姜鴻羽，馬宏忠，姜寧，李凱

(1.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇南京211100; 2.江蘇省電力公司南京供電公司，江蘇南京210008)

變電站噪聲智能預(yù)測(cè)及其主動(dòng)控制

姜鴻羽1，馬宏忠1，姜寧2，李凱2

(1.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇南京211100; 2.江蘇省電力公司南京供電公司，江蘇南京210008)

針對(duì)變電站噪聲有源控制技術(shù)中存在的算法性能較差和易受周邊環(huán)境影響的問題，本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波技術(shù)及遺傳算法對(duì)該技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。首先結(jié)合小波技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)噪聲控制系統(tǒng)的參考輸入信號(hào)，然后根據(jù)小波去噪原理濾除進(jìn)入誤差傳感器的混合噪聲中由周邊環(huán)境引起的高頻干擾噪聲，并將剩余噪聲反饋至系統(tǒng)控制器中，最后利用遺傳算法優(yōu)化控制器中小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)變電站噪聲的最佳控制。對(duì)變電站內(nèi)變壓器振動(dòng)和噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明改進(jìn)后的方法有效地提高了系統(tǒng)的噪聲跟蹤速度、降噪量及穩(wěn)定性，可以使變電站降噪達(dá)到滿意的效果。

變電站噪聲;噪聲預(yù)測(cè);小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法

1 引言

隨著變電站與居民生活區(qū)距離的縮短，變電站的噪聲污染已經(jīng)對(duì)居民的正常生活產(chǎn)生了不可忽視的影響。變電站噪聲主要源于大型變壓器運(yùn)行產(chǎn)生的低頻噪聲［1］，但傳統(tǒng)的被動(dòng)噪聲控制技術(shù)只對(duì)中、高頻噪聲有效，對(duì)低頻噪聲的控制效果并不理想［2］。為了有效地控制低頻噪聲，國內(nèi)外許多學(xué)者將自適應(yīng)有源噪聲控制技術(shù)應(yīng)用于變壓器噪聲抑制問題。文獻(xiàn)［3］針對(duì)某110kV變壓器，運(yùn)用多聲源陣有源控制策略對(duì)其低頻噪聲進(jìn)行有源控制，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證取得了一定的消噪效果。文獻(xiàn)［4］利用正余弦信號(hào)合成與源噪聲信號(hào)相位相反、幅值相同的次級(jí)聲源信號(hào)，實(shí)現(xiàn)抑制變壓器噪聲。文獻(xiàn)［5］將一個(gè)可以控制和放大噪聲的揚(yáng)聲器放置在變壓器旁，使其輸出與變壓器噪聲相位相反的噪聲，達(dá)到消除噪聲的目的。

盡管這些研究能夠取得一定的降噪效果，但是效果并不理想，其原因主要有以下兩點(diǎn):①利用自適應(yīng)有源控制技術(shù)時(shí)，次級(jí)聲源的反饋和變壓器周邊環(huán)境變化引起的噪聲會(huì)對(duì)有源消噪系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效性產(chǎn)生很大的影響;②自適應(yīng)濾波算法性能較差。針對(duì)這兩個(gè)問題，本文首先利用變壓器表面的振動(dòng)信號(hào)和某接收點(diǎn)處的噪聲信號(hào)建立基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的噪聲預(yù)測(cè)模型，并將預(yù)測(cè)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)控制系統(tǒng)的參考輸入信號(hào)，然后利用小波濾波器對(duì)含有次級(jí)噪聲信號(hào)、變壓器噪聲信號(hào)及環(huán)境干擾噪聲信號(hào)的混合噪聲信號(hào)進(jìn)行去噪，最后將濾除環(huán)境干擾噪聲后的殘余噪聲信號(hào)反饋至控制器，并利用遺傳算法優(yōu)化控制器中小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站內(nèi)變壓器噪聲的最佳控制。

2 變電站噪聲的預(yù)測(cè)

