一种污秽化合物识别方法和装置

1.本发明涉及一种污秽化合物识别方法和装置。


背景技术：

2.在输电线路中，绝缘子在导线和铁塔之间起着机械连接和电气绝缘的双重作用，主要有悬式绝缘子、耐张绝缘子、横担绝缘子等。在变电站或换流站中，绝缘子用于导线和接地体之间的绝缘或机械固定，主要包括隔离开关、接地开关的支柱绝缘子，电压互感器、电流互感器和断路器的瓷套，以及变压器的套管等。从制造材料来看，绝缘子可以分为电瓷绝缘子、玻璃绝缘子和复合绝缘子。绝缘子在运行中由于受到工厂、交通、农业、矿山和生活等的排放物，以及自然灰尘飘落等的影响，绝缘子表面逐渐积累了一层污秽物质。在潮湿环境中，绝缘子可能发生污闪放电，导致发生污闪事故，给经济发展和人们生活带来巨大损失。
3.目前分析绝缘子表面污秽化合物成分的方法是人工配对，该方法需要工作人员爬上杆塔清洗污秽获得污液，再进行一定处理后利用离子色谱仪得到离子成分与浓度，最后根据阴阳离子含量、溶液ph值等人工对离子进行配对。该方法检测过程复杂、耗费人力物力，分析效率十分低下，并且容易受分析人员的主观影响。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的在于克服上述背景技术存在的缺陷，提供一种污秽化合物识别方法和装置。
6.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
7.一种污秽化合物识别方法，包括如下步骤：
8.s1、利用激光诱导击穿光谱技术(libs)，发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体；
9.s2、收集所述等离子体，得到光谱数据；
10.s3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽样品中的元素种类并将元素谱线特征量代入对应元素的定标模型中，获得元素离子的浓度；
11.s4、根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对；其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行fcm聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
12.进一步地：
13.所述元素谱线特征量包括谱线强度和/或谱线强度比。
14.步骤s3中，所述对光谱数据进行处理包括：对光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理。
15.步骤s4中，取类别数为c＝floor(n/2)，n为离子种类数，floor表示向下取整数，设置隶属度矩阵的加权指数为2，最大迭代次数为100，隶属度最小变化量为10
‑5。
16.所述定标模型通过如下步骤获得：
17.利用激光诱导击穿光谱技术(libs)对已知不同元素含量的污秽样品进行测试，对获得的光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理；对各常见元素分别选取其谱线强度较强的特征谱线，将谱线强度与其含量进行定标，得到所述定标模型。
18.使用的libs系统包括激光器、光路系统、控制器以及光谱仪，选择合适的激光能量、收光角度与光谱仪延迟时间，获得信噪比、信背较高的光谱信号。
19.所述污秽化合物为绝缘子表面污秽化合物。
20.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器执行时，实现所述的污秽化合物识别方法的步骤s3
‑
s4。
21.一种污秽化合物识别装置，包括处理装置、libs系统和信号采集装置，其中，所述libs系统发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体，所述信号采集装置收集所述等离子体，得到光谱数据，所述处理装置根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对，其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行fcm聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
22.进一步地，所述信号采集装置采用光纤收集等离子发射光谱。
23.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
24.本发明针对人工配对方法存在检测周期长、耗费人力物力、主观性强等不足之处，利用激光诱导击穿光谱技术(libs)，通过产生功率密度极高的激光脉冲，在污秽样品表面诱导产生等离子体，收集等离子体，得到光谱信息，可以实现污秽元素的识别以及离子的定量分析，根据特征谱线强度，结合改进fcm聚类算法分析得到绝缘子表面污秽的化合物成分信息，检测周期短，检测结果准确性高。
附图说明
25.图1为本发明一种实施例的污秽化合物识别方法的流程图。
26.图2为本发明一种实施例的污秽化合物识别装置的结构示意图。
27.图3示出实例中样品盐类混合物的等离子体光谱信息。
28.图4示出实例中样品盐类混合物的成分。
29.图5示出实例中经过配对算法处理的第一次配对结果。
30.图6示出实例中经过配对算法处理的第二次配对结果。
31.图7示出实例中经过配对算法处理的第三次配对结果。
具体实施方式
32.以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，
而不是为了限制本发明的范围及其应用。
33.libs技术是通过高能脉冲激光对样品进行烧蚀，在样品表面产生等离子体，利用光纤收集到的等离子发射光谱中含有被烧蚀样品的成分信息。当libs实验参数不变时，激光烧蚀元素含量不同的污秽时得到的谱线强度也不同，并且两者之间存在良好的线性关系。fcm算法是一种基于目标函数的模糊聚类算法，主要用于数据的聚类分析。但经典fcm算法是基于欧式距离的聚类方法，并未考虑各元素及样本之间的相关性，不适用于污秽阴阳离子配对。
