基于主成分分析与支持向量回归的MOV劣化状态诊断研究_贺敬安.pdf

年第 期（总第 期）年 月电瓷避雷器 （）收稿日期：基金项目：青海省气象局科研项目（编号：，）。（，）。：基于主成分分析与支持向量回归的 劣化状态诊断研究贺敬安，陶世银，罗少辉，金 欣（青海省气象灾害防御技术中心，西宁）摘 要：基于主成分分析（）和支持向量回归（）构建诊断模型，探索性的预测 器件在遭受浪涌后的劣化状态。研究过程：前期分别对数个 进行多脉冲冲击实验，记录器件在每次冲击前后的各项电参数，随后通过主成分分析得到每个 的劣化数值变化曲线，并结合对实际器件损伤情况的判断来确定完全损坏阈值点，最后基于支持向量回归算法在实验训练集上构建关于 劣化状态的诊断模型并使用测试数据进行检验。检验结果表明，构建的模型在接收一组遭受冲击后的 电参数数据作为输入后，可以较为精准的输出表征其劣化状态的数值量（范围内），与实际劣化值相比，计算得到均方根误差为 。为在实际电气系统中对 器件的劣化监测预警提供了一种新的方法思路。关键词：；劣化监测；多脉冲；主成分分析；支持向量回归 ，（，）：（）（）：，（），：；年第 期电 瓷 避 雷 器（总第 期）引言金属氧化物压敏电阻（，）是一种被广泛应用于电力电气系统的雷电防护器件，具有自身阻值随电压敏感变化的特性，可以在极短的时间内响应泄放浪涌电流并阻断续流。但该器件也普遍存在易遭受老化或劣化的问题，每次在抵御雷电过电压威胁后，其本身的电气性能都会逐渐发生不可逆转的衰减，直到完全失效。因此在实际生产中，为了能够实时的掌握系统内各 器件的性能状态，找出劣化程度较高的器件，降低因保护器件损坏导致系统关键位置遭受浪涌入侵的运维风险，各界人员为此开展了许多研究工作。传统上，研究人员通过探析 这类器件在遭受冲击时的微观物理及采样参数变化，来评估器件的劣化程度。在文献中，研究者开展了 压敏电阻的多脉冲冲击实验，总结了其电参数的变化规律，发现器件的耐受特性在达到阈值后将出现大幅度的下滑跃变。在文献中，研究者对压敏电阻的双肖特基势垒电衰减现象进行了补充，阐述了器件因制作工艺导致的缺陷结构对劣化机制的影响。在文献中，研究者基于压敏电阻在小电流区的导电机制，提出利用非线性系数 的变化来表征器件劣化程度。在文献中，研究者对压敏电阻在劣化过程中漏电流的谐波特性进行了分析，提出一种在快速傅里叶变换基础上优化的泄漏电流分量提取算法，并通过仿真检验比较。实现了对谐波阻性分量的进行精准检测，从而诊断器件的劣化程度。近年来，也有许多研究者选择基于数据驱动的算法，结合 的采样数据进行统计建模，从而对器件的劣化程度进行探究。如在文献中，研究者通过分析在实验中获取的表征 劣化的参数数据，并使用神经网络算法对数据统一建模，实现了对器件某个指标进行数值预测的能力。在文献中，研究者提出了基于遗传算法的 监测模型，通过最优化的求解等效模型中反映器件劣化的参数，来监测器件的劣化程度。在文献 中，研究者在多脉冲 实验数据的基础上，进一步尝试应用了多种运筹学算法，来 等效模型中的老化参数进行最优化迭代，并讨论比较了不同方法之间的优劣，对于器件劣化监测的实际部署提供了有效的参考。为将 的劣化监测技术更好的应用于实际的电气系统中，笔者基于数据驱动的统计近建模方法，提出一种对 实时劣化状态进行诊断预测的思路。在实验室内模拟 遭受雷电多脉冲的冲击情景，对不同 器件的电参数数据分别使用主成分分析，得到表征劣化变化程度的数值曲线，并进一步利用支持向量回归方法，使用器件的冲击电参数数据与对应的劣化程度数据建模，得到最终的 劣化状态诊断模型。