吳曦+姚楠+許建剛

摘 要： 為了保證電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，提高電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別精度，提出基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型。首先收集變電站變壓器裂紋圖像，并進(jìn)行去噪處理，然后提取變電站變壓器裂紋圖像的特征，并對(duì)特征進(jìn)行無量綱化處理，最后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，在Matlab 2014R平臺(tái)上進(jìn)行變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的仿真測試，結(jié)果表明，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠獲得較好的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果，而且識(shí)別速度也能夠滿足變電站變壓器裂紋圖像檢測的要求。

關(guān)鍵詞： 變電站變壓器； 裂紋圖像； 特征提?。?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）13?0066?04

Abstract： In order to guarantee the normal operation of the electric power system， and improve the identification precision of the substation transformer crack image， a substation transformer crack image recognition model based on the improved neural network algorithm is proposed. The substation transformer crack image is collected and denoised. And then the features of the substation transformer crack image are extracted， and proceeded with dimensionless processing. The neural network is used to establish the recognition model of the substation transformer crack image， and its deficiency is improved correspondingly. The simulation test of the substation transformer simulation crack image recognition was carried out in Matlab 2104R. The results show that the improved neural network can obtain better result of the substation transformer crack image recognition， and the recognition speed can meet the requirements of the substation transformer crack image detection.

Keywords： substation transformer； crack image； feature extraction； neural network

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的生活水平日益提高，各種家用電器以及辦公室的電器使用更加頻繁，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定工作面臨巨大的挑戰(zhàn)[1]。變壓器是一種重要的電氣設(shè)備，變電站變壓器裂紋嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，因此如何對(duì)變電站變壓器裂紋圖像進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別具有重要的意義[2]。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)變電站變壓器裂紋圖像技術(shù)進(jìn)行了深入、廣泛的研究，提出了一些可行的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型[3]，目前變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型主要基于圖像進(jìn)行識(shí)別，通過對(duì)變壓器裂紋圖像進(jìn)行分類，對(duì)變壓器裂紋圖像的類別進(jìn)行正確劃分。在實(shí)際應(yīng)用中，變壓器裂紋圖像采集受到天氣、環(huán)境以及采集設(shè)備的干擾，圖像中難免會(huì)包含一定的噪聲，這些噪聲對(duì)變壓器裂紋圖像準(zhǔn)確識(shí)別產(chǎn)生了不利影響，因此需去除變壓器裂紋圖像中的噪聲[4?5]。變壓器裂紋圖像識(shí)別主要基于特征進(jìn)行建模分析，因此特征對(duì)變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果影響十分重要，當(dāng)前變壓器裂紋圖像識(shí)別特征很多，其中不變矩陣特征具有惟一性、魯棒性和可分性，在目標(biāo)識(shí)別、字符識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[6]。變壓器裂紋圖像類別與特征之間的聯(lián)系十分復(fù)雜，傳統(tǒng)方法采用歐式距離估計(jì)樣本之間的特征聯(lián)系，建立的變壓器裂紋圖像識(shí)別模型的誤識(shí)率比較高[7?8]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的非線性擬合性能，可以較好地描述變壓器裂紋圖像類型與特征之間的變化關(guān)系，廣泛應(yīng)用于變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別中。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身也存在一定的不足，如參數(shù)的確定全憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行，導(dǎo)致變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果具有一定的盲目性和主觀性，識(shí)別結(jié)果不理想[9?10]。

為了保證電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，提高變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別精度，提出基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]算法的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別。首先收集變電站變壓器裂紋圖像，并進(jìn)行去噪處理，然后提取變電站變壓器裂紋圖像的特征，最后采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型，在Matlab 2014R平臺(tái)上仿真測試結(jié)果表明，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別精度，加快了變電站變壓器裂紋圖像的檢測速度。

1 小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 小波變換

小波變換可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解，小波系數(shù)描述不同分辨率上的信息，而且自適應(yīng)能力強(qiáng)，其基本思想為：

式中：和分別表示高分辨率空間和低分辨率空間。

當(dāng)時(shí)，小波變換的空間分解見圖1。

和是尺度空間和小波空間的正交基函數(shù)，分別定義如下：

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于非線性理論中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們可以通過一個(gè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性問題進(jìn)行無限逼近，在圖像處理、人臉識(shí)別等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用，其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能要優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通用性更強(qiáng)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括輸入層、輸出層和隱含層。

