本發(fā)明涉及電力設(shè)備，具體涉及一種信號(hào)同步采集與測(cè)量嵌入式裝置及預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在高壓氣體絕緣開關(guān)設(shè)備（gas?insulated?switchgear，簡稱gis）中，局部放電是一種常見的故障現(xiàn)象，會(huì)導(dǎo)致設(shè)備的性能下降、損壞甚至引發(fā)事故，局部放電作為gis設(shè)備缺陷狀態(tài)的重要表征，其定位和測(cè)量技術(shù)研究是實(shí)現(xiàn)有效感知gis設(shè)備狀態(tài)和分析預(yù)警的重要途徑，其中，準(zhǔn)確快速地采集與測(cè)量gis內(nèi)部的局部放電信號(hào)對(duì)于設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷至關(guān)重要。

2、相關(guān)技術(shù)中，一般基于gis內(nèi)部高頻率電磁波信號(hào)（ultra?high?frequency，uhf）進(jìn)行放電檢測(cè)，但gis是全封閉的結(jié)構(gòu)且內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，如何在使用最少傳感器的基礎(chǔ)上對(duì)整個(gè)gis進(jìn)行監(jiān)測(cè)成為業(yè)界的一大難題。另外，現(xiàn)有的局放信號(hào)采集裝置大多采用prpd（phaseresolvedpartial?discharge）放電圖譜等形式向上位機(jī)傳輸壓縮過的局部放電信號(hào)，并不能向上位機(jī)還原檢測(cè)到的高頻率、完整的全時(shí)域波形局部放電時(shí)域信號(hào)，無法滿足對(duì)gis內(nèi)部局部放電信號(hào)準(zhǔn)確定位的需求。由于采樣率與定位精度成正比，而提高采樣精度勢(shì)必就要面臨芯片計(jì)算資源不足等問題。所以受限于采樣頻率低、檢測(cè)性能弱、數(shù)據(jù)量巨大等缺陷，市面上現(xiàn)存的gis局放監(jiān)測(cè)存在裝置漏報(bào)、誤報(bào)率高等問題。因此，面向海量uhf時(shí)域全波形數(shù)據(jù)采集需求，亟需設(shè)計(jì)一種多通道、高精度同步采集與測(cè)量裝置。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于如何實(shí)現(xiàn)高精度同步檢測(cè)gis局放時(shí)域全波形數(shù)據(jù)。

2、本發(fā)明通過以下技術(shù)手段解決上述技術(shù)問題的：

3、本發(fā)明提出了一種信號(hào)同步采集與測(cè)量嵌入式裝置，所述裝置包括信號(hào)采集位置確定模塊、信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理前端、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和信號(hào)測(cè)量模塊，其中：

4、所述信號(hào)采集位置確定模塊，用于確定所述信號(hào)采集模塊中各傳感器的安裝位置；

5、所述信號(hào)采集模塊，用于采集gis內(nèi)部電磁場(chǎng)信號(hào)；

6、所述信號(hào)處理前端，用于對(duì)所述信號(hào)采集模塊傳輸?shù)乃鲭姶艌?chǎng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理，調(diào)理后的信號(hào)傳輸至所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器；

7、所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將調(diào)理后的信號(hào)從模擬信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)后傳輸至所述信號(hào)測(cè)量模塊；

8、所述信號(hào)測(cè)量模塊，用于基于預(yù)先篩選得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征對(duì)所述數(shù)字信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，在確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)時(shí)，得到包含局部放電信號(hào)時(shí)域波形圖和頻域波形圖的全時(shí)域波形圖，其中所述強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征包括時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征和頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征。

9、進(jìn)一步地，所述信號(hào)采集位置確定模塊包括拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建單元、路徑分析單元和位置優(yōu)化單元，其中：

10、所述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建單元，用于對(duì)gis內(nèi)部節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣?，確定gis內(nèi)部的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

11、所述路徑分析單元，用于根據(jù)gis內(nèi)部的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定節(jié)點(diǎn)間的最短路徑；

12、所述位置優(yōu)化單元，用于基于節(jié)點(diǎn)間的最短路徑得到傳感器布點(diǎn)的0-1規(guī)劃模型，確定監(jiān)控全局的傳感器安裝位置。

13、進(jìn)一步地，所述信號(hào)處理前端包括與所述信號(hào)采集模塊中傳感器數(shù)量相同的放大濾波電路，所述放大濾波電路與所述傳感器一一對(duì)應(yīng)連接；