实验方案设计在研究中，为对 的劣化程度进行定量诊断，首先需要获取器件在劣化过程中的各类电参数。因此设计利用实验室中的雷击多脉冲生成设备，模拟真实的雷电浪涌，在此情形下各个器件进行连续数次的冲击，有助于模拟 在真实电气系统中长期运行遭受持续劣化的情景，并在每次冲击前后进行数据的采样记录。整个的冲击实验在北京某测试中心完成，总计选用了 个全新的 作为待冲击的器件，编号为 至。器件统一规格为：最大持续运行电压 为 ，标称放电电流 为 ，最大放电电流 为 。基于实际的实验条件与设备，采样 的电参数为冲击前后的压敏电压、冲击前后的泄漏电流（全电流）、（）、（）、（）和（）。在模拟雷电冲击时，对于每一个器件均采用 个等幅值、时间间隔为 的 脉冲进行共计 次的冲击，脉冲的幅值为 。每开始一次模拟冲击前后，记录需要采样的电参数数值，同时待器件完全冷却后，观察其外观有无破损后，再进行下一次的冲击并采样。对每一个 器件都重复该流程，待完成所有的器件冲击采样后，对所有收集到的数据进行整理分析，处理为后续构建模型所需的形式。实验数据分析与处理 数据分析经过对编号为 的 分别进行的 次多脉冲冲击实验后，可以得到共计 组实验数据，经整理汇总后将编号 至 的数据作为训练集，用于后续分析建模，编号 的数据作为测试集，用于测试检验构建完毕后的模型性能。对于训练集中的每一组数据，包含有 个电参数特征。对每次冲击前后测得的压敏电压和泄漏电流作取均值处理，得到器件 至 各电参数随冲击次数的 年第 期基于主成分分析与支持向量回归的 劣化状态诊断研究（总第 期）变化趋势见图。由此可知，随着冲击试验的次数增加，各 器件的压敏电压具有不断下降的趋势，最终阈值在 左右，而对应 的压敏电压则随着冲击次数以极大的负梯度方向减小。同样，对于各器件的全泄漏电流的变化，可以发现对应 的，在某次冲击后的泄漏电流变化以明显的正梯度方向增加，对应 的泄漏电流的变化也呈现出先升高后下降的趋势。所测器件的泄漏电流在 内分布较为密集，以上的分布较为稀疏。此外，各器件的电容、电感等电参数随冲击次数的变化趋势都较为相似，数据分布较为密集。但也存在在某次冲击后，器件电容或电感出现突然增加减小的现象，在图 中对应显示突出的“尖端”。图 器件的电参数随冲击次数变化趋势 由此可知，对于同一个 器件，可能本身的一些电参数随冲击次数的变化趋势符合器件参数特性的标准分布，而另一些电参数的变化趋势则和对应的标准分布差异巨大。一般在评估 的劣化状态时，仅通过一个采样参数的异常变化，来对器件实际的性能状态进行追踪判断，是缺乏全面考量的。而结合所有的测量参数，通过考虑全局所有参数的综合变化，来诊断器件的劣化情况是较为合理的方法途径。主成分分析是一种对数据进行降维的统计学方法，通过考察多个变量间的相关性，来实现用少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，从而实现对原始数据中包含信息的挖掘。因此，对与采样的 电参数数据，通过主成分分析可以使用一维的数据信息来表征多参量的综合变化规律。对于每个编号的 器件，对其冲击实验得到的 组数据进行主成分分析，提取第一个主成分，即将原始的 维数据用新的 维数据进行表征。不同编号的 对应每组数据的得到的第一主成分在总方差中所占比重见表，可以看出，降维至 维的数据都较好的保留了原始高维数据中所隐含的模式与信息。表 各编号 的第一主成分包含信息比重 占比 年第 期电 瓷 避 雷 器（总第 期）图 器件的第一主成分随冲击次数变化趋势 对训练集中编号为 的器件所对应的第一主成分数据进行分析，进行数据的归一化转换，使量纲统一至 的范围内，则器件的第一主成分的数值随冲击次数的变化见图。