The invention discloses a method for fault diagnosis of circuit breaker operating mechanism based on SOM CCA, first established the fault diagnosis data model of circuit breaker operating mechanism; then the analysis algorithm of feature extraction from the circuit breaker closing coil current in the dimension reduction Qu Yuan; second is used to classify the fault type self organization neural network the network algorithm, get self-organizing neural network algorithm training results; finally the last step of self-organizing neural network algorithm to test the training results of circuit breaker fault diagnosis switch coil current data. The invention of the fault diagnosis method of circuit breaker operating mechanism based on SOM CCA, curved element analysis and self-organizing neural network is applied in the circuit breaker operating mechanism fault diagnosis, diagnosis speed, accurate diagnosis rate is high.
【技术实现步骤摘要】
一种基于CCA-SOM的断路器操作机构故障诊断方法
本专利技术涉及一种基于CCA-SOM的断路器操作机构故障诊断方法。
技术介绍
断路器故障中有70%~80%是由操动机构故障引起的,所以能获取断路器操动机构的工作状况对断路器健康运行有很重要的意义。断路器操动机构可监测到的信号包括分合闸线圈电流与电压、动触头行程与速度、分合闸时间、断路器操作过程中的合闸弹簧状态、机械振动、接触电阻。从断路器分合闸电流波形中提取了8个特征属性来判断操动机构工作状态,如果根据这8个特征属性进行故障模式识别则需要28=256个诊断样本,这显然是难以做到的。特征之间可能具有相关性会导致两个特征有较好的分类信息,但是合并为特征向量是几乎得不到任何信息,所以有必要在尽可能保留分类信息的前提下对特征属性进行维数缩减。曲元分析(CurvilinearComponentAnalysis,CCA)算法是由Demartines等人提出的作为维数缩减与多维数据集展示的一种非线性映射方法。它引入一个输入空间与输出空间的代价函数将高维数据转化到低维空间,为进一步的聚类或分类分析作准备。请参阅图1,曲元分析分量化和非线性映射两步进行,每个N维的神经元有两个权重矩阵:n维的输入矩阵。自组织神经网络即自组织特征映射(Self-OrganizingMap:SOM)神经网络是由芬兰赫尔辛基大学的神经网络专家Kohonen教授于1981年提出的一种神经网络模型。它基于生物体神经细胞的思想而来发展而来。请参阅图2,SOM是对生物脑认知机制的一个粗浅的模仿,SOM神经网络的基本结构,该网络模型第一层为输入层,类似于生 ...
【技术保护点】
一种基于CCA‑SOM的断路器操作机构故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,建立断路器操作机构的故障诊断数据模型;S2,利用曲元分析算法将断路器分合闸线圈电流中提取出的特征量进行维数缩减;S3,利用自组织神经网络算法对故障类型进行分类,得到自组织神经网络算法训练结果;S4,利用上一步得出的自组织神经网络算法训练结果对待测的断路器分合闸线圈电流数据进行故障诊断。
【技术特征摘要】
1.一种基于CCA-SOM的断路器操作机构故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,建立断路器操作机构的故障诊断数据模型;S2,利用曲元分析算法将断路器分合闸线圈电流中提取出的特征量进行维数缩减;S3,利用自组织神经网络算法对故障类型进行分类,得到自组织神经网络算法训练结果;S4,利用上一步得出的自组织神经网络算法训练结果对待测的断路器分合闸线圈电流数据进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的一种基于CCA-SOM的断路器操作机构故障诊断方法,其特征在于,步骤S2中,利用曲元分析算法,将监测到的断路器分合闸线圈电流中提取出的特征量映射到三维空间。3.根据权利要求1所述的一种基于CCA-SOM的断路器操作机构故障诊断方法,其特征在于,步骤S3,利用自组织神经网络算法对故障类型进行分类,主要分为以下两个步骤:S31,学习过程:利用自组织神经网络算法对经过曲元分析算法处理的断路器故障诊断样本数据进行训练统计,得到样本数据的统计柱状图及...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐友刚,沈晓峰,陆敏安,傅铭,顾华,徐萍,李建宁,鲁志豪,沈超,朱凯,马晔晖,金剑,孙进,孙俊,刘斌,贾雅君,
申请(专利权)人:国网上海市电力公司,上海君世电气科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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