34.参阅图1，在一种实施例中，一种污秽化合物识别方法，包括如下步骤：
35.s1、利用激光诱导击穿光谱技术(libs)，发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体；
36.s2、收集所述等离子体，得到光谱数据；
37.s3、对光谱数据进行处理和分析，得到污秽样品中的元素种类并将元素谱线特征量如特征谱线强度代入对应元素的定标模型中，获得元素离子的浓度；
38.s4、根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对；其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行fcm聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
39.参阅图1，在一些实施例中，所述污秽化合物识别方法还包括在步骤s1之前获得所述定标模型的如下步骤：
40.利用激光诱导击穿光谱技术(libs)对已知不同元素含量的污秽样品进行测试，对获得的光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理；对各常见元素分别选取其谱线强度较强的特征谱线，将谱线强度与其含量进行定标，得到所述定标模型。
41.参阅图1和图2，在另一种实施例中，一种污秽化合物识别装置，包括处理装置(如计算机)、libs系统和信号采集装置，其中，所述libs系统发射激光脉冲对污秽样品进行烧蚀，在污秽样品表面诱导产生等离子体，所述信号采集装置收集所述等离子体，得到光谱数据，所述处理装置根据离子的浓度利用配对算法进行阴阳离子的配对，其中，当阴阳离子的种类数大于2时，进行fcm聚类分析，属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物；其中，当聚类的类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对；将已完成配对离子的相关数据剔除，重复以上配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2，得到配对结果。
42.本发明实施例利用激光诱导击穿光谱技术(libs)，通过产生功率密度极高的激光脉冲，在污秽样品表面诱导产生等离子体，利用光纤收集等离子体，得到光谱信息，可以实现污秽元素的识别以及离子的定量分析，根据特征谱线强度，结合改进fcm聚类算法分析得到绝缘子表面污秽的化合物成分信息。马氏距离考虑到了指标变量的协方差矩阵结构(相关性)对分类的影响，将欧氏距离替换为马氏距离对经典fcm算法进行改进可以很好地对污秽阴阳离子进行合理配对，不仅检测周期短，而且检测结果准确性高。
43.以下进一步举例描述本发明具体实施例。
44.(1)远程libs设备装置搭建
45.如图2所示，libs系统主要包括激光器、光路系统、控制器、光谱仪。选择合适的激光能量、收光角度与光谱仪延迟时间，可以获得信噪比、信背比较高的光谱信号。
46.(2)各元素定标模型建立
47.利用libs对已知不同元素含量的污秽样品进行测试，对光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理。对各常见元素分别选取其谱线强度较强的特征谱线，将谱线强度与其含量进行定标，得到定标模型。
48.对不同地区的污秽样品进行libs检测，建立不同常见元素的定标模型，增强定标模型的适用性。
49.(3)实测实际样品
50.实测的流程如图1所示。在同一仪器参数下进行libs测试，对光谱数据进行预处理，去除背景光谱的干扰，并进行归一化处理。对光谱数据进行分析，得到污秽中元素种类并将其特征谱线强度代入各自定标模型中，获得其代表离子的浓度。将离子的浓度等信息输入到改进fcm算法中，当阴阳离子种类数大于2时，进行fcm聚类分析，假设离子种类数为n，取类别数为c＝floor(n/2)，floor表示向下取整数，设置隶属度矩阵的加权指数为2，最大迭代次数为100，隶属度最小变化量为10
‑5。属于同一类别中的阴离子、阳离子，代表来源于同一化合物，当类别中出现多种配对情况时，进行各阴阳离子间的马氏距离计算，马氏距离短者优先配对。然后更新数据，将已经完成配对离子的浓度等相关数据从原始数据中剔除，重新将剩余数据输入到改进fcm算法中，重复以上过程直至剩余阴阳离子种类数小于等于2时，输出配对结果，配对结束。
51.图3至图7示出了一个样品实例的实测情况。图3示出实例中样品盐类混合物的等离子体光谱信息。图4示出实例中样品盐类混合物的成分。图5示出经过配对算法处理的第一次配对结果(
‘×’
为na、cl，
‘
+’为c、s，
‘○’
为k、mg、ca，nacl配对成功并且na被完全消耗)。图6示出经过配对算法处理的第二次配对结果(
‘
+’为k、cl，
‘×’
为mg、ca，
‘○’
为c、s，kcl配对成功并且k、cl被完全消耗)。图7示出经过配对算法处理的第三次配对结果(
‘
+’为c、mg、ca，
‘○’
为s，其中ca与聚类中心马氏距离最小，优先配对，caco3配对成功并且c被完全消耗,可推得剩余未配对化合物为mgso4、caso4)。
52.本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息，而不一定是描述现有技术。因此，在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。
53.以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离专利申请的保护范围的情况下，可以在本
文中进行各种改变、替换和变更。