本發(fā)明屬于電氣技術領域，涉及電力設備的帶電檢測技術，特別是涉及一種GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法及其GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)。

背景技術：

GIS(氣體絕緣金屬封閉組合電器)是電力系統(tǒng)非常關鍵的設備，如果在運行的過程中發(fā)生了故障又得不到及時的處理，將有可能給電網(wǎng)的運行帶來嚴重的危害。在GIS的加工制造與運行過程中，內部很難避免會產(chǎn)生絕緣缺陷。絕緣缺陷在高電壓的作用下，會產(chǎn)生電場畸變，產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象。一方面，局放現(xiàn)象是絕緣缺陷的表征與體現(xiàn)，另一方面，局放會導致GIS的絕緣特性進一步劣化，最嚴重的后果就是導致設備絕緣擊穿，影響整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。所以對GIS內部的局部放電進行檢測十分必要。由于GIS是封閉式設備，不僅需要檢測到局放，更進一步地，還需要對產(chǎn)生局放的絕緣缺陷進行類型識別與定位，方便工作人員安排檢修。

針對GIS局放檢測，缺陷分類與定位，學者們已經(jīng)進行了一些研究。已公開的發(fā)明專利《GIS特高頻局部放電信號識別方法及系統(tǒng)》對局放信號進行預處理，得到三維譜圖，并將三維譜圖投影后提取放電特征參數(shù)。已公開的發(fā)明專利《基于GK模糊聚類的GIS局部放電類型識別方法》提取GIS局部放電灰度圖像的分形特征，通過GK模糊聚類算法隔離干擾信號，采用支持向量機分類算法識別GIS局放類型。已公開的發(fā)明專利《一種GIS絕緣缺陷局部放電圖譜模式識別方法》根據(jù)局放圖譜的相位、幅值特征建立數(shù)學模型，用大量放電數(shù)據(jù)進行訓練，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別局放類型。以上專利中所涉及的局放識別方法及系統(tǒng)，都是基于相位分辨的局部放電(PRPD)圖譜進行的，即將每一個帶有相位標識的局部放電脈沖及其放電量按照工頻相位顯示出來，放電脈沖沒有時間信息，屬于一段時間內的局放脈沖的疊加，具有統(tǒng)計意義。

但是局部放電電流上升沿極陡，一般在ns級，所以激發(fā)的超高頻信號頻率范圍達到數(shù)GHz，持續(xù)時間約數(shù)十ns。對UHF信號直接識別有較大的難度，并且對硬件設備要求較高。但是，諸多文獻中已經(jīng)證實，UHF信號的原始波形無論在時域還是頻域都有著豐富的信息，其特征能夠反映絕緣缺陷的類型、位置。目前市場上的局放檢測設備普遍進行檢波、低頻采樣、獲取統(tǒng)計特性的方法，與之有顯著區(qū)別的是，本發(fā)明公開了一種基于高速采樣的GIS絕緣缺陷檢測系統(tǒng)，并通過時頻分析與小波分析方法提取UHF原始波形的時頻域特征，建立支持向量機算法模型，通過大量放電信息的訓練，從而實現(xiàn)實際檢測工作中對絕緣缺陷種類和位置的分類識別。

技術實現(xiàn)要素：

為了增強電力系統(tǒng)運行可靠性，減少由于絕緣缺陷導致的GIS設備故障，本發(fā)明提供了一種GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法及其GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)。本發(fā)明的目的包括：(1)檢測GIS內部是否存在絕緣缺陷；(2)采集絕緣缺陷產(chǎn)生的局部放電UHF信號，并提取其時頻域特征；(3)識別絕緣缺陷的類型；(4)實現(xiàn)絕緣缺陷的定位。

本發(fā)明的目的是通過以下技術方案予以實現(xiàn)：

本發(fā)明的一方面，一種GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法包括如下步驟：

第一步驟中，在GIS腔體的每個氣室的手孔蓋板內側平行于母線的位置設有內置式UHF傳感器，多個內置式UHF傳感器構成天線陣列以接收GIS腔體內各個所述位置的絕緣缺陷產(chǎn)生的信號。

第二步驟中，各個UHF傳感器發(fā)出的UHF信號經(jīng)由放大濾波后通過模數(shù)轉換后輸入FPGA芯片，所述FPGA芯片通過緩存的方式保存幅值大于預定閾值的UHF信號。

