一种基于LIBS与异构图网络的真空度检测方法及系统

本发明涉及真空开关状态监测，更具体的说是涉及一种基于libs与异构图网络的真空度检测方法及系统。

背景技术：

1、在真空开关状态监测与故障诊断技术领域，真空灭弧室的真空度作为核心状态变量，直接影响介质恢复、灭弧性能以及分断后重燃或重击穿的风险。与常规电力设备监测对象相比，其在线检测需覆盖从10-4pa到105pa的超宽气压量程，且在低气压下等离子体形态与辐射信号变化极度微弱。尽管现有的屏蔽电位法、局部放电检测等传统方法，以及基于激光诱导击穿光谱（libs）与深度学习的智能诊断技术已在真空度检测中取得了一定进展，但在针对宽量程特别是低真空区间的实际工程应用场景中，仍面临一些难点：

2、首先，复杂工业环境下背景噪声干扰严重、低压特征显现极弱。在基于libs的检测现场，单一的等离子体图像模态易受曝光波动、背景噪声及局部饱和的严重干扰；而单一的光谱模态在低气压（如10-4~10-2pa）条件下，受光谱衰减效应影响，特征谱线急剧减弱，低压辐射极其微弱且光谱曲线趋于平坦，导致现有单模态模型在低真空端判别力偏低，易出现误判。

3、其次，常规多模态融合网络结构简单，深层特征的图/节点级表征能力不足。为弥补单模态缺陷，多模态特征直接串联融合被广泛应用，但由于等离子体羽流形态、特征谱线簇与物理描述特征之间存在复杂的空间与逻辑联动，常规简单拼接无法深入建模多源特征间的结构化拓扑关系，导致模型在处理相邻类别特征重叠的低真空等级时，难以有效协调不同模态间的证据协同与冲突，分类特征表征能力不足。最后，缺乏物理规律显式嵌入与低真空模糊边界的专项优化机制，模型鲁棒性不足。传统一维深度神经网络仅将光谱视为孤立序列，未显式描述铜（cu）、氧（o）、氮（n）等压力敏感谱线簇间的物理耦合与展宽规律；同时，在10-4pa、10-3pa与10-2pa等低真空过渡类别中，样本物理特征极其相似且边界模糊，现有通用模型缺乏针对低真空边界的纠错与软抑制机制，诊断稳定性差。

4、最后，过渡区间类间边界模糊，纯数据驱动的黑盒模型缺乏物理约束，鲁棒性差。在10-4pa、10-3pa与10-2pa等低真空过渡类别中，样本数据的物理特征高度相似且边界模糊。常规分类网络通常将各等级视为独立的孤立标签，忽略了气压变化固有的单调物理属性和局部边界演变规律，导致模型易在模糊边界处过拟合，泛化能力差，对低真空相邻等级定级困难。

5、因此，如何设计一种高效率、高精度，可克服环境与背景噪声、弥补低压光谱衰减缺陷、深入协同多模态物理结构特征且适配低真空模糊边界识别的检测方法，满足真空开关宽量程真空度可靠监测的工程化应用需求是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于libs与异构图网络的真空度检测方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明实施例提供一种基于libs与异构图网络的真空度检测方法，包括：

4、s1、通过激光激发器产生脉冲激光并经真空灭弧室的透光部位聚焦至真空灭弧室内部的屏蔽罩表面，诱导产生激光等离子体，通过光信号采集单元采集激光等离子体的辐射信号；

5、s2、将激光等离子体的辐射信号分为成像光路和光谱光路，基于成像光路得到等离子体图像，基于光谱光路得到等离子体光谱信号；

6、s3、从等离子体图像和等离子体光谱信号中提取模态特征，对模态特征进行映射生成模态节点，基于模态特征构建异构图；

7、s4、在异构图上，基于模态节点建立关联边，并基于异构图注意力网络进行多模态间的消息传递与节点聚合，生成包含全局互补信息的图级融合特征；

8、s5、将图级融合特征输入至包含粗分类和细分类的层次化网络中进行决策，结合真空度有序约束机制，并引入低真空相邻边界的概率细化与波段冲突抑制分支进行联合优化，输出待测灭弧室的真空等级。

9、进一步地，s3中模态特征包括：图像特征、光谱特征和物理描述特征；

10、模态节点包括：图像节点、光谱节点和物理描述节点。

11、进一步地，从等离子体图像和等离子体光谱信号中提取模态特征，对模态特征进行映射生成模态节点包括：

12、对等离子体图像采用感兴趣区域导向的预处理策略，利用预设截断阈值对等离子体图像进行截断与对数压缩，并基于羽流感兴趣区域的统计特征进行标准化映射，得到图像特征；

13、将图像特征输入至预训练的主干网络中，经自适应池化映射至预设尺寸的空间网格，并通过线性投影生成多个图像节点。

14、从等离子体光谱信号中选择至少两个压力敏感波段作为分析区域，对分析区域采用共享的一维卷积神经网络结合对数压缩通道与标准化通道进行特征编码，得到光谱特征，对光谱特征进行线性投影生成多个光谱节点特征；

15、对分析区域内的多个压力敏感谱线簇窗口，分别提取包含峰值、平均强度、归一化积分面积、谱线重心及半峰宽替代特征在内的物理描述特征，对物理描述特征映射投影生成多个物理描述节点。

