CN113447452A - 一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及*** - Google Patents

一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及*** Download PDF

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CN113447452A CN202110722643.7A CN202110722643A CN113447452A CN 113447452 A CN113447452 A CN 113447452A CN 202110722643 A CN202110722643 A CN 202110722643A CN 113447452 A CN113447452 A CN 113447452A
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Abstract

本发明涉及一种的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***，获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw，然后利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，进而对其进行主成分分解获得矩阵G，进而得到水分影响矩阵Q；通过水分影响矩阵Q的处理得到转换矩阵P；最后利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。本发明考虑到不同样品间含水状态差异对预测精度的影响，对样品光谱中受水分影响的部分进行校正，将原始光谱数据映射至与水分影响光谱正交的空间，从而去除由水分因素波动而造成的光谱变化，有效提升了绝缘纸聚合度的预测精度。

Description

一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***
技术领域
本发明涉及电力设备故障诊断技术领域，特别是涉及一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***。
背景技术
大型油浸式电力变压器作为电网中的关键设备，其良好的状态保证了电网的安全可靠运行。油纸绝缘是大型油浸式电力变压器内部的主要绝缘结构，随着运行时间的增加，会在电、热等多种应力的作用下发生老化。
油纸绝缘由绝缘纸与绝缘油构成，其中绝缘油的老化是可逆的，并且可以在设备运行过程中进行再处理或者更换；而绝缘纸的老化是不可逆的，且难以更换。因此绝缘纸的状态直接关系到变压器的整体绝缘状态。
通常地，聚合度被用来表征绝缘纸的老化程度，目前已有多种方法可以实现对绝缘纸聚合度的预测，其中近红外光谱技术因其快速、无损的优势在绝缘纸聚合度定量评估领域获得了广泛应用。但是该方法仍然存在缺陷：在对绝缘纸样品进行光谱采集时，由于样品长时间暴露在空气中，样品的含水量会显著增加；而绝缘纸样品中的水分会使光谱发生畸变，导致评估结果的准确性降低，阻碍了该技术的进一步应用。
目前在绝缘纸老化状态光谱评估领域中尚无有效的水分因素校正方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***，去除由水分因素波动而造成的光谱变化，有效提升了绝缘纸聚合度的预测精度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，所述方法包括：
获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；
根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D；
分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据所述特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q；
将所述水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；
根据所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
可选的，所述根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，具体包括：
获取所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw；
利用卷积平滑处理模型
Figure BDA0003137295870000021
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到光谱吸光度的真实值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为处理后第l个点的光谱吸光度值，m为平滑窗口的宽度，ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值；
提取所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；所述不同含水状态的绝缘纸样品的数量为n-1；
利用第一处理模型
Figure BDA0003137295870000022
对所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
可选的，所述分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并对所述特征矩阵G进行处理得到水分影响矩阵Q，具体包括：
利用第一转换模型
Figure BDA0003137295870000031
对所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S；
将对称矩阵S的前三个特征向量构成特征矩阵G；
利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对所述特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
可选的，利用第二转换模型P＝I-Q对所述水分影响矩阵Q进行转换，得到所述转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。
可选的，利用校正模型Xpre＝Xw*P对所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P进行校正，得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，所述***包括：
数据获取模块，用于获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；
差值处理模块，用于根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D；
分解模块，用于分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据所述特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q；
转换模块，用于将所述水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；
校正模块，用于根据所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
可选的，利用数据获取模块获取所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw；
可选的，所述差值处理模块具体包括：
卷积平滑处理单元，用于利用卷积平滑处理模型
Figure BDA0003137295870000041
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到处理后的光谱吸光度值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为处理后第l个点的光谱吸光度值，m为平滑窗口的宽度；ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值；
数据提取单元，用于提取所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；所述不同含水状态的绝缘纸样品的数量为n-1；
第一处理单元，用于利用第一处理模型
Figure BDA0003137295870000042
对所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
可选的，所述分解模块具体包括：
第一转换单元，用于利用第一转换模型
Figure BDA0003137295870000043
对所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S；
特征矩阵构建单元，用于将对称矩阵S的前三个特征向量构成特征矩阵G；