第三步驟中，接收來自所述FPGA芯片的UHF信號的信號特征提取與識別裝置通過時頻分析得到時域特征以及通過小波分析得到小波系數(shù)。

第四步驟中，時域特征和小波系數(shù)組合的特征向量歸一化處理后，采用支持向量機裝置對特征向量進行訓練，采用RBF核函數(shù)，對損失函數(shù)的懲罰因子和gamma函數(shù)參數(shù)進行CV交叉驗證，通過比較分類正確率獲得最佳的懲罰因子和gamma函數(shù)參數(shù)。

第五步驟中，利用最佳的懲罰因子和gamma函數(shù)參數(shù)構建支持向量機模型，所述支持向量機模型對提取的UHF信號進行識別以判斷絕緣缺陷的種類和位置。

優(yōu)選地，第一步驟中，內置式UHF傳感器采用平面等角螺旋天線，其檢測的信號頻率范圍是300MHz-2GHz。

優(yōu)選地，在第二步驟中，所述UHF信號采用三級放大，其中，第一級采用低噪聲放大器放大，放大的所述UHF信號通過7階帶通濾波器濾波，所述FPGA芯片采用DDR-SDRAM的方式進行UHF信號的數(shù)據(jù)短暫存儲，當存儲數(shù)據(jù)量滿時，新采集的數(shù)據(jù)自動覆蓋最早的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)循環(huán)保存。

優(yōu)選地，第三步驟中，信號特征提取與識別裝置通過短時傅里葉變換得到能量密度分布作為時域特征以及通過伸縮和平移運算對信號進行多尺度的細化分析得到小波系數(shù)。

優(yōu)選地，第四步驟中，利用網(wǎng)格參數(shù)法和粒子群優(yōu)化算法尋優(yōu)得到最優(yōu)的SVM損失函數(shù)的懲罰因子和gamma函數(shù)參數(shù)。

優(yōu)選地，第五步驟中，所述支持向量機模型確定超平面使得各個特征向量到所述超平面的距離最大以確保分類準確。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，一種實施所述的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)包括用于采集GIS腔體的絕緣缺陷信號的多個內置式UHF傳感器、用于采集多個內置式UHF傳感器發(fā)出的UHF信號的UHF信號采樣裝置、用于處理所述UHF信號的信號特征提取與識別裝置和用于判斷絕緣缺陷的種類和位置的支持向量機裝置，帶有平面等角螺旋天線的所述內置式UHF傳感器經(jīng)由阻抗變換器連接所述UHF信號采樣裝置，所述UHF信號采樣裝置包括放大模塊、濾波器、AD轉換器、FPGA芯片和無線傳輸模塊，無線連接所述UHF信號采樣裝置的信號特征提取與識別裝置包括用于分析所述UHF信號的時域特征的時域分析模塊和用于分析所述UHF信號小波系數(shù)的小波分析模塊，所述支持向量機裝置包括用于歸一化處理的歸一模塊、用于優(yōu)化的CV交叉驗證模塊和構建支持向量機模型的支持向量機計算模塊。

優(yōu)選地，所述時域分析模塊為短時傅里葉變換計算模塊，所述小波分析模塊包括多尺度計算單元。

優(yōu)選地，信號特征提取與識別裝置和/或所述支持向量機裝置包括通用處理器、數(shù)字信號處理器、專用集成電路ASIC或現(xiàn)場可編程門陣列FPGA。

優(yōu)選地，信號特征提取與識別裝置和/或所述支持向量機裝置包括存儲器，所述存儲器包括一個或多個只讀存儲器ROM、隨機存取存儲器RAM、快閃存儲器或電子可擦除可編程只讀存儲器EEPROM。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下有益的技術效果：

(1)在GIS腔體的不同氣室內設置內置式UHF傳感器，多個傳感器構成一個天線陣列，對于GIS內各個位置的絕緣缺陷產(chǎn)生的信號都保證較好的接收效果。

(2)使用FPGA芯片對UHF傳感器接收到的信號進行模數(shù)轉換，轉換前需要進行放大與濾波。

(3)采集到的UHF原始波形對數(shù)據(jù)傳輸速率要求較高，采用了“先緩存、再發(fā)送”的方式，采樣裝置先將數(shù)據(jù)存儲在SDRAM中，再將多次的UHF波形通過無線傳輸技術發(fā)送至信號特征提取與識別裝置進行處理。

(4)信號特征提取與識別裝置與采樣裝置采取“一對多”的連接模式。由于采用無線傳輸，上位機的設置位置受物理條件的限制較小，一臺上位機可以同時接收多個下位機上傳的信號。

(5)信號特征提取與識別裝置接收檢測裝置采集的UHF原始波形，并通過時頻分析與小波分析相結合的算法，提取信號的時頻域特征。這提供了識別缺陷的種類和位置的基礎。

(6)建立支持向量機(SVM)模型，通過大量數(shù)據(jù)的訓練，然后對提取到的信號時頻域特征進行識別，判斷絕緣缺陷的種類和位置，通過優(yōu)化支持向量機(SVM)模型，可以得到準確的缺陷的種類和位置。