為了避免次級(jí)聲源和變壓器周圍環(huán)境噪聲對(duì)采集參考輸入信號(hào)的干擾，本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［6］預(yù)測(cè)變壓器噪聲信號(hào)，并將其作為參考輸入信號(hào)。變壓器噪聲主要來源于鐵芯磁致伸縮變形和繞組電磁力所引起的振動(dòng)，振動(dòng)的幅度會(huì)隨變壓器運(yùn)行狀態(tài)的變化而變化。當(dāng)變壓器發(fā)生故障時(shí)，油箱振動(dòng)會(huì)加劇，噪聲會(huì)變大;當(dāng)變壓器所接負(fù)荷發(fā)生變化時(shí)，振動(dòng)和噪聲也會(huì)隨之而變化。因此，在利用變壓器表面振動(dòng)信號(hào)預(yù)測(cè)接受點(diǎn)處噪聲信號(hào)時(shí)，應(yīng)該考慮將變壓器不同運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和接受點(diǎn)處噪聲信號(hào)作為訓(xùn)練樣本，這樣才能更全面地反映出振動(dòng)與噪聲之間的非線性關(guān)系。

為使預(yù)測(cè)的信號(hào)更加逼近真實(shí)信號(hào)，只有增加訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練的次數(shù)，才能獲得理想的效果。然而，龐大的數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)誤差精度，故本文引入小波技術(shù)［7，8］來解決該問題。變壓器正面某接受點(diǎn)處噪聲預(yù)測(cè)步驟如下:

(1)利用MATLAB對(duì)實(shí)測(cè)的振動(dòng)和噪聲數(shù)據(jù)樣本分別進(jìn)行小波分解，提取小波分解系數(shù)編程為:

式中，x為信號(hào);m為分解的層數(shù);db3為小波函數(shù)。

(2)從小波分解系數(shù)中提取第m層小波低頻系數(shù)，其編程為:

(3)將振動(dòng)信號(hào)的小波系數(shù)和噪聲信號(hào)的小波系數(shù)按式(3)歸一化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出對(duì)，建立預(yù)測(cè)模型。

式中，xmin、xmax分別為樣本中最大值和最小值。經(jīng)歸一化處理后的樣本在［0，1］之間變化。

(4)在測(cè)試階段，將多通道振動(dòng)信號(hào)的小波低頻系數(shù)歸一化后輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)出相應(yīng)的噪聲信號(hào)小波低頻系數(shù)，再利用小波重構(gòu)將其還原成噪聲信號(hào)，小波重構(gòu)的編程為:

步驟流程圖如1所示。

圖1 變壓器噪聲預(yù)測(cè)流程圖Fig.1Transformer noise prediction flow chart

利用上述方法預(yù)測(cè)噪聲還有如下優(yōu)點(diǎn):①第m層小波低頻系數(shù)的數(shù)據(jù)量?jī)H是原樣本信號(hào)數(shù)據(jù)量的1/2m，所以該方法可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算量，提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)誤差精度;②小波低頻系數(shù)包含信號(hào)的主要信息，能夠表征信號(hào)的特征，而高頻系數(shù)往往與環(huán)境干擾噪聲聯(lián)系在一起，因此該方法可以避免因變壓器實(shí)測(cè)噪聲數(shù)據(jù)中含有環(huán)境干擾噪聲而導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型不準(zhǔn)確的問題。

3 變電站噪聲的控制

根據(jù)引言的分析可知變壓器噪聲控制效果不理想的原因有算法問題，也有許多實(shí)際因素的影響問題。

目前最為廣泛使用的濾波算法是F-XLMS算法，但是由于聲學(xué)通道的非線性，使其控制噪聲的效果很不理想，因此許多學(xué)者將具有非線性處理能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法［9］應(yīng)用到該控制系統(tǒng)中。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在收斂速度慢和容易陷入局部極小值等缺陷，其噪聲控制的效果也不理想。另外，變壓器周邊環(huán)境變化所引起的非線性、突變、高頻噪聲，如工地施工的聲音，人說話的聲音，過往車輛的鳴笛聲音等，將會(huì)隨著殘余噪聲信號(hào)一起輸入誤差傳感器中，使整個(gè)自適應(yīng)控制系統(tǒng)不穩(wěn)定，消噪效果降低。鑒于此，本文利用遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的BP算法，并在誤差傳感器后加上小波濾波器，運(yùn)用小波去噪原理祛除變壓器周邊環(huán)境變化引起的高頻干擾噪聲。