可以发现，每个器件的第一主成分数值随着冲击次数都是呈现一个上升的变化趋势。该趋势可以表征 器件在遭受冲击后实时的物理损耗变化，符合器件随着冲击次数的增加，性能越来越下降的物理认知。所以，某一冲击次数所对应的第一主成分数值，在物理层面上反映了器件在此刻的劣化状态，其数值越大，说明器件处于损害的状态越严重。由于每个器件共冲击了 次，参考电涌保护器的冲击实验标准及其特性的物理研究，在整个冲击流程结束后，各器件已经彻底损坏。根据多名实验人员的经验判断及对器件在冲击后实时的电参数与外观检查，发现所有用于实验的 在遭受 次左右的冲击后，都基本丧失了保护能力，外壳部分也具有较为明显的破损，从而定义为出现高程度的劣化状态。每个器件在该状态下相应的对应了一个表征劣化程度的数值（由 计算得到）。通过计算均值的方式预估得到编号 的器件在遭受冲击至明显损坏时所对应的劣化状态值为，将该数值作为判断 是否高程度甚至完全劣化的阈值点。在未来深入的研究中，可以通过增加进行冲击实验的 的数量，来得到分布更加全面、更具有规律性的相应的电参数采样与 数据，此时再根据上述流程取平均值计算，从而可以得到更加精准精确的，能够表征 高度或完全劣化的判断阈值。数据处理将训练集中的 组原始电参数采样数据，及每组采样数据对应的第一主成分数值（该数值作为反应器件的劣化状态）经汇总、标准化等处理后作为训练数据，为后续器件劣化状态诊断模型提供训练拟合样本。训练数据经计算机读取后保存为，的矩阵。其中，矩阵的每一行表示为一组对某个编号的 的冲击实验数据，同一行中的前 列为测量得到的经过标准化的电参数，作为模型的输入量，第 列为对应的表示劣化状态的第一主成分数值（为 之间），为模型的输出量。使用编号为 的 冲击实验数据及主成分分析后相应的第一主成分数据，作为模型的测试数据来检验对器件劣化状态数值的预测误差，该组数据不参与模型的构建。同样的，器件的数据经过计算机读取后为保存为，的矩阵。年第 期基于主成分分析与支持向量回归的 劣化状态诊断研究（总第 期）劣化诊断模型构建 支持向量回归支持向量回归（）是一个用于处理回归建模的机器学习方法，其衍生于用于分类建模的支持向量机模型（）。在拟合数据时，所追求的目标是使所有的样本点离最优超平面的总偏差达到最小。同线性回归相似，支持向量回归（）的函数形式见式（）。（）（）对于 的优化目标为得到一组，参数值，使得预测值（）与实际值 之间的误差最小化，因此目标函数为，（），）（）其中：为正则化常数；为 损失函数，形式见式（）。（），（）其中：为引入的松弛因子，当且仅当（）与 的差别绝对值大于 时，才计算损失。根据式（），式（）可变换为，（）（），（），（）最后引入拉格朗日乘子，可得那格朗函数为（，）（）（）（）（）通过计算式（）中各参量的偏导，在满足 条件下可求解 的对偶问题，即可得到式（），即基于当前训练样本的 模型参数。（），（）（）得到最终的支持向量回归模型为（）（）（）模型构建流程通过应用支持向量回归算法，可以将多脉冲冲击实验得到的 电参数数据及对应的第一主成分数据建立拟合关系，从而完成关于 器件劣化状态的数值回归预测建模。构建完毕的模型在接收一组新的电参数作为输入后，即可输出一个反映器件劣化程度的数值，为 之间，当定义超过阈值 时（该值根据编号 的 所对应完全损坏的第一主成分值的分布估计得到），即认为该器件在冲击后完全损坏。由此，本研究整体的构建流程见图。