上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述，為了能夠使得本發(fā)明的技術手段更加清楚明白，達到本領域技術人員可依照說明書的內容予以實施的程度，并且為了能夠讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，下面以本發(fā)明的具體實施方式進行舉例說明。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選的具體實施方式中的詳細描述，本發(fā)明各種其他的優(yōu)點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。說明書附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認為是對本發(fā)明的限制。顯而易見地，下面描述的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

在附圖中：

圖1為本發(fā)明一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的步驟示意圖；

圖2為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的時頻分析對UHF信號的處理結果示意圖；

圖3為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的采用Sym3小波基對UHF信號進行5層分解，得到小波系數(shù)后的重建信號的示意圖；

圖4為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的支持向量機的流程示意圖；

圖5為本發(fā)明一個實施例的實施GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)的結構示意圖。

以下結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的解釋。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細地描述本發(fā)明的具體實施例。雖然附圖中顯示了本發(fā)明的具體實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現(xiàn)本發(fā)明而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本發(fā)明，并且能夠將本發(fā)明的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。

需要說明的是，在說明書及權利要求當中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領域技術人員應可以理解，技術人員可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權利要求并不以名詞的差異來作為區(qū)分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區(qū)分的準則。如在通篇說明書及權利要求當中所提及的“包含”或“包括”為一開放式用語，故應解釋成“包含但不限定于”。說明書后續(xù)描述為實施本發(fā)明的較佳實施方式，然所述描述乃以說明書的一般原則為目的，并非用以限定本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的保護范圍當視所附權利要求所界定者為準。

為便于對本發(fā)明實施例的理解，下面將結合附圖以幾個具體實施例為例做進一步的解釋說明，且各個附圖并不構成對本發(fā)明實施例的限定。

圖1為本發(fā)明一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的步驟示意圖，如圖1所示，GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法，其包括如下步驟：

第一步驟S1中，在GIS腔體的每個氣室的手孔蓋板內側平行于母線的位置設有內置式UHF傳感器1，多個內置式UHF傳感器1構成天線陣列以接收GIS腔體內各個所述位置的絕緣缺陷產(chǎn)生的信號。

第二步驟S2中，各個UHF傳感器1發(fā)出的UHF信號經(jīng)由放大濾波后通過模數(shù)轉換后輸入FPGA芯片8，所述FPGA芯片8通過緩存的方式保存幅值大于預定閾值的UHF信號。

第三步驟S3中，接收來自所述FPGA芯片8的UHF信號的信號特征提取與識別裝置3通過時頻分析得到時域特征以及通過小波分析得到小波系數(shù)。

第四步驟S4中，時域特征和小波系數(shù)組合的特征向量歸一化處理后，采用支持向量機裝置4對特征向量進行訓練，采用RBF核函數(shù)，對損失函數(shù)的懲罰因子C和gamma函數(shù)參數(shù)g進行CV交叉驗證，通過比較分類正確率獲得最佳的懲罰因子C和gamma函數(shù)參數(shù)g。

第五步驟S5中，利用最佳的懲罰因子C和gamma函數(shù)參數(shù)g構建支持向量機模型SVM，所述支持向量機模型SVM對提取的UHF信號進行識別以判斷絕緣缺陷的種類和位置。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，第一步驟S1中，內置式UHF傳感器1采用平面等角螺旋天線，其檢測的信號頻率范圍是300MHz-2GHz。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，在第二步驟S2中，所述UHF信號采用三級放大，其中，第一級采用低噪聲放大器放大，放大的所述UHF信號通過7階帶通濾波器濾波，所述FPGA芯片8采用DDR-SDRAM的方式進行UHF信號的數(shù)據(jù)短暫存儲，當存儲數(shù)據(jù)量滿時，新采集的數(shù)據(jù)自動覆蓋最早的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)循環(huán)保存。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，第三步驟S3中，信號特征提取與識別裝置3通過短時傅里葉變換得到能量密度分布作為時域特征以及通過伸縮和平移運算對信號進行多尺度的細化分析得到小波系數(shù)。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，第四步驟S4中，利用網(wǎng)格參數(shù)法(GA)和粒子群優(yōu)化算法(PSO)尋優(yōu)得到最優(yōu)的SVM損失函數(shù)的懲罰因子C和gamma函數(shù)參數(shù)g。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，第五步驟S5中，所述支持向量機模型SVM確定超平面使得各個特征向量到所述超平面的距離最大以確保分類準確。