14、所述放大濾波電路包括依次連接的射頻增益電路、帶通濾波器及帶阻濾波器，其中，所述帶通濾波器的頻率為300mhz~1500mhz，所述帶阻濾波器的頻率為800mhz~1000mhz。

15、進(jìn)一步地，所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器采用具有4通道4gsps或1通道5gsps的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率的adc芯片。

16、進(jìn)一步地，所述傳感器布點(diǎn)的0-1規(guī)劃模型的包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件，所述位置優(yōu)化單元，包括：

17、函數(shù)轉(zhuǎn)換子單元，用于將所述目標(biāo)函數(shù)中的變量轉(zhuǎn)換為自旋狀態(tài)，得到伊辛能量函數(shù)，其中所述變量為節(jié)點(diǎn)是否安裝傳感器的標(biāo)志；

18、基礎(chǔ)解系求解子單元，用于將所述約束條件轉(zhuǎn)換為關(guān)于變量的約束方程，并找到所述約束方程的基礎(chǔ)解系；

19、位置求解子單元，用于基于所述伊辛能量函數(shù)和所述基礎(chǔ)解系，引入兩個(gè)酉算子，并基于初始態(tài)和酉算子搭建量子線路求解傳感器安裝位置。

20、進(jìn)一步地，所述傳感器布點(diǎn)的0-1規(guī)劃模型為：

21、

22、式中，和表示全為1的向量，表示，表示每個(gè)區(qū)段電磁波的傳播路徑矩陣。

23、進(jìn)一步地，所述函數(shù)轉(zhuǎn)換子單元，具體用于：

24、將所述目標(biāo)函數(shù)中的0-1變量轉(zhuǎn)換為自旋狀態(tài)，令，得到伊辛能量函數(shù)為：

25、

26、式中，為項(xiàng)的系數(shù)，為常數(shù)。

27、進(jìn)一步地，所述基礎(chǔ)解系求解子單元，具體用于：

28、將所述約束條件變形為，得到關(guān)于變量的約束方程為：

29、

30、式中，為約束矩陣。

31、進(jìn)一步地，所述位置求解子單元，具體用于：

32、制備初始態(tài)，使用hadamard門將轉(zhuǎn)化為約束方程的一個(gè)解；

33、引入兩個(gè)酉算子分別為：

34、

35、

36、

37、式中：為作用在第個(gè)量子比特的泡利矩陣，，，，為約束矩陣，為的系數(shù)，為哈密頓量，由所需求得最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化而來，為包含約束的哈密頓量，、為經(jīng)梯度下降算法尋優(yōu)找到的兩個(gè)迭代優(yōu)化的參數(shù)，，：

38、

39、另外，，為張量積的運(yùn)算符號(hào)，為第個(gè)量子比特，為解系里的第個(gè)向量，為量子比特總數(shù)；

40、將和分別作用于輸入，具體由門和門執(zhí)行，得到量子線路，并應(yīng)用和進(jìn)行量子演化，得到演化后的量子態(tài)；

41、在迭代至的哈密頓量等于最小能量本征態(tài)時(shí)，通過轉(zhuǎn)換得到變量，確定傳感器安裝位置。

42、進(jìn)一步地，所述裝置還包括特征篩選模塊，用于將所述數(shù)字信號(hào)的時(shí)頻域特征作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)強(qiáng)度篩選，得到所述時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征和所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征，其中，節(jié)點(diǎn)之間的連線表示節(jié)點(diǎn)所代表特征之間的關(guān)系。

43、進(jìn)一步地，所述時(shí)頻域特征包括裕度、偏度、均方根、均值、方差、峰峰值、形狀因子、峭度、脈沖因子及c指標(biāo)；所述頻域特征包括均值頻率、頻率集中度、頻率中心、均方根頻率及主頻帶位置變化。

44、進(jìn)一步地，所述特征篩選模塊，包括：

45、特征圖構(gòu)建單元，用于在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完備特征圖中，為節(jié)點(diǎn)集合，為邊集合，設(shè)分別表示節(jié)點(diǎn)的特征向量，邊的特征向量，節(jié)點(diǎn)及其周邊節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量和節(jié)點(diǎn)周邊節(jié)點(diǎn)的特征向量；

46、聚合更新單元，用于根據(jù)更新節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的局部轉(zhuǎn)移函數(shù)將輸入節(jié)點(diǎn)和邊的信息進(jìn)行聚合更新，輸出節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽，公式表示為：

