[发明专利]一种基于软硬件划分的UHF局部放电检测系统优化方法

说明书

本发明公开了一种基于软硬件划分的UHF局部放电检测系统优化方法，包括以下步骤：步骤1、将遗传算法映射至软硬件任务划分中，完成初始化参数，使用遗传算法对任务集进行划分，产生新的种群个体，步骤2、根据模拟退火的接收准则对步骤1遗传算法产生的新种群个体逐个进行退火操作，同时将模拟退火产生的结果作为新种群的个体；步骤3、根据连续未接受新划分的次数来判断是否终止算法。本发明基于改进遗传和模拟退火算法融合的软硬件任务划分的系统优化方法，从而减少系统运行时间、提高搜索质量和寻优能力和执行效率，对电力设备局部放电缺陷进行诊断和识别的时候迅速有效。

技术领域

本发明涉及电力设备UHF局部放电在线监测系统设计领域，特别是涉及一种基于软硬件 划分的UHF局部放电检测系统优化方法，通过将遗传算法的算子进行改进，并与模拟退火算 法相融合，对系统处理的任务合理地划分到软件或是硬件处理单元上执行，从而实现局部放 电检测系统运算能力的最优化。

背景技术

特高频检测法(ultra high frequency,UHF)是指电力设备内发生局部放电时的电流脉冲(上 升沿为纳秒级)能在内部激励频率高达数GHz的电磁波，通过检测这种电磁波信号来实现局 部放电检测。特高频检测法检测频段高(通常为300-3000MHz)，具有抗干扰能力强，检测灵 敏度高等优点，可用于电力设备局部放电类缺陷的检测、定位和故障类型识别。特高频局部 放电检测装置主要由以下几部分组成：(1)特高频传感器：也称为耦合器，用于传感 300-3000MHz的特高频无线电信号，其主要由天线、高通滤波器、放大器、耦合器和屏蔽外 壳组成，天线所在面为环氧树脂用于接收放电信号，其他部分采用金属材料屏蔽，以防止外 部信号干扰。(2)信号放大器：一般为宽带带通放大器，用于传感器输出电压信号的处理和 放大。(3)检测仪器主机：接收、处理耦合器采集到的特高频局部放电信号；对于电压同步 信号的获取方式，通常采用主机电源同步、外电源同步和仪器内部自同步三种方式。(4)分 析主机：安装专门的局部放电数据处理及分析诊断软件，对采集的数据进行处理，识别放电 类型、判断放电强度。

可重构指令集处理器(Reconfigurable Instruction Sets Processor,RISP)是将处理器核与可 重构逻辑单元结合在一起，被视为下一代的处理器架构。它能够根据要执行的应用程序改变 其硬件平台组织，优化原有的指令集体系结构，从而使应用执行获得最佳的性能。近年来， 随着硬件技术的发展，可重构逻辑单元多采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Arrays,FPGA)。

软硬件任务划分是可重构指令集处理器在软硬件协同设计中的关键问题，任务划分的结 果直接影星系统的性能，诸如系统运算时间、系统功耗。软硬件划分的根本目标是：在满足 系统设计成本约束的条件下，将任务集合理地划分到软件或是硬件处理单元上执行，从而实 现系统目标的最优化，具体包含系统运行时间最小或者硬件实现面积最小等。根据目标的体 系结果的不同，软硬件任务划分问题可分为双路划分以及多路划分。其中双路划分是软硬件 任务划分问题的基础，也是应用最为广泛的一种。软硬件任务划分已经被证明是一类NP难 问题，启发式搜索算法常用来解决此类问题。其中遗传算法和模拟退火算法应用较多，遗传 算法有较强的全局搜索性能，但是它的爬山能力较弱，在进化后期收敛速度变慢，容易出现 早熟现象，即群体中个体过早收敛到某点附近，无法使搜索方向变更到解空间的其他区域； 模拟退火算法具有摆脱局部最优解的能力，能够抑制遗传算法的早熟现象，但是前期的退火 效率较低，需要较长时间才能趋向最优解。

国内外许多学者也尝试将不同的任务划分算法相结合，比较典型的是贪心和模拟退火融 合算法、遗传和禁忌搜索融合算法等。这些算法虽然取得了一定的成果，但还是难以避免启 发式搜索算法在初始化参数以及初始训练过程缓慢等问题。这些问题如果处理不得当则会导 致算法的执行时间过长，同时降低找到近似最优解的可能性。

发明内容