為了進一步理解本發(fā)明的第三步驟S3，接收來自所述FPGA芯片8的UHF信號的信號特征提取與識別裝置3通過時頻分析得到時域特征以及通過小波分析得到小波系數(shù)。信號特征提取方法包括時頻分析方法與小波分析方法。時頻分析是一種數(shù)字信號處理方法，克服了傳統(tǒng)傅里葉變換只能獲得信號的不同頻率分量，而無法得到信號頻率分量隨時間變化的規(guī)律的缺點，將信號的能量密度表示在時頻平面上，表示的是三維信息。特別地，本發(fā)明采用短時傅里葉變換作為分析方法，圖2為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的時頻分析對UHF信號的處理結果示意圖，如圖2所示，圖中橫軸表示時間，縱軸表示頻率，顏色由冷到暖表示能量密度的大小，將時頻平面上的分布作為一個圖片進行抽樣、壓縮，提取能量密度的分布位置作為UHF信號的有效特征。小波分析是利用伸縮和平移等運算對信號進行多尺度的細化分析，將信號表示在“時間-尺度”域中，通過構建合適的小波基，對信號進行多層分解，可以得到小波系數(shù)，小波系數(shù)可以作為UHF信號的有效特征，而且具有維數(shù)低的優(yōu)點，便于支持向量機算法進行學習與分類計算。根據(jù)分解與重建公式，從小波系數(shù)還可以還原成原來的UHF信號，圖3為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的采用Sym3小波基對UHF信號進行5層分解，得到小波系數(shù)后的重建信號的示意圖。

眾所周知的，不同的絕緣缺陷產(chǎn)生的UHF信號在時頻域的分布特征是不同的，同時小波分解后的小波系數(shù)也有不同的規(guī)律。同一個絕緣缺陷產(chǎn)生的信號，由于電磁波的傳播特性受到許多復雜因素的影響，在不同位置的傳感器接收到的信號也有很大差別。所以時頻域能量密度分布和小波系數(shù)可以作為絕緣缺陷分類與定位的特征。

所述的信號識別裝置采用支持向量機SVM算法，SVM根據(jù)數(shù)據(jù)點的分布，確定一個超平面，將參與訓練的各類的數(shù)據(jù)分隔開，并且使得各類數(shù)據(jù)到此平面的距離最大，來確保分類的準確度。本發(fā)明中采用交叉驗證Cross Validation，CV方法進行損失函數(shù)的懲罰因子C和gamma函數(shù)參數(shù)g的優(yōu)化，獲取一定意義下的最優(yōu)參數(shù)。本發(fā)明中的UHF信號特征識別算法的第一步需要將時頻分析方法與小波分析方法提取的UHF信號特征組合成特征向量，緊接著對原始數(shù)據(jù)進行[0，1]歸一化處理，選擇合適的核函數(shù)，特別地，本發(fā)明中采用RBF作為核函數(shù)，對C和g進行CV交叉驗證，比較分類正確率，選擇最優(yōu)參數(shù)，利用所獲得的最佳C和g參數(shù)，構建模型，進行UHF信號的分類與定位。圖4為本發(fā)明的一個實施例的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的支持向量機的流程示意圖，算法的具體流程如圖4所示。

圖5為本發(fā)明一個實施例的實施GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)的結構示意圖，一種實施權所述的GIS內部絕緣缺陷分類與定位方法的GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)包括用于采集GIS腔體的絕緣缺陷信號的多個內置式UHF傳感器1、用于采集多個內置式UHF傳感器1發(fā)出的UHF信號的UHF信號采樣裝置2、用于處理所述UHF信號的信號特征提取與識別裝置3和用于判斷絕緣缺陷的種類和位置的支持向量機裝置4，帶有平面等角螺旋天線的所述內置式UHF傳感器1經(jīng)由阻抗變換器連接所述UHF信號采樣裝置2，所述UHF信號采樣裝置2包括放大模塊5、濾波器6、AD轉換器7、FPGA芯片8和無線傳輸模塊9，無線連接所述UHF信號采樣裝置2的信號特征提取與識別裝置3包括用于分析所述UHF信號的時域特征的時域分析模塊10和用于分析所述UHF信號小波系數(shù)的小波分析模塊11，所述支持向量機裝置4包括用于歸一化處理的歸一模塊12、用于優(yōu)化的CV交叉驗證模塊13和構建支持向量機模型的支持向量機計算模塊14。

本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方式中，所述時域分析模塊10為短時傅里葉變換計算模塊，所述小波分析模塊11包括多尺度計算單元。