47、

48、

49、式中，為更新節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的局部轉(zhuǎn)移函數(shù)，為局部輸出函數(shù)，為經(jīng)過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)到的狀態(tài)向量，為節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽；

50、迭代單元，用于在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷迭代中，計(jì)算某個(gè)節(jié)點(diǎn)及其相鄰節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，得到時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征和頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征

51、進(jìn)一步地，所述迭代單元，具體用于：

52、設(shè)和分別為將所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量、所有輸出標(biāo)簽、所有節(jié)點(diǎn)及邊的特征向量和所有節(jié)點(diǎn)特征向量疊加所構(gòu)造的向量，將公式寫成更緊湊的形式為：

53、

54、

55、其中，表示的第次迭代，表示由特征向量和第次迭代的狀態(tài)向量通過全局轉(zhuǎn)移函數(shù)得到第次迭代的所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量，和分別為全局轉(zhuǎn)移函數(shù)和全局輸出函數(shù)，是所有節(jié)點(diǎn)的局部轉(zhuǎn)移函數(shù)和局部輸出函數(shù)的堆疊；

56、在迭代過程中，確定狀態(tài)相似的節(jié)點(diǎn)、狀態(tài)互補(bǔ)的節(jié)點(diǎn)以及各節(jié)點(diǎn)對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體的影響度，將狀態(tài)相似的節(jié)點(diǎn)選擇其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)、狀態(tài)互補(bǔ)的節(jié)點(diǎn)合并為一個(gè)節(jié)點(diǎn)以及對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體影響最大的節(jié)點(diǎn)作為強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征。

57、進(jìn)一步地，所述信號(hào)測(cè)量模塊包括緩存單元、第一監(jiān)測(cè)單元、第二監(jiān)測(cè)單元和波形綜合單元，其中：

58、所述緩存單元，用于對(duì)所述數(shù)字信號(hào)進(jìn)行緩存處理；

59、所述第一監(jiān)測(cè)單元，用于對(duì)所述數(shù)字信號(hào)進(jìn)行所述時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征的提取，并基于所述時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)，輸出放電時(shí)的第一時(shí)域波形圖；

60、所述第二監(jiān)測(cè)單元，用于對(duì)所述數(shù)字信號(hào)進(jìn)行所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征的提取，并基于所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)，輸出放電時(shí)的頻域波形圖；

61、所述波形綜合單元，用于基于所述第一時(shí)域波形圖和所述頻域波形圖，得到局部放電信號(hào)的全時(shí)域波形圖。

62、進(jìn)一步地，所述第一監(jiān)測(cè)單元，用于對(duì)所述時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行分析，判斷是否超過第一放電閾值，若是則確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)，若否則確定未監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)；

63、所述第二監(jiān)測(cè)單元，用于對(duì)所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行分析，判斷是否超過第二放電閾值，若是則確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)，若否則確定未監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)。

64、進(jìn)一步地，在未監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)時(shí)，刪除所述緩存單元中存儲(chǔ)的所述數(shù)字信號(hào)。

65、進(jìn)一步地，所述第二監(jiān)測(cè)單元，包括：

66、傅里葉變換子單元，用于將所述電磁場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行至少兩次快速傅里葉變換，得到至少兩個(gè)頻段的頻域數(shù)據(jù)；

67、歸一化子單元，用于對(duì)每個(gè)頻段的頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征的提取，并對(duì)所述頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行分析和匹配后判斷各頻段的頻域數(shù)據(jù)均超過第二放電閾值時(shí)，將各頻段對(duì)應(yīng)的頻域波形進(jìn)行歸一化處理，得到放電時(shí)的頻域波形圖。

68、進(jìn)一步地，所述波形綜合單元，包括：

69、波形轉(zhuǎn)換子單元，用于將所述頻域波形圖轉(zhuǎn)換為放電時(shí)的第二時(shí)域波形圖；

70、波形綜合子單元，用于將所述第一時(shí)域波形圖與所述第二時(shí)域波形圖進(jìn)行綜合，得到局部放電信號(hào)的全時(shí)域波形圖。

71、此外，本發(fā)明還提出了一種多結(jié)構(gòu)適配的gis場(chǎng)-電融合實(shí)時(shí)狀態(tài)感知與預(yù)警系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括工控機(jī)和如上所述的信號(hào)同步采集與測(cè)量嵌入式裝置，所述工控機(jī)與信號(hào)同步采集與測(cè)量嵌入式裝置連接，所述信號(hào)同步采集與測(cè)量嵌入式裝置用于采集gis局部放電的時(shí)域全波形數(shù)據(jù)并將所述時(shí)域全波形數(shù)據(jù)發(fā)送至所述工控機(jī)，所述工控機(jī)用于基于所述時(shí)域全波形數(shù)據(jù)搜索gis局部放電源的實(shí)際放電位置。

