一种污秽化合物识别方法和装置，该方法包括如下步骤：S1、利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)在污秽样品表面产生等离子体；S2、收集等离子体得到光谱数据；S3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽中的元素种类并将元素谱线特征量代入定标模型中，获得离子浓度；S4、根据离子浓度进行阴阳离子的配对；当阴阳离子的种类数大于2时，进行FCM聚类分析；当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。本发明专利技术利用LIBS，结合改进FCM聚类算法分析得到绝缘子表面污秽的化合物成分信息，检测周期短，检测结果准确性高。检测结果准确性高。检测结果准确性高。
【技术实现步骤摘要】
一种污秽化合物识别方法和装置
[0001]本专利技术涉及一种污秽化合物识别方法和装置。
技术介绍
[0002]在输电线路中，绝缘子在导线和铁塔之间起着机械连接和电气绝缘的双重作用，主要有悬式绝缘子、耐张绝缘子、横担绝缘子等。在变电站或换流站中，绝缘子用于导线和接地体之间的绝缘或机械固定，主要包括隔离开关、接地开关的支柱绝缘子，电压互感器、电流互感器和断路器的瓷套，以及变压器的套管等。从制造材料来看，绝缘子可以分为电瓷绝缘子、玻璃绝缘子和复合绝缘子。绝缘子在运行中由于受到工厂、交通、农业、矿山和生活等的排放物，以及自然灰尘飘落等的影响，绝缘子表面逐渐积累了一层污秽物质。在潮湿环境中，绝缘子可能发生污闪放电，导致发生污闪事故，给经济发展和人们生活带来巨大损失。
[0003]目前分析绝缘子表面污秽化合物成分的方法是人工配对，该方法需要工作人员爬上杆塔清洗污秽获得污液，再进行一定处理后利用离子色谱仪得到离子成分与浓度，最后根据阴阳离子含量、溶液pH值等人工对离子进行配对。该方法检测过程复杂、耗费人力物力，分析效率十分低下，并且容易受分析人员的主观影响。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于克服上述
技术介绍
存在的缺陷，提供一种污秽化合物识别方法和装置。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种污秽化合物识别方法，包括如下步骤：
[0008]S1、利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)，发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体；
[0009]S2、收集所述等离子体，得到光谱数据；
[0010]S3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽样品中的元素种类并将元素谱线特征量代入对应元素的定标模型中，获得元素离子的浓度；
[0011]S4、根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对；其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行FCM聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
[0012]进一步地：
[0013]所述元素谱线特征量包括谱线强度和/或谱线强度比。
[0014]步骤S3中，所述对光谱数据进行处理包括：对光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理。
[0015]步骤S4中，取类别数为c＝floor(n/2)，n为离子种类数，floor表示向下取整数，设置隶属度矩阵的加权指数为2，最大迭代次数为100，隶属度最小变化量为10
‑5。
[0016]所述定标模型通过如下步骤获得：
[0017]利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对已知不同元素含量的污秽样品进行测试，对获得的光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理；对各常见元素分别选取其谱线强度较强的特征谱线，将谱线强度与其含量进行定标，得到所述定标模型。
[0018]使用的LIBS系统包括激光器、光路系统、控制器以及光谱仪，选择合适的激光能量、收光角度与光谱仪延迟时间，获得信噪比、信背较高的光谱信号。
[0019]所述污秽化合物为绝缘子表面污秽化合物。
[0020]一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器执行时，实现所述的污秽化合物识别方法的步骤S3
‑
S4。
[0021]一种污秽化合物识别装置，包括处理装置、LIBS系统和信号采集装置，其中，所述LIBS系统发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体，所述信号采集装置收集所述等离子体，得到光谱数据，所述处理装置根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对，其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行FCM聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
[0022]进一步地，所述信号采集装置采用光纤收集等离子发射光谱。
[0023]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
[0024]本专利技术针对人工配对方法存在检测周期长、耗费人力物力、主观性强等不足之处，利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)，通过产生功率密度极高的激光脉冲，在污秽样品表面诱导产生等离子体，收集等离子体，得到光谱信息，可以实现污秽元素的识别以及离子的定量分析，根据特征谱线强度，结合改进FCM聚类算法分析得到绝缘子表面污秽的化合物成分信息，检测周期短，检测结果准确性高。
附图说明
[0025]图1为本专利技术一种实施例的污秽化合物识别方法的流程图。
[0026]图2为本专利技术一种实施例的污秽化合物识别装置的结构示意图。
[0027]图3示出实例中样品盐类混合物的等离子体光谱信息。
[0028]图4示出实例中样品盐类混合物的成分。
[0029]图5示出实例中经过配对算法处理的第一次配对结果。
[0030]图6示出实例中经过配对算法处理的第二次配对结果。
[0031]图7示出实例中经过配对算法处理的第三次配对结果。
具体实施方式
[0032]以下对本专利技术的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，
而不是为了限制本专利技术的范围及其应用。
[0033]LIBS技术是通过高能脉冲激光对样品进行烧蚀，在样品表面产生等离子体，利用光纤收集到的等离子发射光谱中含有被烧蚀样品的成分信息。当LIBS实验参数不变时，激光烧蚀元素含量不同的污秽时得到的谱线强度也不同，并且两者之间存在良好的线性关系。FCM算法是一种基于目标函数的模糊聚类算法，主要用于数据的聚类分析。但经典FCM算法是基于欧式距离的聚类方法，并未考虑各元素及样本之间的相关性，不适用于污秽阴阳离子配对。
[0034]参阅图1，在一种实施例中，一种污秽化合物识别方法，包括如下步骤：
[0035]S1、利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)，发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体；
[0036]S2、收集所述等离子体，得到光谱数据；
[0037]S3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽样品中的元素种类并将元素谱线特征量如特征谱线强度代入对应元素的定标模型中，获得元素离子的浓度；
[0038]S4、根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对；其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行FCM聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种污秽化合物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)，发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体；S2、收集所述等离子体，得到光谱数据；S3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽样品中的元素种类并将元素谱线特征量代入对应元素的定标模型中，获得元素离子的浓度；S4、根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对；其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行FCM聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。2.如权利要求1所述的污秽化合物识别方法，其特征在于，所述元素谱线特征量包括谱线强度和/或谱线强度比。3.如权利要求1或2所述的污秽化合物识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述对光谱数据进行处理包括：对光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理。4.如权利要求1至3任一项所述的污秽化合物识别方法，其特征在于，步骤S4中，取类别数为c＝floor(n/2)，n为离子种类数，floor表示向下取整数，设置隶属度矩阵的加权指数为2，最大迭代次数为100，隶属度最小变化量为10
‑5。5.如权利要求1至4任一项所述的污秽化合物识别方法，其特征在于，所述定标模型通过如下步骤获得：利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对已知不同元素含量的污秽样品进行测试，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭瑞宙，晋涛，芦山，刘星廷，何永琪，王希林，贾志东，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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