3.1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)有源噪聲控制

以小波基函數(shù)為神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛，與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有以下優(yōu)點(diǎn):①網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)的超幾何平面上每次調(diào)整的誤差幅度較大，提高了收斂速度;②小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的靈活性使得網(wǎng)絡(luò)逼近能力更具伸縮性。

小波去噪［7，8］先將原信號(hào)通過低通濾波和高通濾波后得到近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)，然后用門限閾值對(duì)分解得到的小波系數(shù)進(jìn)行分析和處理以達(dá)到將有用信號(hào)和噪聲分離的目的，最后對(duì)處理過的小波系數(shù)做逆變換重構(gòu)信號(hào)，即可得到去除高頻干擾信號(hào)后的低頻有用信號(hào)?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波濾波器的自適應(yīng)有源消噪結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)有源消噪結(jié)構(gòu)圖Fig.2Adaptive active noise cancellation structure

圖2 中，p(n)為實(shí)際的變壓器噪聲信號(hào)，x(n)為由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的變壓器噪聲信號(hào)，d(n)為期望輸入信號(hào)，v(n)為變壓器周圍環(huán)境變化所引起的干擾噪聲信號(hào)，y(n)為控制器輸出信號(hào)，s(n)為經(jīng)過次級(jí)噪聲通道的次級(jí)信號(hào)，e(n)為濾除干擾噪聲后的殘余噪聲信號(hào)。設(shè)Hp(z)為初級(jí)噪聲通道的傳遞函數(shù)，Hs(z)為次級(jí)噪聲通道的傳遞函數(shù)，則d (n)=p(n)*hp(n)，s(n)=y(n)*hs(n)(*表示卷積)，e(n)=d(n)－s(n)。

本文的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為三層，輸入層、隱含層及輸出層神經(jīng)元數(shù)目分別為I、H和1;第n時(shí)刻輸出層神經(jīng)元輸出為y(n);第n時(shí)刻隱含層神經(jīng)元j的輸出為Yj(n);第n時(shí)刻輸入層神經(jīng)元k的輸入為xk(n)=x(n－k+1);第n時(shí)刻輸入層神經(jīng)元k到隱含層神經(jīng)元j的連接權(quán)為ωkj(n);第n時(shí)刻隱含層神經(jīng)元j到輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)為Wj(n);第n時(shí)刻隱含層神經(jīng)元j小波基函數(shù)平移因子和伸縮因子分別為bj(n)和aj(n);第n時(shí)刻隱含層神經(jīng)元j的閾值為THj(n);第n時(shí)刻輸出層神經(jīng)元的閾值為th(n);則第n時(shí)刻隱含層神經(jīng)元j的輸出為:

第n時(shí)刻輸出層神經(jīng)元輸出為:

式中

第n時(shí)刻自適應(yīng)有源消噪系統(tǒng)的誤差為:

為使系統(tǒng)誤差逐漸減小至穩(wěn)定值，利用梯度下降原理修正網(wǎng)絡(luò)系數(shù)和小波函數(shù)的伸縮因子、平移因子。當(dāng)新的數(shù)據(jù)輸入自適應(yīng)控制器時(shí)，便以新的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)計(jì)算系統(tǒng)誤差。隨著信號(hào)的輸入，不斷重復(fù)上述過程。

盡管小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了BP算法的收斂速度，但是其依然存在BP算法易陷入局部極小值的固有缺點(diǎn)，故本文運(yùn)用具有全局優(yōu)化能力和良好適應(yīng)能力的遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，最終將逼近全局最優(yōu)值的各個(gè)參數(shù)應(yīng)用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)變壓器噪聲的最優(yōu)控制。

3.2 遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

遺傳算法的并行隨機(jī)全局性可以有效地克服小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值的問題。為了方便，本文在固定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下，利用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)［10］，具體步驟如下:

(1)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定染色體長(zhǎng)度，并隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)初始染色體。

(2)由于實(shí)數(shù)編碼可以縮小搜索空間和計(jì)算時(shí)間、提高搜索效率，所以對(duì)每一個(gè)染色體進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)染色體對(duì)應(yīng)一組網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第n時(shí)刻的各個(gè)權(quán)系數(shù)ωkj(n)、Wj(n)和閾值THj(n)、th(n)以及隱含層神經(jīng)元的平移伸縮因子bj(n)、aj(n)按一定的次序排列，形成一個(gè)實(shí)數(shù)染色體，其編碼形式為:

?

