一种绝缘油拉曼光谱去噪方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种绝缘油拉曼光谱去噪方法、系统、设备及存储介质，其方法包括获取绝缘油的拉曼光谱数据；基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号；利用拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，得到平滑去噪后的拉曼光谱数据。本发明专利技术提供的去噪方法无需再人为进行调参，有效避免了人为误差的引入；同时，拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，可以减少噪声对拉曼光谱信号的干扰，提高绝缘油拉曼光谱数据对于绝缘油分析的准确度。对于绝缘油分析的准确度。对于绝缘油分析的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种绝缘油拉曼光谱去噪方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及光谱数据分析
，尤其是涉及一种绝缘油拉曼光谱去噪方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]拉曼光谱(Raman Spectrum)技术是一种利用分子振动
‑
转动信息的光谱分析法。由于其对微妙的化学和生化变化的高度敏感性和对非侵入性应用的适应性，该技术已被广泛应用于固体和液体材料的结构检测和性能分析。
[0003]然而拉曼光谱技术在用于检测物质时，除了得到包含待测物的拉曼信号外，还会因激光器波动等因素产生噪声干扰。拉曼光谱信号的噪声信号主要来源于CCD阵列检测器，包含光子散粒噪声和暗噪声。光子散粒噪声是CCD检测器在收集光子时出现的统计误差，其本质在于通过CCD测量得到的光强能够给出收集到的光子的平均数量，但无法得知任意时刻实际收集到的光子数量。当噪声振幅较大时，会引起拉曼谱图的抖动，出现毛刺尖峰，光谱的信噪比会降低，这将严重影响拉曼特征峰的提取以及待测物质的识别，尤其在绝缘油等物质的分析过程中，会明显降低拉曼光谱数据分析的准确性。
[0004]而目前减小拉曼光谱信号噪声的主要方法有Savitzky Golay平滑滤波法、FFT滤波法、惩罚最小二乘(PLS)法和阈值法小波去噪法。但上述方法在实际应用过程中，均存在易丢失待测品拉曼信息的问题，且参数的调整需要依靠人为进行，使得最后的处理结果存在人为误差，对拉曼光谱信号分析准确度产生实质性的影响。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在提供一种绝缘油拉曼光谱去噪方法、系统、设备及存储介质，以解决上述技术问题，可以有效避免人为误差的引入且减少噪声对拉曼光谱信号的干扰，提高绝缘油拉曼光谱数据对于绝缘油分析的准确度。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种绝缘油拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：
[0007]获取绝缘油的拉曼光谱数据；
[0008]基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号；
[0009]利用拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，得到平滑去噪后的拉曼光谱数据。
[0010]上述方案中，通过构建能保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变并消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号的拉曼光谱数据去噪模型对绝缘油的拉曼光谱数据进行平滑去噪，整个平滑去噪仅需将绝缘油的拉曼光谱数据输入拉曼光谱数据去噪模型即可实现，无需再人为进行调参，有效避免了人为误差的引入；同时，拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，可以减少噪声对拉曼光谱信号的干扰，提高绝缘油拉曼光谱数据对于绝缘油
分析的准确度。
[0011]进一步地，所述基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号，具体为：
[0012]将拉曼光谱数据前n个数据点作为输入，第n+1个数据点作为输出，建立第一去噪模型；所述n为常数；
[0013]取n个数据点至第n+2个数据点作为输入，第n+3个数据点作为输出，建立第二去噪模型；
[0014]以此类推，直至去噪模型最后一个数据点，建立若干个去噪模型；
[0015]基于若干个去噪模型构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号。
[0016]上述方案中，通过遍历所有拉曼光谱数据点的方式建立多个去噪模型，其在去噪过程中可以保证拉曼光谱一直线性连续下，强化了去噪效果。使得由若干个去噪模型构建的拉曼光谱数据去噪模型对于绝缘油的拉曼光谱数据的去噪效果更加明显。
[0017]进一步地，所述基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号，具体为：
[0018]基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，所述拉曼光谱数据去噪模型具体为：