在圖2中，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量，其中隱含層神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)數(shù)量通過輸入和輸出的數(shù)和決定，一般情況下，采用Sigmoid函數(shù)構(gòu)建隱含層的轉(zhuǎn)移函數(shù)，具體如下：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有反饋功能，選擇輸出層期望輸出與預(yù)測輸出的誤差平方和作為反饋誤差，具體為：

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值直接影響其性能，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用經(jīng)驗(yàn)確定權(quán)值，對(duì)于不同問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能差別很大，為此，本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)，采用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行在線優(yōu)化，以提高變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的效果，遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值具體設(shè)計(jì)過程為：

Step1：個(gè)體編碼。采用十進(jìn)制對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行編碼，那么編碼長度為：

式中：表示輸入層與隱含層的權(quán)重；表示隱含層與輸出層之間的權(quán)重。

Step2：適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)建。對(duì)個(gè)體進(jìn)行解碼，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和隱含層的輸出和輸出層的輸出它們分別為：

式中是訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)。

Step3：通過選擇、交叉和變異等遺傳操作，不斷產(chǎn)生新的種群，將個(gè)體解碼為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，然后根據(jù)權(quán)值對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到反饋誤差，根據(jù)反饋誤差進(jìn)行反饋操作，最后得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的權(quán)值。

2 變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型

2.1 變電站變壓器裂紋圖像的特征提取

設(shè)變電站變壓器裂紋圖像為其原點(diǎn)矩和中心矩分別為：

2.2 變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別模型的工作步驟

（1） 收集變電站變壓器裂紋圖像。

（2） 采用小波變換對(duì)變電站變壓器裂紋圖像進(jìn)行去噪處理，消除噪聲的干擾。

（3） 提取變電站變壓器裂紋圖像的不變矩特征，并進(jìn)行如下處理：

（4） 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，并采用遺傳算法優(yōu)化權(quán)值，建立變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別分類器。

（5） 采用測試樣本對(duì)變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

為了測試改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別性能，在Matlab 2014R仿真平臺(tái)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，選擇不同類型的變電站變壓器裂紋圖像作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，它們共有4種類型，編號(hào)分別為1，2，3，4。

3.2 結(jié)果與分析

選擇傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)，變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果如圖3和圖4所示，平均識(shí)別正確率和訓(xùn)練時(shí)間如表1所示。

對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析可以得到如下結(jié)論：

（1） 傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別正確率低，這主要是由于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)確定，無法描述變電站變壓器裂紋圖像的類別，因此識(shí)別效果差。

（2） 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別結(jié)果相對(duì)更優(yōu)，這主是由于小波變換消除了變電站變壓器裂紋圖像中的噪聲，并通過遺傳算法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，提高了變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的正確率，而且變電站變壓器裂紋圖像訓(xùn)練時(shí)間更快，加快了變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別速度。

4 結(jié) 論

變電站變壓器裂紋圖像具有重要的應(yīng)用價(jià)值，為了解決當(dāng)前變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別中存在的局限性，提出改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別模型，并通過具體應(yīng)用實(shí)驗(yàn)對(duì)其有效性進(jìn)行測試，具體結(jié)論如下：

（1） 針對(duì)變電站變壓器裂紋圖像的噪聲，采用小波分析對(duì)變電站變壓器裂紋圖像進(jìn)行變換和處理，消除外界環(huán)境以及其他因素帶來的噪聲干擾，便于后續(xù)變電站變壓器裂紋圖像特征提取和分類器建立，有助于改善變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別效果。

（2） 通過提取變電站變壓器裂紋圖像的不變矩圖像，作為變電站變壓器裂紋圖像分類器的輸入，建立了變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的依據(jù)，準(zhǔn)確反映了變電站變壓器裂紋圖像類型。

（3） 采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變電站變壓器裂紋圖像進(jìn)行分類與識(shí)別，可以反映變電站變壓器裂紋圖像類型與圖像特征之間的映射關(guān)系，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)建立變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別模型，提高變電站變壓器裂紋圖像的識(shí)別精度。

（4） 通過引入遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)確定的難題，建立了結(jié)構(gòu)更優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，降低了變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率。

（5） 與其他識(shí)別模型相比，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的正確率，而且識(shí)別速度也有顯著的優(yōu)勢，對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變電站變壓器裂紋圖像識(shí)別的優(yōu)越性。

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