72、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

73、（1）本發(fā)明通過設(shè)置多通道采集模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)gis內(nèi)部電磁場(chǎng)信號(hào)的多通道采集，并對(duì)采集得到的gis內(nèi)部電場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行調(diào)理，獲得高性能的電磁場(chǎng)信號(hào)，之后利用預(yù)先篩選得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征作為指標(biāo)對(duì)電磁場(chǎng)信號(hào)轉(zhuǎn)換的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，并在確定監(jiān)測(cè)到局部放電信號(hào)時(shí)，根據(jù)時(shí)域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征和頻域強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征分別獲取時(shí)域波形圖和頻域波形圖，將時(shí)域波形圖和頻域波形圖進(jìn)行綜合得到全時(shí)域波形圖；因此本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)采集高精度的gis局放的全時(shí)域波形圖。

74、（2）本發(fā)明通過對(duì)傳感器布點(diǎn)的規(guī)劃模型采用量子近似優(yōu)化算法進(jìn)行求解，能在多項(xiàng)式的時(shí)間內(nèi)對(duì)gis局放測(cè)量點(diǎn)優(yōu)化布置進(jìn)行求解，在面臨傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)幾乎不可能計(jì)算的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，使用量子計(jì)算求解會(huì)更快，但傳統(tǒng)通過懲罰項(xiàng)施加約束得到最優(yōu)性能的概率很小，所以本發(fā)明通過計(jì)算約束條件的基礎(chǔ)解系，基于對(duì)易驅(qū)動(dòng)哈密頓量施加約束能使最后觀測(cè)到的計(jì)算結(jié)果符合約的概率大大提升，并更偏向于最優(yōu)解，所以本發(fā)明可快速準(zhǔn)確的確定gis局放測(cè)量點(diǎn)布置位置，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)gis內(nèi)部局部放電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)定位，及時(shí)清除gis內(nèi)部隱患。

75、（3）本發(fā)明將多種檢測(cè)電磁場(chǎng)信號(hào)的時(shí)頻域特征代入到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，將各個(gè)時(shí)頻域特征作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的連線表示節(jié)點(diǎn)所代表特征之間的關(guān)聯(lián)，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代進(jìn)行關(guān)聯(lián)強(qiáng)度篩選，得到關(guān)聯(lián)度最高的特征，即強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征，然后根據(jù)篩選得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行局部放電信號(hào)的檢測(cè)，減小了計(jì)算量，但由于考慮了指標(biāo)間的相關(guān)性，所以并不會(huì)不影響局部放電信號(hào)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，因此本發(fā)明在大大減少了計(jì)算量的前提下提高了局部放電信號(hào)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

76、（4）當(dāng)采集信號(hào)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，如果直接進(jìn)行fft計(jì)算則由于數(shù)據(jù)量較大，處理速度較慢，不利于實(shí)時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)處理，所以本發(fā)明采用陣列化處理，將fft結(jié)果分為至少兩個(gè)頻段并行處理，分別對(duì)至少兩個(gè)頻段波形的相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算，可以使相關(guān)性判定依據(jù)增加到多個(gè)，從而大大增加了反映波形相對(duì)變形的信息量，同時(shí)也可以充分反映出頻響曲線由于不同程度放電而導(dǎo)致的在不同頻率區(qū)間的變化，最后再將多個(gè)頻段的波形進(jìn)行融合。所以本發(fā)明的陣列化處理機(jī)制是一種頻域的切分與組合機(jī)制，陣列中每個(gè)部分只處理頻域的一部分，然后再融合到一起恢復(fù)成完整的頻域波形，該機(jī)制將處理頻域數(shù)據(jù)疊加的噪聲信號(hào)分散到切分的部分中去，減小噪聲信號(hào)的堆疊，這將有助于實(shí)現(xiàn)局放uhf信號(hào)的高靈敏度檢測(cè)。

77、本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。