一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，属于海缆断丝磁信号的数据处理技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法


[0001]本专利技术属于海缆断丝磁信号的数据处理领域，涉及具体涉及一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法
。

技术介绍

[0002]为实现清洁低碳化发展的目标，正大力发展清洁能源
。
具有环保
、
不占用陆地资源等优势的海上风电场在过去几十年大幅增加，但其面临的问题也日益突出
。
海缆是用绝缘材料包裹的导线，铺设在海底下用于电力传输的线缆，发电设备产生的电能需经海缆输送至电站进行升降压处理，一旦海缆被破坏将影响电力输送
。
据现有资料，海缆损坏多是铠装层结构钢丝断裂导致内部铜丝裸露，引发电流泄漏致无法完成电能输送，因此对在役海缆铠装层钢丝破损检测是保障风电场安全运行的关键工作
。
海缆检测的技术有基于光学
、
电学
、
声学
、
磁学及信息融合等多种技术
。
每种技术都有其原理特点，优势和不足，需要根据检测目标
、
精度
、
成本等因素选择合适的技术
。
海缆检测的难点在于海底环境的复杂性
、
不确定性和动态性，以及海缆的长距离
、
高压和低信噪比等特点
。
这些因素给海缆故障定位
、
识别和修复带来了极大的困难和挑战
。
目前海缆检测的发展趋势是向智能化
、
自动化
、/>集成化和低成本化方向发展
。
利用人工智能
、
大数据
、
物联网等技术提高海缆检测的效率和精度；利用无人机
、
无人船
、
无人潜水器等平台提高海缆检测的灵活性和安全性；利用多源信息融合
、
多模态传感器等技术提高海缆故检测的可靠性和鲁棒性；利用新材料
、
新工艺
、
新设计等技术降低海缆检测的成本和风险
。
[0003]现有磁信号监测设备的灵敏度已达
1nT
，满足水下磁信号监测要求，但基于磁信号的海缆铠装层断丝量化研究尚不成熟
。
基于人工智能
、
大数据模型的检测方法具有高效
、
高精度的优势，但其优势建立在高质量的模型输入数据上
。
目前水下磁信号采集主要有水平方向磁信号和垂直方向磁信号两路信号，利用这两路信号提取的原始特征建模效果欠佳，针对该问题亟需提出有效的解决方法
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，以解决现有技术中现有的特征建模效果不好，模拟精度不高的问题
。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
[0006]一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，将海缆置于静磁场中，以海缆钢丝的断裂数目和提高离度为初始变量，采集海缆钢丝断裂处的磁信号，所述磁信号包括
X
方向磁信号和
Y
方向磁信号；
[0008]步骤2，从
X
方向磁信号和
Y
方向磁信号中提取出原始特征值，所述原始特征值包括
X
幅值
、X
面积
、X
最大梯度
、X
平均梯度
、Y
幅值
、Y
最大梯度
、Y
平均梯度和提离高度，设定断裂数目为目标值，建立初始模型；
[0009]步骤3，计算出原始特征值的皮尔逊相关系数；
[0010]步骤4，依据皮尔逊相关系数的大小排序，选取绝对值大的前四个原始特征值，通过前四个原始特征值计算获得若干个衍生特征值，选取衍生特征值绝对值大的前两个作为衍生特征，同时获得绝对值最大的原始特征作为原始特征值一；
[0011]步骤5，以提高离度为分组依据，计算每一组中衍生特征和原始特征值一的最大值
、
最小值和平均值，集合独热编码后的提离高度，获得最终特征值；
[0012]步骤6，将新的特征值带入至回归预测模型后，获得磁信号海缆断丝定量分析模型
。
[0013]本专利技术的进一步改进在于：
[0014]优选的，步骤1中，当采集的磁信号与已有的磁信号变化规律不一致时，调整静磁场或变量，直至磁信号与已有的磁信号变化规律一致
。
[0015]优选的，步骤4中，衍生特征值的计算公式为：
[0016]衍生特征值一＝原始特征值一
×
原始特征值二
[0017]衍生特征值二＝原始特征值二
×
原始特征值三
[0018]衍生特征值三＝原始特征值一
×
原始特征值二
×
原始特征值三
。
[0019]优选的，步骤3中，将原始特征值代入回归预测模型中，计算获得初始误差；步骤4中，将衍生特征和原始特征值一作为新的特征输入至回归预测模型中，计算获得新误差，比较初始误差和新误差，当新误差小于初始误差时，表示衍生特征选取满足需求
。
[0020]优选的，步骤3中，皮尔逊相关系数公式为：
[0021][0022]其中：
n
为总体样本个数，
X
i
为第
i
个样本的特征值，为该特征值平均值，
Y
i
为第
i
个样本的目标值，为目标值的平均值
。
[0023]优选的，步骤4中，原始特征值一为
Y
平均梯度
。
[0024]优选的，步骤6中，回归预测模型为
GBDT
回归预测模型
。
[0025]优选的，步骤1中，海缆近似看作无限长水平圆柱体的异常形态，海底视作长方体域，模拟采集海缆钢丝断裂处的磁信号
。
[0026]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0027]本专利技术公开了一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，针对海缆断丝缺陷磁信号特征值数据进行了增强处理，该方法综合考虑了多个影响因素，将相关系数大的特征值获得衍生特征，改善了因原始数据质量低导致模型预测精确度低的问题；相比优化模型结构，提高输入数据质量对模型预测精确度的提高效果更为显著，且大大节省了计算量和计算时间，实现了基于磁信号海缆断丝定量分析，推动了海缆检测的发展
。
附图说明
[0028]图1为海缆模型图；
[0029]图2为海缆截面图；
[0030]图3为方法流程图；
[0031]图4为海缆建模示意图；
[0032]图5为样本1磁信号图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将海缆置于静磁场中，以海缆钢丝的断裂数目和提高离度为初始变量，采集海缆钢丝断裂处的磁信号，所述磁信号包括
X
方向磁信号和
Y
方向磁信号；步骤2，从
X
方向磁信号和
Y
方向磁信号中提取出原始特征值，所述原始特征值包括
X
幅值
、X
面积
、X
最大梯度
、X
平均梯度
、Y
幅值
、Y
最大梯度
、Y
平均梯度和提离高度，设定断裂数目为目标值，建立初始模型；步骤3，计算出原始特征值的皮尔逊相关系数；步骤4，依据皮尔逊相关系数的大小排序，选取绝对值大的前四个原始特征值，通过前四个原始特征值计算获得若干个衍生特征值，选取衍生特征值绝对值大的前两个作为衍生特征，同时获得绝对值最大的原始特征作为原始特征值一；步骤5，以提高离度为分组依据，计算每一组中衍生特征和原始特征值一的最大值
、
最小值和平均值，集合独热编码后的提离高度，获得最终特征值；步骤6，将新的特征值带入至回归预测模型后，获得磁信号海缆断丝定量分析模型
。2.
根据权利要求1所述的一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，其特征在于，步骤1中，当采集的磁信号与已有的磁信号变化规律不一致时，调整静磁场或变量，直至磁信号与已有的磁信号变化规律一致
。3.
根据权利要求1所述的一种基于磁信号海缆断丝定量分析获取方法，其特征在于，步骤4中，衍生特征值的计算公式为：衍生特...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢伟华，童博，赵勇，姚中原，张宇，高晨，胡博，于润桥，许杰，孙捷，施俊佼，张金旗，孙铭，郑益，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司华能国际电力江苏能源开发有限公司华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：