一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法技术

本发明专利技术提出一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法，该方法首先定义了一种证据组，利用数学模型方法对证据可信度函数进行修正，为证据中基本可信度为0的命题分配极低的信度值，在不影响证据对各命题支持度的情况下解决了传统D‑S合成规则中的0信度悖论问题；然后，将支持概率作为权重以解决证据的冲突问题，实现了冲突证据的有效融合。

A fault diagnosis method for circuit breaker based on Improved Evidence Theory

The invention provides a circuit breaker fault diagnosis method based on improved evidence theory, this method defines a set of evidence, evidence credibility function is modified by using mathematical model method, as the basic evidence for reliability allocation of 0 very low reliability proposition value, does not affect the evidence to solve the 0 problems of the traditional reliability paradox D S synthesis in the rules on each proposition support the case; then, will support the probabilities as weights to resolve the conflicts of evidence, to achieve the effective integration of conflict evidence.

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法
本专利技术涉及一种断路器的故障诊断方法，尤指一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法。
技术介绍
断路器是电力系统中至关重要的控制和保护设备，也是电网中动作最为频繁的设备。照传统的计划检修方法，由于检修人员无法及时了解断路器操动机构的实际运行状态，操作盲目性强，容易造成检修过剩或检修不足。此外，断路器大修需要解体，时间成本和经济成本高，同时解体和重新装配可能会造成新的缺陷，降低断路器动作的可靠性。因本领域技术人员研发出了在线监测的方法，其是通过获取设备在运行状态下的信息特征，通过分析比较来确定设备是否发生故障或缺陷，发生故障或缺陷的部件位置，所以具有很强的实时性和针对性。其可在机械故障出现的初期及时发现故障，在问题恶化影响断路器运行之前及时处理，能很大程度上提高断路器安全运行和电力系统正常工作的可靠性的经济性。目前该方法在故障诊断的过程中，其处理的数据都是通过传感器采集得到的。但是由于诊断对象运行状态复杂，影响因素众多，同一种故障往往表现不同，同一症状又可能是多种故障。即检测量与故障特征之间，故障特征与故障源之间都是一种非线性映射，传统的在线本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先进行断路器故障特征信息提取，从设置与断路器上设置的数个故障传感器获取多路断路器故障特征信息；步骤2，分别对各个故障特征信息进行SVM融合识别，获取待测故障信号对识别框架中各故障命题的基本可信度mi；步骤3，基于改进D‑S对多源故障特征信息融合，包含如下步骤：步骤3.1，进行非零化处理及对冲突证据修正：于该步骤中对各证据进行非零化处理，将步骤2所得mi进行基本可信度非零化，该方法定义是一种证据组对命题支持率的评判机制，认为某命题中证据组对其基本可信度高于1/m既为支持该命题，其中，m为辨识框架中的命题数量，而证据组对...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先进行断路器故障特征信息提取，从设置与断路器上设置的数个故障传感器获取多路断路器故障特征信息；步骤2，分别对各个故障特征信息进行SVM融合识别，获取待测故障信号对识别框架中各故障命题的基本可信度mi；步骤3，基于改进D-S对多源故障特征信息融合，包含如下步骤：步骤3.1，进行非零化处理及对冲突证据修正：于该步骤中对各证据进行非零化处理，将步骤2所得mi进行基本可信度非零化，该方法定义是一种证据组对命题支持率的评判机制，认为某命题中证据组对其基本可信度高于1/m既为支持该命题，其中，m为辨识框架中的命题数量，而证据组对该命题的支持率为支持该命题的证据组数占总证据组数的百分比，然后对证据组中对支持率低于1/m的命题的基本可信度高于1/m的证据进行基于支持率的加权处理；设辨识框架Ω＝{A1,A2,…,Am}，{E1，E2，…，En}是辨识框架Ω上的n组证据，其基本信任函数为mi(Aj)(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m)，由于命题的平均基本可信度为1/m，令1/m作为衡量证据是否支持某命题的依据；若某证据对识别框架Ω中的命题的信度函数都为1/m，则表明该证据识别结果不明，认为是无效的；若支持某命题的基本信任函数小于1/m，则认为不支持该命题；若支持某命题的基本信任函数大于1/m，则认为支持该命题，大于越多，则支持度越高；利用数学模型方法对证据各信度函数进行修正，修正冲突证据为公式(1)修正了各证据对命题的基本可信度，主要目的是对各证据进行非零化处理，为证据中基本可信度为0的命题分配极低的信度值；在辨识框架Ω＝{A1,A2,…,Am}下，n组证据中支持命题Aj的证据数Sj，Sj为{m1(Aj),m2(Aj),…,mn(Aj)}中大于衡量依据1/m的个数，则定义n组证据中支持命题Aj的概率为Sj/n，有若满足条件(2)则认为支持命题Aj的证据对命题Aj的支持为冲突证据，然后对该冲突证据进行基于支持概率Sj/n为权重的冲突证据基本可信度的修正，具体过程如下

【专利技术属性】
技术研发人员：牛为华，赵鹏，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：河北,13