EKSTRAKCJA WŁAŚCIWOŚCI Z SYGNAŁÓW EA DLA KLASYFIKATORÓW NEURONOWYCH

Transkrypt

1 POZA UIVE RSITY OF TE CHOLOGY ACADE MIC JOURALS o 89 Electrical Egieerig 2017 DOI /j Staisław MIKULSKI* EKSTRAKCJA WŁAŚCIWOŚCI Z SYGAŁÓW EA DLA KLASYFIKATORÓW EUROOWYCH W poiższym artykule przedstawioo zastosowaie różych metod aalizy sygału w celu wydobycia daych uczących sieć euroową, której celem jest detekcja sygałów emisji akustyczej (EA) towarzyszących zjawisku drzewieia w żywicach epoksydowych. Badae sygały poddao m. i. aalizie statystyczej poprzez wydobycie takich daych jak: kurtoza, skośość czy wariacja. Oprócz metod statystyczych zastosowao także aalizę częstotliwościową oraz metody aalizy związae ściśle z metodą akustyczą. Przeprowadzoa została aaliza każdego z braych pod uwagę parametrów pod kątem jego przydatości podczas detekcji daych. SŁOWA KLUCZOWE: emisja akustycza, kurtoza, drzewieie elektrycze 1. WPROWADZEIE Jedym z gwaratów bezpieczeństwa arodowego jest zapewie powszechego i ieprzerwaego dostępu obywateli do eergii elektryczej. Rolą Krajowego Systemu Elektroeergetyczego (KSE) jest produkcja, przesył i rozdział eergii elektryczej. Aby wypełiać swoją rolę KSE musi zapewiać: produkcję eergii pozwalającą a pokrycie aktualego zapotrzebowaia, przesył eergii elektryczej do każdego odbiorcy, miimalizację przerw w ciągłości dostaw eergii. W Polsce, jak i w iych cywilizowaych krajach, widoczy jest ciągły wzrost zapotrzebowaia a eergię elektryczą. Tabela 1.1 przedstawia średie zapotrzebowaie a eergię elektryczą w ciągu roku w latach Wzrost zapotrzebowaia a eergię powoduje, zwiększeie arażeia urządzeń elektroeergetyczych a uszkodzeia, awarię, a w kosekwecji a możliwość wystąpieia dużych przerw w dostawie oraz tzw. blackoutów. Jedym ze sposobów a zmiejszeie awaryjości w sieciach elektroeergetyczych jest ciągłe ulepszaie izolacji urządzeń i liii wysokich apięć. Wszystkie powyższe wymogi dotyczące owoczesych sieci powodują, że materiały wykorzystywae do izolacji urządzeń elektroeergetyczych powiy charakteryzować się * Politechika Pozańska.

2 176 Staisław Mikulski coraz lepszymi właściwościami dielektryczymi, wytrzymałością termiczą i mechaiczą. Tabela 1.1. Średie rocze zapotrzebowaie a moc w Polsce w ostatich 15 latach opracowae a podstawie daych KSE [7] Rok Moc [MW] ajczęściej źródłem uszkodzeń w izolacjach jest miejscowe, ierówomiere występowaie atężeia pola elektryczego wewątrz dielektryka, związae z mikro-uszkodzeiami powstałymi w fazie: produkcji, istalacji lub w czasie użytkowaia urządzeia. W wyiku tego w dielektryku astępuje wyładowaie iezupełe (WZ), które doprowadza do formowaia wewątrz izolacji przewodzących kaalików. W miejscu występowaia takiego kaału astępuje osłabieie właściwości izolacyjych (miejscowe zwiększeie atężeia pola elektryczego), które prowadzi do tworzeiach kolejych kaalików formujących razem tzw. drzewo [2]. Proces takiej degradacji ajczęściej jest długotrwały i powoduje powole pogarszaie jakości izolacji w miejscu występowaia drzewa, a w skrajym przypadku do zwarcia i awarii urządzeia [2, 4]. Badaia zaprezetowae w pracy skupiają się a pomiarach dla żywicy epoksydowej. Właściwości takie jak duża wytrzymałość mechaicza, duża odporość a waruki atmosferycze oraz dobre właściwości elektroizolacyje, spowodowały, że żywice epoksydowe zalazły duże zastosowaie jako materiał izolujący w elektroeergetyce (m. i. kable, uzwojeia cewek, obudowy urządzeń elektroiczych) [1]. Celem badań jest zalezieie właściwości pozwalających a detekcję sygałów EA, a zwłaszcza początkowej fazy formowaie fali sprężystej. Algorytm takiej detekcji może pozwolić a lepszą diagostykę urządzeń elektroeergetyczych zawierających izolację stałą. 2. STAOWISKO POMIAROWE Stadardowe staowisko do pomiaru EA bez względu a rodzaj badaego obiektu zawiera: sesora EA, układ wzmaciacza i aparaturę pomiarową. Sesor EA przykładay jest ajczęściej bezpośredio do badaego obiektu. Jego rolą jest przetwarzaie zarejestrowaych drgań mechaiczych rozchodzących się wewątrz objętości obiektu a sygały elektrycze mierzoe przez aparaturę pomiarową. ajczęściej sesorami są materiały piezoelektrycze. W badaiach wykorzystao sesor piezoelektryczy PAC R3, którego charakterystyka przeoszeia została przedstawioa a rys. 1.