16、进一步地，s4中在异构图上建立关联边的具体过程为：

17、关联边包括模态内关联边和跨模态关联边；

18、模态内关联边包括：图像节点间的预设邻域空间关联边与自环，以及光谱节点和物理描述节点内部的序列前后时序关联边与自环；

19、跨模态关联边包括：图像节点与光谱节点间、光谱节点与物理描述节点间的双向连接边；

20、还包括将物理描述节点与预设范围的中心图像节点相连。

21、进一步地，s4中基于异构图注意力网络进行多模态间的消息传递与节点聚合，生成包含全局互补信息的图级融合特征具体过程为；

22、采用异构图卷积机制汇总不同关联边的卷积结果，对卷积结果采用特异性投影矩阵计算未归一化注意力分数，并通过softmax归一化生成注意力系数，根据注意力系数结合关系特异性投影矩阵对邻居节点消息进行加权聚合，以更新各模态节点的特征表示，异构图注意力网络包含堆叠的多个异构图注意力网络层，当前层更新后的模态节点的特征表示作为下一层异构图注意力网络层的输入，经过多层迭代传播完成消息传递；消息传递后，对异构图的每一类模态节点分别实施注意力池化读出操作，并将模态节点的独立池化向量进行拼接，从而生成包含全局互补信息的图级融合特征；

23、邻居节点为与当前目标模态节点之间存在关联边的其他模态节点。

24、进一步地，异构图注意力网络包含堆叠的多个异构图注意力网络层，当前层更新后的模态节点的特征表示作为下一层异构图注意力网络层的输入包括：在每一层异构图注意力网络层中，模态节点的特征表示在完成邻居节点消息的加权聚合后，进一步通过残差连接、层归一化以及激活函数处理以更新模态节点特征表示；经过更新后的模态节点的特征表示作为下一层异构图注意力网络层的输入，通过多层迭代传播完成深层多模态特征的聚合。

25、进一步地，s5中将图级融合特征输入至包含粗分类和细分类的层次化网络中进行决策具体包括：

26、采用由低、中、高区间粗分类头和对应的区间内细分类头组成的层次化分类网络进行决策，并结合将气压单调特征映射为多个条件二分类任务的有序回归约束机制对模型进行联合优化训练。

27、进一步地，s5中引入低真空相邻边界的概率细化与波段冲突抑制分支进行联合优化的具体过程为：

28、当相邻低真空类别的预测概率差小于预设阈值时，触发边界细化并结合二元指示辅助概率进行分布重归一化与融合；基于门控网络，当检测到特定相邻低真空类别概率接近且门控强度大于预设阈值时，对产生决策冲突的特定波段光谱特征进行软抑制，并复用相邻类别边界判别分支的输出信息以校正边界判决。

29、第二方面，本发明实施例提供一种基于libs与异构图网络的真空度检测系统，包括：

30、信号采集单元：用于通过激光激发器产生脉冲激光经真空灭弧室的透光部位聚焦至真空灭弧室内部的屏蔽罩表面，诱导产生激光等离子体，光信号采集单元采集激光等离子体的辐射信号；

31、光路分离及采集模块：用于将激光等离子体的辐射信号分为成像光路和光谱光路，基于成像光路得到等离子体图像，基于光谱光路得到等离子体光谱信号；

32、同步控制模块：用于触发激光激发器发射激光，并同步触发光信号采集模块和光路分离及采集模块进行信号分离和采集；

33、处理模块：用于从等离子体图像和等离子体光谱信号中提取模态特征，对模态特征进行映射生成模态节点，基于模态特征构建异构图；在异构图上，基于模态节点建立关联边，并基于异构图注意力网络进行多模态间的消息传递与节点聚合，生成包含全局互补信息的图级融合特征；将图级融合特征输入至包含粗分类和细分类的层次化网络中进行决策，结合真空度有序约束机制，并引入低真空相邻边界的概率细化与波段冲突抑制分支进行联合优化，输出待测灭弧室的真空等级。

34、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于libs与异构图网络的真空度检测方法。

35、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

36、1、跨模态互补与多源证据协同

37、本发明将等离子体空间图像、两波段一维光谱与三十维物理谱线簇统计描述符重构为异构图中的不同类型节点。通过在异构图中建立完备的模态内关联边与跨模态边，特别是将物理描述节点与中心发光羽流网格关联，使具有清晰物理意义的谱线簇特征直接参与图注意力消息传递。该机制克服了常规直接串联拼接无法建模多源数据结构化拓扑关系的缺陷，有效协调了羽流面积扩张、边界衰减、高频光谱特征及谱线展宽在不同气压下的互补特征，提升分类表征能力。

38、2、环境噪声抑制与低压衰减补偿

39、本发明在图像预处理阶段采用感兴趣区域（roi）导向的自适应池化与对数标准映射，配合聚焦于羽流主体核心区的特征提取，有效过滤了现场环境复杂背景噪声与曝光波动干扰；针对低气压（10-4~10-2pa）下特征光谱急剧衰减、离子线极易消失的物理特性，本发明引入一维共享残差编码保留局部强弱起伏特征，并通过跨模态融合引入图像形态的高灵敏度先验，有效弥补了单一光谱在低压区间表征显现弱的问题。

40、3、低真空模糊边界识别鲁棒性的提升

41、针对极低真空区相邻类别（10-4pa、10-3pa与10-2pa）物理特征重叠、误判率高的问题，本发明设计了粗分类与细分类层次化决策结构并叠加有序回归条件约束，强化压强变化的单调物理属性；进一步增设双边界细化分支与软冲突抑制机制，当局部特征在过渡区产生矛盾时，通过门控网络软抑制高频冲突波段并复用相邻类别边界判别信息。