(3)由于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)值較小，若以F(n)=1/(1+ E(n))為適應(yīng)度函數(shù)，各染色體間差距會(huì)很小，不利于選擇。為了拉開染色體之間的差距，本文按式(8)計(jì)算第n時(shí)刻群體中每個(gè)染色體的適應(yīng)度。

(4)利用輪盤賭法來選擇染色體，然后對(duì)當(dāng)前一代群體進(jìn)行交叉和變異的操作，最后生成新的一代群體。

(5)循環(huán)步驟(3)和(4)，每循環(huán)一次，就會(huì)得到一代新的群體，當(dāng)達(dá)到最大遺傳代數(shù)時(shí)，便停止循環(huán)，并將最新代群體中適應(yīng)度最高的染色體解碼得到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

3.3 基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)有源噪聲控制

雖然遺傳算法具有全局優(yōu)化的優(yōu)點(diǎn)，但是較多的種群數(shù)量和迭代次數(shù)使得遺傳算法計(jì)算量很龐大，這將導(dǎo)致自適應(yīng)控制器無法精確地跟蹤期望輸入信號(hào)，嚴(yán)重影響噪聲控制的效果。鑒于此，本文只在開始時(shí)利用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使誤差|e(n)|迅速下降，當(dāng)其達(dá)到設(shè)定的值時(shí)，再用梯度下降原則對(duì)參數(shù)進(jìn)行精調(diào)。噪聲控制的具體步驟如下:

(1)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出自適應(yīng)消噪系統(tǒng)的參考輸入信號(hào)x(n)。

(2)利用基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器對(duì)參考信號(hào)進(jìn)行處理，產(chǎn)生輸出信號(hào)s(n)。

(3)利用小波濾波器處理進(jìn)入誤差傳感器的混合噪聲信號(hào)，并將處理后的殘余噪聲信號(hào)反饋至控制器。

(4)判斷誤差|e(n)|是否大于設(shè)定的誤差值，若是則轉(zhuǎn)第(5)步，否則轉(zhuǎn)第(6)步。

(5)利用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并將優(yōu)化后的參數(shù)應(yīng)用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后轉(zhuǎn)第(7)步。

(6)利用梯度下降原則修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并將優(yōu)化后的參數(shù)應(yīng)用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后轉(zhuǎn)第(7)步。

(7)當(dāng)新的數(shù)據(jù)輸入至控制器時(shí)，重復(fù)步驟(2)、(3)和(4)，直至處理完所有數(shù)據(jù)。

4 計(jì)算機(jī)仿真分析

使用遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)變壓器噪聲的主動(dòng)控制，首先需確定預(yù)測(cè)模型的樣本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其次確定小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和遺傳算法的參數(shù)，最后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。

4.1 噪聲預(yù)測(cè)效果分析

根據(jù)第2節(jié)的分析知變壓器的振動(dòng)、噪聲信號(hào)與它的運(yùn)行狀態(tài)密切相關(guān)，因此為了更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出變壓器在不同運(yùn)行狀態(tài)下的噪聲，用于訓(xùn)練的樣本應(yīng)該具有多樣化，即在變壓器不同運(yùn)行狀態(tài)下采集振動(dòng)和接受點(diǎn)處噪聲數(shù)據(jù)樣本。