3 Ekstrakcja właściwości z sygałów EA dla klasyfikatorów Rys. 1. Charakterystyka przeoszeia sesora piezoelektryczego PAC R3α Sygały elektrycze a wyjściu sesora piezoelektryczego są obarczoe dużą ilością zakłóceń wyikających z tła akustyczego oraz samych właściwości zjawiska piezoelektryczego. W związku z tym aaliza sygałów rejestrowaych bezpośredio z sesora była by bardzo truda. W celu polepszeia jakość metody EA, pomiar z sesora zostaje ajpierw przetworzoy za pomocą dedykowaego do tego celu wzmaciacza. Rolą takiego układu jest wzmocieie sygałów EA przy jedoczesej elimiacji (redukcji) sygałów zakłócających. W aszym przypadku zastosowao układ PAC AE5A kompatybily z wykorzystywaym w badaiach sesorem EA. Sygały EA przetworzoe przez piezoelektryk oraz układ wzmaciacza podawae były a kartę pomiarową I USB 6251, która posiada 16-bitowy przetworik A/D i pozwala wykoywać pomiary aalogowe dla maksymalie 16 kaałów, przy maksymalej częstotliwości próbkowaia awet do 1,25 MS/s. Sygał był próbkoway z częstotliwością 1MS/s. Rysuek 2 przedstawia schemat ideowy staowiska pomiarowego. Próbki rejestrowae i zapisywae były, a komputerze wyposażoym w wykoae przez autora oprogramowaie, do plików biarych. Rys. 2. Staowisko do pomiaru sygałów akustyczych towarzyszących drzewieiu dielektryków stałych

4 178 Staisław Mikulski Badaia przeprowadzoo dla próbek żywic epoksydowych w kształcie kostki o wymiarach 25 mm x 10 mm x 4 mm. Góra i dola powierzchia próbki po uprzedim wyszlifowaiu została pokryta lakierem przewodzącym. Poieważ proces formowaia się drzewa elektryczego może trwać często latami, w badaą próbkę wtopioo elektrodę igłową, tak aby odległość pomiędzy spodem próbki a końcem elektrody wyosiła kilka milimetrów. Dzięki temu zabiegowi uzyskao a tyle duże atężeie pola elektryczego pomiędzy elektrodą igłową a elektrodą przyłożoą do spodu próbki, że proces formowaia sie drzewa trwał maksymalie do kilku godzi. Wraz z pomiarami EA rejestroway był sta wizualy próbki za pomocą mikroskopu oraz kamery. 3. EKSTRAKCJA WŁAŚCIWOŚCI SYGAŁU Poprzez detekcję procesu drzewieia w izolacjach moża rozumieć detekcję wyładowań iezupełych formujących koleje "gałęzie" drzewa. Wyładowaiom iezupełym towarzyszy emisja fal elektromagetyczych (ciepło, światło, fale radiowe) oraz fal dźwiękowych (słyszalych oraz ultradźwięki). W związku z tym jedą z możliwych do zastosowaia metod detekcji WZ jest metoda emisji akustyczej (EA), która jest szeroko stosowaa w diagostyce obiektów iżyierskich. ależy do metod ie destrukcyjych. Polega a pomiarze fali sprężystej, rozchodzącej się w obiekcie w wyiku powstawaia mikropękięć. Źródłem mikropękięć mogą być p.: procesy korozyje, ulatiaie się gazu przez ieszczelość kostrukcji ciśieiowej, pękaie struy w kostrukcjach sprężoych lub uszkodzeie izolacji wysokoapięciowych urządzeń eergetyczych. a rys. 3 przedstawioo schemat ideowy metody akustyczej. Rys. 3. Schemat ideowy emisji akustyczej [6] Klasycza aaliza sygałów EA rozpoczya się od zdefiiowaiu empiryczie pewego progu wyzwoleia, którego przekroczeie określa początek tzw. zdarzeia. Rysuek 4 przedstawia sposób wyzaczaia podstawowych parametrów dla sygału EA. W wyiku wystąpieia zdarzeia (w aszym przypadku

