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高速鐵路動(dòng)車(chē)組乙丙橡膠（Ethylene Propylene Rubber, EPR）電纜服役狀態(tài)極為重要。然而，車(chē)載電纜終端由人工制作、安裝，無(wú)法避免地會(huì)在終端處留有各種缺陷，缺陷處引發(fā)局部放電的事故頻發(fā)，甚至發(fā)生電纜終端擊穿事故。因此，對(duì)車(chē)載電纜終端缺陷進(jìn)行有效診斷具有重要意義。

局部放電是使用最為廣泛的電纜缺陷測(cè)試手段之一。在利用局部放電信息判別電纜缺陷類(lèi)型時(shí)，通?？蓱{借局部放電譜圖或局部放電脈沖信號(hào)兩種數(shù)據(jù)源?？紤]到我國(guó)電氣化鐵路采用運(yùn)行圖空隙檢修，留給局部放電測(cè)試的天窗期較短，導(dǎo)致現(xiàn)場(chǎng)采集局部放電數(shù)據(jù)量稀疏且匱乏。

由于局部放電譜圖反映的是一定時(shí)間段內(nèi)局部放電量在相位上的疊加，若采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)過(guò)少，將導(dǎo)致各缺陷間譜圖和分布區(qū)分不明顯，難以進(jìn)行缺陷診斷分析。因此，直接采用局放脈沖時(shí)序信號(hào)進(jìn)行分析更為合適。

基于局放脈沖的缺陷診斷，目前通常在信號(hào)分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)變分模態(tài)分解、等效時(shí)頻熵、小波包分解等手段實(shí)現(xiàn)。以上技術(shù)雖已取得深入的研究，但是存在以下問(wèn)題：

①上述信號(hào)仍舊為一維信號(hào)，直接將一維長(zhǎng)數(shù)組導(dǎo)入識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，不僅會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)性能，減慢識(shí)別速度，使網(wǎng)絡(luò)陷入梯度彌散，而且會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)特征提取不充分；

②上述方法處理后的信號(hào)依舊是在直角坐標(biāo)系下的時(shí)頻信號(hào)，由于局部放電脈沖信號(hào)的隨機(jī)性與非平穩(wěn)性，僅對(duì)時(shí)頻域信號(hào)進(jìn)行分析不足以完全反映缺陷特征，存在一定的局限性，同時(shí)信號(hào)間差異微小導(dǎo)致可視性較差，缺陷特征不直觀。

經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，局部放電的脈沖時(shí)序信號(hào)與齒輪軸承等機(jī)械振動(dòng)信號(hào)具有類(lèi)似的特征，且點(diǎn)對(duì)稱(chēng)（Symmetrized Dot Pattern, SDP）變換方法在振動(dòng)信號(hào)問(wèn)題的處理上取得了較好的效果。因此，SDP為局部放電信號(hào)的處理提供了一種新思路。

以往電氣設(shè)備故障診斷中常采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但是研究與應(yīng)用表明，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)泛化性能差、缺乏自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)深度不足等問(wèn)題，導(dǎo)致無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜多變的現(xiàn)場(chǎng)和大數(shù)據(jù)的沖擊。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在電氣設(shè)備智能診斷與識(shí)別方面獲得了重點(diǎn)關(guān)注與研究，深度學(xué)習(xí)取得了不錯(cuò)的應(yīng)用效果，更好地滿(mǎn)足了當(dāng)下工程需求。

但是深度學(xué)習(xí)包含多種架構(gòu)，常見(jiàn)的有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、棧式自編碼器（SAE）和深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）等，針對(duì)具體的問(wèn)題，不同架構(gòu)的性能仍存在差異。

對(duì)此，為解決高速動(dòng)車(chē)組車(chē)載電纜健康狀況的智能化診斷受限于天窗期短的問(wèn)題，西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院、云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院的研究人員周利軍、劉聰、權(quán)圣威、曹偉東、項(xiàng)恩新，在2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文，提出一種基于點(diǎn)對(duì)稱(chēng)（SDP）的乙丙橡膠電纜終端缺陷局部放電診斷方法。

圖1 試驗(yàn)平臺(tái)圖

研究人員首先搭建局部放電試驗(yàn)平臺(tái)獲取局部放電信號(hào)，然后提出一種車(chē)載電纜局部放電信號(hào)的SDP參數(shù)確定方法，并基于SDP變換將不同類(lèi)型缺陷局部放電信號(hào)映射到極坐標(biāo)系中形成SDP圖像，增加了信號(hào)可視化能力，使深度學(xué)習(xí)算法能從其中提取更為豐富、深層的特征信息。最后，對(duì)比三種常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、棧式自編碼器（SAE）及深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）提取不同類(lèi)型缺陷的SDP圖像深層特征，并基于網(wǎng)絡(luò)尾端Softmax分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別。

圖2 電纜缺陷診斷框架

他們的研究結(jié)果表明，當(dāng)τ =5，η=35°時(shí)，四種缺陷類(lèi)型樣本的SDP差異最明顯，平均歸一化互相關(guān)系數(shù)為3.013，大大提高了不同狀態(tài)特征間的可區(qū)分度。另外，針對(duì)四種典型的電纜缺陷，DBN網(wǎng)絡(luò)與SDP圖像的結(jié)合效果最佳，缺陷識(shí)別率達(dá)到了96.1%，且模型迭代次數(shù)少、收斂速度快。

研究人員指出，相比于傳統(tǒng)缺陷診斷方法，該方法在相同的數(shù)據(jù)集條件下，明顯優(yōu)于其他兩種方法，識(shí)別準(zhǔn)確率提高了近10%左右，可有效應(yīng)用于電纜缺陷診斷領(lǐng)域，具有較好的工程應(yīng)用前景。

本文編自2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于點(diǎn)對(duì)稱(chēng)變換的乙丙橡膠電纜終端缺陷診斷”。本課題得到了四川省科技計(jì)劃和廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目的支持。