在絕大數(shù)情況下變壓器都處于非故障狀態(tài)，且其運(yùn)行狀態(tài)的變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，如在一個(gè)季度的每一天中變壓器負(fù)荷的變化趨勢(shì)基本相同。為了簡(jiǎn)便，本文僅用變壓器在一天中上午、下午、晚上及夜間四個(gè)時(shí)間段的振動(dòng)和噪聲數(shù)據(jù)來模擬變壓器在四種不同運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)和噪聲數(shù)據(jù)樣本。采集數(shù)據(jù)的方法如下:在南京市江東門110kV變電站內(nèi)，將五路振動(dòng)傳感器分別吸附在戶外某大型變壓器油箱正面中部、頂面中部、底面中部及兩側(cè)散熱器中部，用以采集變壓器振動(dòng)數(shù)據(jù)。麥克風(fēng)放置在變壓器正面0.5m處，采集相應(yīng)噪聲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)均以電壓信號(hào)的形式儲(chǔ)存在PC機(jī)中。

考慮到預(yù)測(cè)模型的收斂性能，本文只從四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)采集的振動(dòng)和噪聲數(shù)據(jù)中各選取500組，其中前325組作為離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)，后175組作為在線測(cè)試數(shù)據(jù)。根據(jù)第2節(jié)預(yù)測(cè)噪聲的步驟，本文首先利用db3小波函數(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行1層小波分解，得到第一層小波低頻系數(shù)，然后將歸一化后的小波系數(shù)用來訓(xùn)練四層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層有五個(gè)神經(jīng)元、輸出層有一個(gè)神經(jīng)元，兩個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)訓(xùn)練情況選擇最優(yōu)的。通過大量的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)谝粋€(gè)隱含層包含20個(gè)神經(jīng)元、第二個(gè)隱含層包含60個(gè)神經(jīng)元時(shí)，BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果最佳。隱含層激勵(lì)函數(shù)均為雙曲正切S型傳遞函數(shù)tansig，輸出層激勵(lì)函數(shù)為線性函數(shù)purelin，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.04，動(dòng)量系數(shù)為0.9。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差學(xué)習(xí)曲線如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差學(xué)習(xí)曲線Fig.3BPNN training error learning curve

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代31851次后，網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)設(shè)的收斂誤差精度。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后，將用于測(cè)試的振動(dòng)數(shù)據(jù)第一層小波低頻系數(shù)輸入該預(yù)測(cè)模型中，預(yù)測(cè)出接受點(diǎn)處噪聲數(shù)據(jù)的第一層小波低頻系數(shù)，再利用小波重構(gòu)噪聲數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)的噪聲與實(shí)際的測(cè)試噪聲分析如圖4～圖6所示。

圖4 噪聲的小波系數(shù)Fig.4Noise wavelet coefficients

通過圖4看出預(yù)測(cè)噪聲的小波低頻系數(shù)和測(cè)試噪聲的小波低頻系數(shù)在整體變化趨勢(shì)、幅值上幾乎相同，說明該預(yù)測(cè)模型具有較高的可靠性。通過圖5和圖6看出由小波重構(gòu)的預(yù)測(cè)噪聲波形比測(cè)試的噪聲波形更加光滑而且預(yù)測(cè)噪聲只含有低頻有用部分，說明重構(gòu)的噪聲可以有效地祛除環(huán)境中高頻干擾噪聲，保留真實(shí)的信號(hào)。由此可見，用該法獲取變壓器低頻噪聲是可行、有效的。

4.2 噪聲控制效果分析

為了體現(xiàn)遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)越性能，本節(jié)分別利用遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行噪聲抑制，并將二者的效果進(jìn)行比較。

圖5 噪聲數(shù)據(jù)時(shí)域分析Fig.5Noise data time domain analysis

圖6 噪聲數(shù)據(jù)頻譜分析Fig.6Noise data spectrum analysis

在遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為4-12-1，隱含層神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)為Morlet小波函數(shù)，輸出層激勵(lì)函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，學(xué)習(xí)速率為0.09，動(dòng)量因子為0.735。遺傳算法種群的規(guī)模為50，最大遺傳代數(shù)為20。根據(jù)染色體編碼方式，每個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)有5個(gè)權(quán)系數(shù)、1個(gè)尺度因子、1個(gè)平移因子和1個(gè)閾值，再加上輸出層的1個(gè)閾值，故染色體總長(zhǎng)度為97。交配率為0.9，變異率為0.09。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同為4-12-1，隱含層激勵(lì)函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，輸出層激勵(lì)函數(shù)為purelin函數(shù)。在小波去噪環(huán)節(jié)中，以sym5為小波基函數(shù)，將輸入信號(hào)進(jìn)行2層分解，然后對(duì)分解得到的小波系數(shù)采用默認(rèn)閾值消噪處理。