[0019]y(k)＝g(w3x(k)+b2)
[0020]x(k)＝f(w1x
C
(k)+w2(u(k
‑
1))+b1)
[0021]x
C
(k)＝x(k
‑
1)
[0022]式中：y(k)表示k时刻的输出；u表示输入；x表示隐藏层的输出；x
C
为反馈向量；w1为隐藏层与承接层的连接权重；w2为隐藏层与输入层的连接权重；w3为隐藏层与输出层的连接权重；b1和b2分别为输出层和隐藏层的阈值；(
·
)为输出层神经元的传递函数；f(
·
)为隐藏层神经元的传递函数；
[0023]所述拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号。
[0024]上述方案中，拉曼光谱数据去噪模型中具备特殊的承接层，其使得拉曼光谱数据去噪模型具备内部反馈、存储和利用过去时间的输出信息，结合理想光谱片段中所有数据点拥有一致的线性特征这一特点，具备承接层的拉曼光谱数据去噪模型可以实现对拉曼光谱数据中的各种干扰信号的消除的同时，保持原来光谱谱峰不变。拉曼光谱数据去噪模型在使用时无需人为中途干预，能够有效降低噪声带来的影响。
[0025]进一步地，所述输出层神经元的传递函数采用purelin函数，所述隐藏层神经元的传递函数采用tansig函数。
[0026]上述方案中，purelin函数为线性传递函数，由于其输入值和输出值可取任意值，非常吻合拉曼光谱数据去噪模型构建的特性，提高拉曼光谱数据去噪模型的构建效率。tansig函数的输入值可取任意值，输出值在
‑
1到+1之间，其误差小，可以有效保证拉曼光谱数据去噪模型的精度。
[0027]本专利技术还提供一种绝缘油拉曼光谱去噪系统，包括数据获取模块、去噪模型构建模块和平滑去噪模块；其中：
[0028]所述数据获取模块用于获取绝缘油的拉曼光谱数据；
[0029]所述去噪模型构建模块用于基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号；
[0030]所述平滑去噪模块用于利用拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，得到平滑去噪后的拉曼光谱数据。
[0031]进一步地，所述去噪模型构建模块用于基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号，具体为：
[0032]将拉曼光谱数据前n个数据点作为输入，第n+1个数据点作为输出，建立第一去噪模型；所述n为常数；
[0033]取n个数据点至第n+2个数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种绝缘油拉曼光谱去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取绝缘油的拉曼光谱数据；基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号；利用拉曼光谱数据去噪模型对拉曼光谱数据进行分段去噪，得到平滑去噪后的拉曼光谱数据。2.根据权利要求1所述一种绝缘油拉曼光谱去噪方法，其特征在于，所述基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号，具体为：将拉曼光谱数据前n个数据点作为输入，第n+1个数据点作为输出，建立第一去噪模型；所述n为常数；取n个数据点至第n+2个数据点作为输入，第n+3个数据点作为输出，建立第二去噪模型；以此类推，直至去噪模型最后一个数据点，建立若干个去噪模型；基于若干个去噪模型构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号。3.根据权利要求1所述的一种绝缘油拉曼光谱去噪方法，其特征在于，所述基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号，具体为：基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，所述拉曼光谱数据去噪模型具体为：y(k)＝(w3x(k)+2)x(k)＝(w1x
c
(k)+2(u(k
‑
1))+1)x
C
(k)＝(k
‑
1)式中：y(k)表示k时刻的输出；u表示输入；x表示隐藏层的输出；x
C
为反馈向量；w1为隐藏层与承接层的连接权重；w2为隐藏层与输入层的连接权重；w3为隐藏层与输出层的连接权重；b1和b2分别为输出层和隐藏层的阈值；(
·
)为输出层神经元的传递函数；f(
·
)为隐藏层神经元的传递函数；所述拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各种干扰信号。4.根据权利要求4所述的一种绝缘油拉曼光谱去噪方法，其特征在于，所述输出层神经元的传递函数采用purelin函数。5.一种绝缘油拉曼光谱去噪系统，其特征在于，包括数据获取模块、去噪模型构建模块和平滑去噪模块；其中：所述数据获取模块用于获取绝缘油的拉曼光谱数据；所述去噪模型构建模块用于基于拉曼光谱数据构建拉曼光谱数据去噪模型，以使拉曼光谱数据去噪模型在保持拉曼光谱数据光谱谱峰特性不变的同时，消除拉曼光谱数据中的各...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵耀洪，钱艺华，王青，李智，盘思伟，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：