第二处理单元，用于利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对所述特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
可选的，利用第二转换模型P＝I-Q对所述水分影响矩阵Q进行转换，得到所述转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。
可选的，利用校正模型Xpre＝Xw*P对所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P进行校正，得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明在绝缘纸聚合度的近红外光谱定量分析过程中，考虑到了不同样品间含水状态差异对预测精度的影响，因此对样品光谱中受水分影响的部分进行校正，将原始光谱数据映射至与水分影响光谱正交的空间，从而去除由水分因素波动而造成的光谱变化，有效提升了绝缘纸聚合度的预测精度。
进一步，本发明通过分别采集干燥绝缘纸光谱数据和不同受潮状态的绝缘纸样品的绝缘纸光谱数据，通过计算不同受潮状态样品光谱与干燥样品光谱之间的差异矩阵，建立了水分影响光谱的数据库。
进一步，本发明采用对差异矩进行的主成分分解的方式，有效获取了水分含量对绝缘纸光谱的影响特征向量。在保证能够最大程度表征水分影响因素的前提下，最大可能的降低了数据的维数，同时保留了与样品老化程度相关的特征，利于后续绝缘纸聚合度的定量评估。
进一步，本发明基于水分影响矩阵建立了与其正交的转换矩阵，通过原始数据与转换矩阵相乘的形式，将原始光谱数据映射至与水分影响因素无关的空间，去除了光谱中由于水分含量变化造成的波动。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法流程图；
图2是校正前的绝缘纸近红外光谱；
图3是干燥与受潮样本差异光谱；
图4是用于水分校正的转换矩阵可视化图；
图5是校正后的绝缘纸近红外光谱；
图6为本发明提供的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***，为绝缘纸老化状态的近红外光谱评估技术提供可靠支撑。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，该方法包括：
步骤101：获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X。
步骤102：根据干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
步骤103：分解干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q。
步骤104：将水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P。
步骤105：据校正前的绝缘纸光谱数据Xw和转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
本发明在绝缘纸聚合度的近红外光谱定量分析过程中，考虑到了不同样品间含水状态差异对预测精度的影响，因此对样品光谱中受水分影响的部分进行校正，将原始光谱数据映射至与水分影响光谱正交的空间，从而去除由水分因素波动而造成的光谱变化，有效提升了绝缘纸聚合度的预测精度。
本发明在一个具体实施例中，制备了不同含水状态的绝缘纸样品，样品数量为21个，各个样本间含水状态均不同，从10％至50％范围内波动。利用近红外光谱设备采集干燥绝缘纸样品的光谱数据和不同含水状态的绝缘纸样品的近红外光谱数据traw＝[t1,t2…tp]，如图2所示。
对以上22个绝缘纸样品的未校正的光谱数据进行平滑处理，具体包括：
获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw。
利用卷积平滑处理模型
Figure BDA0003137295870000071
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到光谱吸光度的真实值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为第l个点的光谱吸光度的真实值，m为平滑窗口的宽度，优选的设置为7；ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值。
提取干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X。
利用第一处理模型
Figure BDA0003137295870000072
对干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
上述平滑窗口中第s点的平滑系数ps通过以下方式确定：
Figure BDA0003137295870000073
式中，xl+s'为第l+s个点的光谱吸光度拟合值，该值由窗口内光谱数据点通过最小二乘法拟合得到；xl+s为第l+s个点的光谱吸光度真实值。
本发明通过分别采集干燥绝缘纸光谱数据和不同受潮状态的绝缘纸样品的绝缘纸光谱数据，通过计算不同受潮状态样品光谱与干燥样品光谱之间的差异矩阵，建立了水分影响光谱的数据库；并且通过对数据的平滑处理，减少噪声干扰，有利于提高光谱拟合的准确性。
对于水分影响矩阵Q的获得，本发明采用以下方法：
首先利用第一转换模型
Figure BDA0003137295870000081
对干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S。
计算矩阵S的协方差矩阵V，并求解矩阵V的特征值，选取数值最大的特征值λ1及其特征向量a1计算第一主成分；按照特征值数值大小顺序排序，且根据对应特征向量相互正交的原则计算得到矩阵V的其余特征值。取前三个特征向量构成特征矩阵
Figure BDA0003137295870000082
进而利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
本发明采用对差异矩进行的主成分分解的方式，有效获取了水分含量对绝缘纸光谱的影响特征向量。在保证能够最大程度表征水分影响因素的前提下，最大可能的降低了数据的维数，同时保留了与样品老化程度相关的特征，利于后续绝缘纸聚合度的定量评估。
具体的，本发明利用第二转换模型P＝I-Q对水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。在得到转换矩阵P后，利用校正模型Xpre＝Xw*P对校正前的绝缘纸光谱数据Xw和转换矩阵P进行校正，得到如图5所示的校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
本发明基于水分影响矩阵建立了与其正交的转换矩阵，通过原始数据与转换矩阵相乘的形式，将原始光谱数据映射至与水分影响因素无关的空间，去除了光谱中由于水分含量变化造成的波动。
通过本发明提出的绝缘纸近红外光谱数据中水分影响因素校正的方法，原始波动较大的样品光谱(图2)在经过校正后几乎趋于一致(图5)，极大程度消除了样品光谱中由水分含量差异产生的无关光谱成分。将校正前后的光谱数据分别应用于绝缘纸样本聚合度的预测，预测结果如表1所示，可以发现校正后相同模型对同一批绝缘纸样本的聚合度预测精度得到了显著提升，其中校正前模型的均方根误差仅为190，而校正后的均方根误差则为105，预测精度提升了约44.7％。
表1校正前后绝缘纸聚合度预测结果
Figure BDA0003137295870000091
本发明还提供了与用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法相应的***，该***包括：数据获取模块201、差值处理模块202、分解模块203、转换模块204和校正模块205。
数据获取模块201用于获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X。
差值处理模块202用于根据干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
分解模块203用于分解干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q。
转换模块204用于将水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P。
校正模块205用于根据校正前的绝缘纸光谱数据Xw和转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
具体的，差值处理模块202具体包括：数据获取单元、卷积平滑处理单元、数据提取单元和第一处理单元。
数据获取单元用于获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw。
卷积平滑处理单元用于利用卷积平滑处理模型
Figure BDA0003137295870000101
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到光谱吸光度的真实值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为第l个点的光谱吸光度的真实值，m为平滑窗口的宽度，；ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值。