次級(jí)噪聲、變壓器噪聲及變壓器周邊環(huán)境變化引起的噪聲一起輸入誤差傳感器，經(jīng)過小波去噪和系統(tǒng)控制器處理后，誤差信號(hào)e(n)的曲線如圖7所示，誤差曲線的頻譜如圖8所示。

圖7 兩種算法的誤差曲線Fig.7Error curves of two algorithms

圖8 兩種算法誤差曲線的頻譜Fig.8Spectrum of error curves of two algorithms

通過圖7(a)和圖7(b)，可以看出遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法在0.03s(迭代150次)后開始收斂，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法在0.07s(迭代350次)后才開始收斂，而且前者的收斂精度明顯高于后者。通過圖8(a)和圖8(b)，可以看出遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法可以有效地抑制變壓器噪聲，只剩余較少的本底噪聲，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法的控制效果則較差。

自適應(yīng)濾波算法的優(yōu)劣除與收斂速度、收斂精度有關(guān)，還與算法穩(wěn)定性有關(guān)。為比較算法的穩(wěn)定性，本文在相同的條件下利用這兩種濾波算法對(duì)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次處理，分析期望輸入信號(hào)d(n)和次級(jí)噪聲信號(hào)s(n)的均方根誤差變化范圍，結(jié)果見表1。

表1 兩種算法處理后的均方誤差變化表Tab.1Two algorithms mean square error table

從表1可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法的RMSE偏差范圍大于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法的RMSE偏差范圍，說明后者更穩(wěn)定。同時(shí)還可以明顯地看出，遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法的RMSE平均值小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法的RMSE平均值，進(jìn)一步驗(yàn)證了遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法在收斂精度上的優(yōu)越性。

5 結(jié)論

本文將噪聲預(yù)測(cè)方法和自適應(yīng)有源消噪方法組合應(yīng)用于變電站內(nèi)變壓器噪聲抑制問題。得到以下結(jié)論:

(1)融合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換技術(shù)的噪聲預(yù)測(cè)模型具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

(2)小波濾波器可以有效地濾除變壓器周圍環(huán)境變化引起的非周期、突變、高頻噪聲，增強(qiáng)了噪聲控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效性。

(3)通過對(duì)變電站內(nèi)某變壓器實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，得出遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能有效地提高噪聲控制系統(tǒng)的收斂速度、收斂精度及穩(wěn)定性能。

本研究為今后變電站降噪裝置的研制開發(fā)提供了一種新的思路。

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Substation noise intelligent prediction and active control

JIANG Hong-yu1，MA Hong-zhong1，JIANG Ning2，LI Kai2
(1.College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University，Nanjing 211100，China; 2.Nanjing Power Supply Company，Nanjing 210008，China)

In view of the deficiencies of substation noise active control technology，such as the poor performance of filtering algorithms and susceptible to the surrounding environment，this article uses artificial neural network，wavelet technology and genetic algorithm to improve the noise active control technology.First，using wavelet technology and artificial neural network algorithm the noise control system’s reference input signal is predicted.Then，according to the principle of wavelet de-noising high-frequency interference noise caused by the surrounding environment is removed which is included in the mixed noise into the error sensor，and the residual noise is fed back to the system controller.Finally，using genetic algorithm the parameters of wavelet neural network in the system controller are optimized，and optimal control of substation noise is achieved.Through the simulation of substation transformer vibration and noise data，the results show that the improved method can effectively improve the system noise tracking speed，noise reduction and system stability，and has better suppression effect for substation noise.

substation noise;noise prediction;wavelet neural network;genetic algorithm

TM401

A

1003-3076(2014)09-0074-07

2013-10-14

國家電網(wǎng)公司總部2011年重點(diǎn)科技項(xiàng)目(2011-0810-2251)

姜鴻羽(1989-)，男，江蘇籍，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷;馬宏忠(1962-)，男，江蘇籍，教授，博導(dǎo)，研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷、電能質(zhì)量監(jiān)控。