副反應，會嚴重影響電池的性能與使用壽命，因此本文采用如圖10所示的保護電路來防止電池嚴重損耗。其中，兩個外接的MOS管（FET1、FET2）集成在另外一塊芯片上，作為開關。當放電電流過大時，用于放電控制的FET1斷開，禁止電池向負載放電，以執行過放電電流保護功能。電池充電至過充電檢測電壓時，FET2斷開，禁止來自充電器的電流向電池充電。當電池電壓下降到過放電檢測電壓時，放電控制FET1關斷，禁止電池向負載放電。

圖10 電池充放電保護電路

3 典型電纜外力擾動的試驗分析

3.1 電纜外力擾動模擬試驗

選取的特征參數是否適合分類，對于模式識別的結果是否準確至關重要。一個合適的信號分類特征，應該至少滿足以下兩點：

1）不同類別的信號在相同特征量的表現上，差別比較明顯；

2）同類別的信號在相同特征量的表現上差別盡量小。選擇正確有效的特征進行信號識別，即可提高分類的準確率，又可大大減輕分類算法的計算量。電纜在運行過程中，所收到的外力擾動或潛在性破壞情形有以下幾種：

表1 典型電纜外力擾動情形及特征

針對上述情形開展振動模擬試驗。首先對分布式電纜防外破監測單元進行組裝。傳感單元殼體外觀和內部結構如圖11a和圖11b所示。傳感器安裝在殼體的基座上，保證了其與殼體及電纜的連接剛度。為保證殼體和不同直徑的電纜都可以緊固安裝，在殼體下方使用膠木材質的連接件，并在側面安裝綁扎帶，安裝示意圖如圖12c。膠木材料既可以在綁扎帶緊固條件下與電纜表面緊密接觸，而且具有一定的防滑能力，防止殼體在電纜表面移動，并且在較大的溫度范圍內能夠保持較小的形變，維持與電纜本體的準剛性連接，保證傳感器采得數據的可靠性。

圖11 壓電傳感單元外觀、內部結構及安裝方法

試驗中采用用沖擊電鉆、電鋸、振動臺等人工模擬擾動作為電纜外力擾動源，對架設在支架上的一端長度約為16 m的電纜施加機械擾動，施加位置分為電纜本體和電纜支架。傳感器固定于電纜本體處（距電纜終端約5 m），采用Debug方式通過上位機實時接受前端傳感器信號調理后的波形數據，同時采用Lora/串口網關通訊方式接受經傳感器處理后的狀態數據和特征量。電纜外力擾動模擬試驗系統示意圖如圖12所示。

圖12 電纜外力擾動模擬試驗系統示意圖

3.2 電纜振動信號的時域特征

1）周期性振動信號

在無外侵性擾動時，電纜自身振動由基頻交流的電磁力引起，當負載不平衡或存在環流時，還會存在非基頻振動信號。采用傳感器在某電纜溝道內10 kV運行電纜的振動測試時域波形如圖13a所示，經頻率分析可知，對于正常運行且無擾動的電纜，其振動基波為50 Hz，而100 Hz和150 Hz的非基波分量也有一定占比，如圖13b。

圖13 10 kV電纜運行條件下的振動波形及頻域分布

試驗中，采用標準振動臺（H/ZD-TF）作為50 Hz和100 Hz振動源，并采用本文研制傳感器對電纜的振動信號進行測量，其時域波形結果分別如圖14a和圖14b所示。由圖可知，在周期性振動激勵下電纜振動信號幅值和頻率較為平穩，信號振幅有限，可采用高通濾波器或鎖相環濾波器進行信號處理。

圖14 施加50Hz和100Hz周期振動激勵下傳感器接收波形

2）非周期性振動信號

為模擬實際電纜運行溝道受施工外力擾動的信號，在實驗室通過電鉆、切割機等模擬相應的信號。實驗時將傳感器固定在兩支架中部電纜本體上。圖15為電鉆在電纜本體（圖15a）以及支架上（圖15b）施加激勵時傳感器得到的信號波形；圖16為切割機在電纜本體（圖16a）以及支架上（圖16b）施加激勵時傳感器得到的信號波形。

圖15 電鉆在不同位置激勵下傳感器接收波形（900轉/秒）

圖16 切割機在不同位置激勵下傳感器接收波形（900轉/秒）

從實測的信號可以看出，不同非周期性的振動信號差別明顯，振動源施加在支架上時信號高頻分量明顯大于振動源直接施加在電纜上的情況，這主要是因為電鉆與電纜外護套非剛性接觸，所引起的振動信號軸向分量傳遞效率較低，而電鉆與電纜支架接觸為剛性接觸，所引起的軸向分量能量傳遞更多。對切割機切割支架的振動信號進行頻譜分析如圖17所示，由圖可知，在900 Hz左右頻譜有峰值集中，同時存在其倍頻分量，幅值依次衰減。由此可以推斷不同施工方式下振動信號存在特征頻率分量，而頻譜分布則可能與電纜和支架的共振點有關。

圖17 切割支架時振動信號頻譜

在實際工況下監測過程中，振動信號的幅值信息可以作為外力破壞事件的初步判定條件，當信號幅值超過預警閾值時記為可疑信號。在對可疑信號進行頻譜分析后，將其頻譜特征峰與數據庫對比可以判定其故障類別。