5 Ekstrakcja właściwości z sygałów EA dla klasyfikatorów WZ) sygał zarejestroway jego pierwsza oscylacja przekracza próg wyzwoleia. Od tego mometu rozpoczya się iterpretacja dalszego sygału jako sygału EA. W dalszej części aalizy określae są parametry sygału tzw. deskryptory. Rys. 4. Parametry sygału EA określae w trakcie jego obróbki [4] a rys. 5 przedstawioo fragmet zarejestrowaego sygału wraz z ozaczoymi przedziałami czasu gdzie występuje WZ. Rys. 5. Fragmet zarejestrowaego sygału. Szare obszary ozaczają miejsca przedziały czasu, gdzie występuje WZ W celu wyzaczeia parametrów uczących dla sieci euroowej a sygał ałożoo przesuwae co jedą próbkę oko prostokąte o długości próbek. Dla każdego -elemetowego bloku sygału obliczoo astępujące parametry sygału: wartość średią:

6 180 Staisław Mikulski ( k) 1 avg x x (1) 1 gdzie: x (k) ta próbka w k tym bloku, wartość maksymalą: x max x (2) k gdzie:, ),..., ( k x x x ) x (, 1 2 eergię sygału: x max E T ( k) x s 1 gdzie: T s okres próbkowaia, moc pasmową sygału: 2 fs xbp X fi dla fi i (4) 1 gdzie: X(f i ) amplituda widma DFT dla częstotliwości f i,, wartość międzyszczytową: x max x mi x (5) pp 2 skośość: x ( ) avg med k xskew (6) gdzie: med (k) mediaa z próbek zajdujących się w k tym bloku, σ (k) wariacja z próbek zajdujących się w k tym bloku, kurtoza: x kurt r 4 3 gdzie: µ 4 czwarty momet cetraly, σ (k) wariacja z próbek zajdujących się w k tym bloku, całkę z obszaru pomiędzy obwiedią górą i dolą sygału x o T s 1 O g x O x gdzie: O g (x) obwiedia góra, O d (x) obwiedia dola. a wstępie przebaday został wpływ długości oka a wartości poszczególych detektorów. Aalizę przeprowadzoo dla dwóch długości oka 20 i 200. d (3) (7) (8)

7 Ekstrakcja właściwości z sygałów EA dla klasyfikatorów Rys. 6. Porówaie wartości kurtozy dla rówych kolejo 20 oraz 100 Rys. 7. Porówaie wartości maksymalej dla rówych kolejo 20 oraz 200 Rys. 8. Porówaie wartości eergii sygału dla rówych kolejo 20 oraz 200

8 182 Staisław Mikulski Rys. 9. Porówaie wartości skośości dla rówych kolejo 20 oraz 200 Rys. 10. Porówaie wartości średiej sygału dla rówych kolejo 20 oraz 200 Rys. 11. Porówaie wartości międzyszczytowej dla rówych kolejo 20 oraz 100

9 Ekstrakcja właściwości z sygałów EA dla klasyfikatorów Rys. 12. Porówaie wartości mocy pasmowej dla rówych kolejo 20 oraz 200 Jak widać a rys zbyt krótkie oko powoduje zwiększeie oscylacji wartości poszczególych parametrów. Większy wpływ a parametry mają zakłóceia sygału. atomiast zwiększaie oka powoduje występowaie większej iercji parametrów. Amplituda detektora przesuwa się poza obszar występowaia sygału. Im krótszy jest czas trwaia impulsu tym asila się to zjawisko. W przypadku wartości średiej dla oka sygału, zwiększaie wartości oka powoduje jedocześie kompesację szumu białego oraz przemieego sygału EA. W dalszej aalizie przyjęto długość oka = 200. Do określeia pasma sygałów EA wyzaczoo uśredioe widmo amplitudowe dla wszystkich zdarzeń i porówao je z widmem amplitudowym szumu zarejestrowaego wraz z sygałem. Rysuek 13 przedstawia porówaie obu widm. Aalizując widmo sygału EA moża zauważyć, że ograicza się oo do częstotliwości ok. 200 khz. W związku z tym w dalszy badaiach przyjęto aalizę mocy pasmowej sygału w zakresie od 50 do 200 khz. Rys. 13. Widmo sygału EA (góra) oraz tła akustyczego (dół)