数据提取单元用于提取干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；不同含水状态的绝缘纸样品的数量为n-1。
第一处理单元用于利用第一处理模型
Figure BDA0003137295870000102
对干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
具体的，分解模块203具体包括：第一转换单元、特征矩阵构建单元和第二处理单元。
第一转换单元用于利用第一转换模型
Figure BDA0003137295870000103
对干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S。
特征矩阵构建单元用于将对称矩阵S的前三个特征向量构成特征矩阵G。
第二处理单元用于利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
在得到水分影响矩阵Q之后，利用第二转换模型P＝I-Q对水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。然后利用校正模型Xpre＝Xw*P对校正前的绝缘纸光谱数据Xw和转换矩阵P进行校正，得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，其特征在于，所述方法包括：
获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；
根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D；
分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据所述特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q；
将所述水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；
根据所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
2.根据权利要求1所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，其特征在于，所述根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，具体包括：
获取所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw；
利用卷积平滑处理模型
Figure FDA0003137295860000011
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到光谱吸光度的真实值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为第l个点的光谱吸光度的真实值，m为平滑窗口的宽度；ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值；
提取所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；所述不同含水状态的绝缘纸样品的数量为n-1；
利用第一处理模型
Figure FDA0003137295860000021
对所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
3.根据权利要求1所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，其特征在于，所述分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并对所述特征矩阵G进行处理得到水分影响矩阵Q，具体包括：
利用第一转换模型
Figure FDA0003137295860000022
对所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S；
将对称矩阵S的前三个特征向量构成特征矩阵G；
利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对所述特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
4.根据权利要求1所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，其特征在于，利用第二转换模型P＝I-Q对所述水分影响矩阵Q进行转换，得到所述转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。
5.根据权利要求1所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法，其特征在于，利用校正模型Xpre＝Xw*P对所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P进行校正，得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
6.一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，其特征在于，所述***包括：
数据获取模块，用于获取校正前的绝缘纸光谱数据Xw；所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw包括：干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；
差值处理模块，用于根据所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X，利用差值法进行处理，得到干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D；
分解模块，用于分解所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D，得到相应的特征矩阵G，并根据所述特征矩阵G计算得到水分影响矩阵Q；
转换模块，用于将所述水分影响矩阵Q进行转换，得到转换矩阵P；
校正模块，用于根据所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P，利用校正方法得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
7.根据权利要求6所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，其特征在于，所述差值处理模块具体包括：
数据获取单元，用于获取所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw；
卷积平滑处理单元，用于利用卷积平滑处理模型
Figure FDA0003137295860000031
对每个绝缘纸光谱数据traw＝[t1,t2…tp]进行卷积平滑处理，得到光谱吸光度的真实值xn＝[xn1,xn2…xnp]；其中，xl为第l个点的光谱吸光度的真实值，m为平滑窗口的宽度；ps为平滑窗口中第s点的平滑系数，tl+s为处理前第l+s个点的光谱吸光度值，n为绝缘纸样品的数量，tp表示第p个波长点的吸光度值；
数据提取单元，用于提取所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X；所述不同含水状态的绝缘纸样品的数量为n-1；
第一处理单元，用于利用第一处理模型
Figure FDA0003137295860000032
对所述干燥绝缘纸样品的光谱数据x0和所述不同含水状态的绝缘纸样品的光谱数据X进行处理，得到所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D。
8.根据权利要求6所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，其特征在于，所述分解模块具体包括：
第一转换单元，用于利用第一转换模型
Figure FDA0003137295860000041
对所述干燥绝缘纸样品与不同含水状态的绝缘纸样品的差异矩阵D进行转换，得到对称矩阵S；
特征矩阵构建单元，用于将对称矩阵S的前三个特征向量构成特征矩阵G；
第二处理单元，用于利用第二处理模型Q＝G*(GT*G)-1GT对所述特征矩阵G进行处理，得到水分影响矩阵Q。
9.根据权利要求6所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，其特征在于，利用第二转换模型P＝I-Q对所述水分影响矩阵Q进行转换，得到所述转换矩阵P；其中，I为单位矩阵。
10.根据权利要求6所述的用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正***，其特征在于，利用校正模型Xpre＝Xw*P对所述校正前的绝缘纸光谱数据Xw和所述转换矩阵P进行校正，得到校正后的绝缘纸光谱数据Xpre。
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