本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方式中，信號特征提取與識別裝置3和/或所述支持向量機裝置4包括通用處理器、數(shù)字信號處理器、專用集成電路ASIC或現(xiàn)場可編程門陣列FPGA。

本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方式中，信號特征提取與識別裝置3和/或所述支持向量機裝置4包括存儲器，所述存儲器包括一個或多個只讀存儲器ROM、隨機存取存儲器RAM、快閃存儲器或電子可擦除可編程只讀存儲器EEPROM。

為了進一步理解本發(fā)明的GIS內部絕緣缺陷分類與定位系統(tǒng)，在一個實施例中，所述內置式UHF傳感器1采用平面等角螺旋天線，安裝位置在GIS腔體手孔蓋板內側與母線平行的位置，不影響腔體內部電場分布，并且能夠有效接收內部UHF信號。本發(fā)明檢測的信號頻率范圍是300MHz-2GHz，天線末端連接阻抗變換器，阻抗變換器通過BNC接頭連接同軸電纜，同軸電纜的另一端連接信號采樣裝置。GIS每一個氣室內至少安裝一個內置式傳感器，通過不同位置接收到的UHF信號對局放源進行準確判斷。所述UHF信號采樣裝置2，如下位機，由放大電路、濾波電路、高速AD采樣電路、FPGA芯片和無線傳輸模塊組成，對局部放電進行檢測時，超高頻傳感器采集的信號很微弱，一般在毫伏級，為了使電壓滿足AD轉換器的輸入電壓范圍，需要對其幅值進行放大。超高頻信號在傳輸過程中有一定程度的衰減，要求放大器具有較高的增益，較寬的帶寬，低噪聲放大的功能。本發(fā)明采用三級放大，特別地，由于級聯(lián)中各級噪聲系數(shù)對系統(tǒng)的影響是不同的，處于前級的放大器噪聲系數(shù)對系統(tǒng)的影響權重更大，因此第一級采用低噪聲放大器，本發(fā)明采用增強型高速電子遷移率半導體晶體管。濾波電路的作用是濾除檢測頻帶以外的干擾信號，本發(fā)明中采用Chebyshev I型函數(shù)作為逼近函數(shù)，得到7階帶通濾波器來作為超高頻信號的濾波電路。

由于本發(fā)明中采集的UHF信號的頻段的上限截止頻率在2GHz左右，本發(fā)明采用LM97600實現(xiàn)單路5GSa/s采樣，輸入帶寬2GHz，由奈奎斯特采樣定理和工程實際要求可知，滿足檢測要求。本發(fā)明中的FPGA芯片使用Virtex-5系列，高速串行收發(fā)器GTX的最高速度可以達到6.5Gb/s。當GIS內存在絕緣缺陷時，UHF信號的幅值會增加，本發(fā)明中設置閾值，超過閾值的UHF信號才會被保存。UHF信號經(jīng)過ADC采集輸出的數(shù)據(jù)速率很高，不能實現(xiàn)實時處理，需要進行緩存，本發(fā)明采用“先緩存、再發(fā)送”的方式，為FPGA芯片增加外設，采用DDR-SDRAM的方式進行數(shù)據(jù)的短暫存儲，當存儲數(shù)據(jù)量滿時，新采集的數(shù)據(jù)自動覆蓋最早的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)循環(huán)保存。當與上位機通訊建立后，數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C數(shù)據(jù)庫進行保存，下位機自動清除已發(fā)送的數(shù)據(jù)，釋放內存空間。無線傳輸模塊選用了TI公司的CC3200芯片，該芯片集成了高性能ARM Cortex-M4內核，并提供了單芯片WiFi通信解決方案。在電路板上搭載一個微型板載天線用于實現(xiàn)下位機與上位機的通信，其阻抗為50Ω，WiFi通信的工作頻段為2.4GHz，所以本發(fā)明中還使用了DEA202450BT型2.4GHz濾波器。

所述信號特征提取與識別裝置，如上位機，運行在便攜式筆記本電腦PC上，使用PC自帶wifi通信模塊與下位機連接，上位機與下位機采取“一對多”的連接模式，一臺上位機可以同時與多個下位機通信，節(jié)省硬件資源。

盡管以上結合附圖對本發(fā)明的實施方案進行了描述，但本發(fā)明并不局限于上述的具體實施方案和應用領域，上述的具體實施方案僅僅是示意性的、指導性的，而不是限制性的。本領域的普通技術人員在本說明書的啟示下和在不脫離本發(fā)明權利要求所保護的范圍的情況下，還可以做出很多種的形式，這些均屬于本發(fā)明保護之列。