3.3 電纜振動信號的時-頻域聯合分析

對于周期性或非周期行信號分析，傳統分析方法主要采用傅立葉變換原理，對信號進行全局性宏觀分析，獲取信號的幅度頻譜或功率頻譜，因而其僅在整體上將信號分解為不同的頻率分量，缺乏局部信息描繪。與工頻電壓下局放信號分析不同的是，振動信號與工頻激勵相關性較弱，振動激勵多為外力擾動所致，信號來源及傳播途徑的隨機性較強，相位統計信息難以應用。因此本項目基于二次型短時傅立葉變換作為核函數，對振動傳遞信號進行時-頻聯合分析，尋找時-頻特征。

若給定一個時間寬度很短的窗函數η(t)，讓窗滑動，則信號z(t)的二次型短時傅立葉變換(STFT)Sz(t,f)如式（5）所示。

式中：η(t)為窗函數。

Sz(t,f)為短時傅立葉變換STFT(t,f)模的平方，反映了信號在時頻平面的能量分布。由于窗函數η(t)的存在，使得二次型短時傅立葉變換具有了局域特性，它既是時間的函數，也是頻率的函數。對于給定的時間t，Sz(t,f)可看作該時刻的頻譜。

離散時間信號z(n)的二次型STFT如式（6）所示：

離散二次型STFT的Sz(n,ω)函數在等頻率間隔取樣點ωr=2πr/N(r=0,1,…,N-1)，則由式（6）可得：

令 m=l+n，l=k+s，k=0,1,…, N-1，則式（7）可變換為：

由式（8）可知，對于每一固定的n，Sz(n,r)都可以由z(k,n)的N點離散傅立葉變換而求得。

圖18為施加50 Hz和100 Hz周期振動激勵傳遞時-頻特征分析結果。由圖可知，對于具有周期性的振動激勵信號而言，其振動幅值在時間軸上較為平穩，其頻率主成分隨時間推移分布在較低頻段，而高頻分布較為平坦，幅值較弱。

圖18 施加50 Hz和100 Hz周期振動激勵時的信號時-頻特征分析

圖19為施加單次或多次沖擊激勵傳遞時-頻特征分析結果。由圖可知，對于單次敲擊激勵而言，其振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現不規則變動，次高頻成分在時間軸上相對平坦，更高頻次成分相對較弱；對于連續打夯激勵而言，其振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現規則變動，在次高頻上幅值相對于單次敲擊的結果更高，且更高頻次成分相對較強，幅值的動態范圍更廣。

圖19 施加單次或多次沖擊激勵時的信號時-頻特征分析

圖20為電鉆激勵傳遞時-頻特征分析結果。由圖可知，當電鉆振動在電纜本體上傳遞時，其振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現不規則變動，次高頻成分在時間軸上相對平穩，更高頻次成分相對較弱；電鉆振動在電纜支架上傳遞時，其振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現規則變動，在次高頻和高頻區域特征與前者相似。

圖20 電鉆作用電纜時的信號時-頻特征分析

圖21為電鋸切割電纜時測量信號的時-頻特征分析結果。由圖可知，當電鋸切割電纜本體時，檢測得到的振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現不規則變動，次高頻成分在時間軸上相對平穩但幅值較低，更高頻次各成分相對較弱；當電鋸切割電纜支架時，其振動幅值的低頻主成分在時間軸上呈現規則變動，幅值較為平穩，在次高頻和高頻區域各有一些較為平穩的頻率分布。

圖21 電鋸切割電纜時的信號時-頻特征分析

3.4 電纜外力擾動特征狀態量

為了保證較低的數據傳輸量，降低通訊單元和中心化計算的壓力，經傳感器向網關傳送數據為精簡狀態量數據，此時需要依靠傳感器本身的ARM來提取電纜振動的特征量。根據電纜振動信號，可計算得到加速度、視在強度、累積能量、事件頻率、時頻分布中心，以及判斷得到的振動模式和預警等級。其中，將視在強度和累積能量作為預警閾值來啟動ARM中的運算，并將精簡狀態集通過通訊單元及時上傳至上位機。

為了以精簡數據量來描述外力擾動信號的特征，本文基于時-頻分布分析結果引入以下幾個狀態特征量：

1）振動累積能量均值（Eint）；

2）時頻能量中心（tm,fm）；

3）80%能量釋放時長（t80）；

4）周期性強度（Rp）。上述狀態特征量的具體計算方法如下：

式中，t0和t1分別為振動信號首次超過測量閾值時刻和監測時長，F為傳感器模擬帶寬上限值。

式中，fm和tm分別為時頻能量密度中心頻率極值和對應時刻，k為極值數量。

式中，t80為80%能量釋放時長。

式中，fbw為3dB中心頻率帶寬。

基于試驗數據，可以得到上述狀態特征量的典型值，如表2所示。在實際電纜擾動預警系統中，這些狀態量可作為電纜擾動模式識別和危險度等級的劃分標準，并在實際應用中不斷積累和修正。

表2 電纜外力擾動典型狀態特征量

4 結束語

電力電纜是城市輸配電系統的重要組成成分，其運行狀態關系著城市供電的可靠性。近年來，因施工、偷盜、改造引起的電纜外力破壞問題長期威脅電纜運行安全，但由于電纜分布廣、運行環境復雜，目前缺乏有效的監測和預警方法，傳統的在線監測系統因其改造成本和維護難度較大，且難以在城市電纜系統中實現主動預警。

本文首先基于MEMS加速度傳感器研制了無線分布式的電纜外力擾動智能傳感器，并對其數據處理、低功耗電源管理、取能單元以及物聯網通訊方法進行了分析；通過典型外力激勵下電纜振動試驗，獲得了電纜振動信號的時域特征和時頻域特征，并提取了可用于振動模式識別的特征參量，然后探索了基于物聯網的分布式傳感器和精簡狀態特征量的電纜防外破智能預警方法。