10 184 Staisław Mikulski Wydobycie z wybraych parametrów sygału daych uczących sieć euroową polegało a stworzeiu zestawu uczącego składającego się z 600 zestawów uczących x takich, że: x x, x, x, x, x, x, x 0, x } (9) { avg E bp pp skew kurt max W skład całego zbioru daych uczących wchodziło 300 zestawów uczących dla puktów leżących a początku impulsów EA oraz 300 zestawów leżących w miejscu gdzie występuje tylko tło akustycze sygału. a rys. 14 przedstawioo rzut daych uczących a płaszczyzę wybraych parametrów w odiesieiu do skośości. Rys. 14. Rozkład daych uczących a poszczególych płaszczyzach daych uczących w odiesieiu do skośości. Okręgi ozaczają tło akustycze, atomiast krzyżyki sygał EA Aalizując rozmieszczeie zestawów przypisaych do tła i EA moża stwierdzić, że do poprawego wykrycia rozpoczęcia sygałów EA ajlepiej adają się skośość oraz kurtoza. Oba parametry mają widocze przedziały wartości pomiędzy obiema grupami zestawów. W przypadku parametrów pochodych po przebiegu czasowym (eergia, całka z obwiedi, wartość międzyszczytowa, itd.) moża zauważyć, że w tych samych przedziałach wartości występują zarówo zestawy ależące do grupy tła akustyczego jak i EA. Jest to spowodowae opóźieiem pomiędzy rozpoczęciem sygału EA, a arastaiem poszczególych parametrów. W przypadku wykrywaia początku sygału EA wartość tych detektorów ajczęściej jest zbyt iska.

11 Ekstrakcja właściwości z sygałów EA dla klasyfikatorów WIOSKI I PODSUMOWAIE Przedstawioa w artykule wstępa aaliza wartości różych detektorów sygału stosowaych w emisji akustyczej, pozwoliła a określeie przydatości poszczególych parametrów sygału do wykrywaia WZ w żywicy epoksydowej. Z pośród aalizowaych parametrów ajlepszymi okazały się kurtoza i skośość. Jedakże ależy zwrócić uwagę, że założoym celem badań jest wykrywaie rozpoczęcie formowaia fali sprężystej w materiale. Wykoae badaia pozwoliły a ograiczeie rozmiaru daych uczących dla potecjalego klasyfikatora euroowego, takiego jak maszya wektorów ośych (SVM). Dzięki temu proces auki sieci może się skrócić awet kilkukrotie, a struktura sieci może mieć miejszą złożoość. LITERATURA [1] Czub P., Bończa: Chemia i techologie żywic epoksydowych, WT, Warszawa [2] Dobrzycki A.: Metoda emisji akustyczej w aalizie i badaiu procesu drzewieia elektryczego dielektryków stałych w silym polu elektryczym, Rozprawa doktorska przedłożoa Radzie Wydział Elektryczego Politechiki Pozańskiej, Pozań [3] Dobrzycki A., Opydo W. Staowisko do badaia sygałów emisji akustyczej towarzyszących destrukcji polimetakrylau metylu w silym polu elektryczym, Zeszyty aukowe Politechiki Pozańskiej seria Elektryka, r 50, Pozań 2006, s [4] Raachowski Z.: Emisja akustycza w diagostyce obiektów techiczych, Drogi i Mosty, r 2, Pozań 2012, [5] Simmos, M.: I Rya, Hugh M. High Voltage Egieerig ad Testig, 2001, p [6] [7] [8] Datasheet of PAC R3α EXTRACTIO OF FEATURE FROM AE SIGALS FOR EURAL CLASSIFIERS The followig article describes radom methods sigal aalysis used to extract learig features for eural etwork. Leared eural etwork should detect AE sigals compayig electrical treeig of epoxy resis. Recorded sigals where aalyzed with statistical features such as kurtosis ad skewess. I additioal to the statistical features, sigal was aalyzed i frequecy domai ad with well kow AE methods. (Received: , revised: )