图 劣化状态诊断的整体流程 随着器件劣化状态的变化，其对应的单一电参数在数据空间内都具备不同的分布情况，即对应有着自身的规律。由图示流程可知，当 数量达到一定程度时，可以获取的冲击采样电参数数据则越多，得到的各电参数的分布规律则越全面。因此，从统计学的角度，数据越多，基于数据构建的模型的鲁棒性则越强，对于新的数据的所给出的劣化状态数值预测结果则越贴近实际器件本身的劣化程度数值。该流程通过对 的采样数据的监测与分析，实现了对其实际状态及劣化程度进行评价预警。模型预测检验使用编号为 的 冲击实验数据来检验 年第 期电 瓷 避 雷 器（总第 期）基于支持向量回归构建的劣化模型的预测精度。评价指标选用均方根误差来衡量实际值与预测值之间的差异，具体见式（）。（）（）计算得到 器件全部 组数据总计的 为 ，以 位阈值作为器件损坏的判断阈值也较为符合实际对器件外观、状态的查验。见图，其中每一个点的横坐标为实际的劣化状态数值，纵坐标为 模型给出的预测劣化状态数值，可以看出所有散点都较好的分布在红色指示线附近，说明预测值与实际值具有很小的误差，模型可以较好的对 器件的劣化状态进行诊断与预测。图 模型对 器件劣化状态的预测检验 结论本研究通过设计实验，获取编号 的各个 器件在遭受多脉冲冲击后的电参数数据，再根据主成分分析方法得到表征 劣化状态的数据，最后使用编号 器件的历史数据结合支持向量回归算法进行建模，得到对 劣化状态的数值预测模型，根据模型在编号 器件上的监测结果，验证了该模型的方法思想对器件性能监测应用的可行性，该模型能够较为精准的预测 在遭受冲击后对应的劣化状态数值，由于该数值的量纲在 之间，因此也较为直观的为人员提供了评估器件实际的劣化程度的依据。整体方法为压敏电阻的在线监测、在电气系统中的工程应用提供了新的可行的思路。项目整个研究过程也存在一些有待改进及不足之处。如受到实验时间和条件的影响，收集到的实验数据较少，导致实验数据样本在数据空间中的分布不甚全面、代表性有所不足。在此基础上构建的模型的鲁棒性也有一定的欠缺。基于该研究流程，在未来实际的应用中，应该尽可能的收集更加丰富的数据用于建模，这样可以使得对 劣化状态的诊断更加准确。另外，也应加强对器件物理特性的进一步探究，从而可以更加科学的认知并发掘影响器件劣化的敏感特征，在将其作为新的采样参数后，根据文中方法流程，运用 得到的一维的表征器件劣化程度的数值也将更加具有置信度。参考文献：解光勇，尹帅帅，武孟媛，等 氧化锌压敏陶瓷脉冲放电特性研究进展 功能材料，（）：，（）：李鹏飞，张春龙，吕东波，等 多脉冲雷电冲击下金属氧化物的破坏形式 高电压技术，（）：，（）：盛沨，徐伟，冯晓宇，等 电涌保护器老化研究的回顾与进展 电子测量技术，（）：，（）：徐伟，盛沨，张春龙，等 多脉冲雷电冲击下 压敏电阻的劣化性能 高电压技术，（）：，（）：，（）：杨仲江，张枨，柴健，等 氧化锌压敏电阻老化过程中非线性系数变化的研究 电子元件与材料，（）：，（）：黄海宏，颜碧琛，赵常威，等 氧化锌避雷器泄漏电流检测的优化 分析 电子测量与仪器学报，（）：，（）：王伟，虢韬，杨恒 基于主成分分析和反向传播神经网 年第 期基于主成分分析与支持向量回归的 劣化状态诊断研究（总第 期）络相结合的 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页），（）：阮江军，唐烈峥，邱志斌，等 基于流注起始判据的球板球短空气间隙击穿电压计算 高压电器，（）：，（）：，（）：作者简介：孙泽中（），男，硕士，从事电网雷害风险评估技术、输电线路智能运检等方面的研究工作。：。