[發明專利]一種定子線棒絕緣老化程度預測方法

有效

• 申請號: 202010364432.6
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111563622B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 汪建基;張躍;胡波;王冰豐;梁智明
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;東方電氣集團東方電機有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62;G06N20/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 姚詠華

1.一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1，對定子線棒絕緣樣品進行熱氧老化，得到老化樣品；在熱氧老化過程中，每隔預設時間取出部分老化樣品，并獲取老化樣品的2D-WAXD譜圖與SEM譜圖，記錄老化樣品進行熱氧化的時間并作為老化時間；

S2，使用vgg16深度學習模型對2D-WAXD譜圖進行特征提?。?/p>

S3，把每個2D-WAXD譜圖對應的老化時間和vgg16深度學習模型提取的特征作為一條訓練數據，按預設比例拆分成訓練集和測試集，將訓練集和測試集輸入到SVM算法進行訓練，訓練時調節SVM算法中的參數，選擇準確率高且泛化性能好的參數作為預測新數據的模型的參數，獲得第一預測模型；

S4，使用灰度共生矩陣對SEM譜圖計算紋理特征；

S5，把每個SEM譜圖對應的老化時間和計算的紋理特征作為一條訓練數據，按預設比例拆分成訓練集和測試集，將訓練集和測試集輸入到SVM算法進行訓練，訓練時調節SVM算法中的參數，選擇準確率高且泛化性能好的參數作為預測新數據的模型的參數，獲得第二預測模型；

S6，根據所述第一預測模型來預測定子線棒絕緣老化程度；

或者，根據所述第二預測模型來預測定子線棒絕緣老化程度；

或者比較第一預測模型和第二預測模型的預測結果，根據預測結果采用第一預測模型或第二預測模型來預測定子線棒絕緣老化程度；

S3和S5中，訓練時，SVM算法中進行調節的參數包括：核函數的選擇、數據上下限以及是否對數據歸一化。

2.根據權利要求1所述的一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，定子線棒絕緣樣品的獲取過程為：取定子線棒直線段，再從定子線棒上剝離下絕緣樣品，得到單層或多層堆疊的絕緣片材，以所述絕緣片材作為定子線棒絕緣樣品；

對定子線棒絕緣樣品進行熱氧老化時，老化溫度為180℃至210℃之間，每隔固定時間取出等量的樣品片供后續測試使用。

3.根據權利要求1所述的一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，S2包括如下過程：

把2D-WAXD譜圖的原始RGB圖像縮放到像素為224×224的圖片，然后輸入到vgg16深度學習模型中，將最后一層卷積層的輸出作為圖像的特征。

4.根據權利要求1所述的一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，S4中，紋理特征包括能量、對比度、相關度以及熵。

5.根據權利要求1所述的一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，S6中：

當僅有老化樣品的2D-WAXD譜圖時，采用第一預測模型進行預測；

當僅有老化樣品的SEM譜圖時，采用第二預測模型進行預測；

若既有老化樣品的2D-WAXD譜圖，又有老化樣品的SEM譜圖時，對比第一預測模型和第二預測模型預測結果的好壞，選取其中預測結果較好的預測模型來預測定子線棒絕緣老化程度。

6.根據權利要求1或5所述的一種定子線棒絕緣老化程度預測方法，其特征在于，S6中，比較第一預測模型和第二預測模型的預測結果，根據預測結果采用第一預測模型或第二預測模型來預測定子線棒絕緣老化程度時，比較的參數包括：

準確率；

或者召回率、精準率和F1-score中的至少一種與準確率。