基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，首先利用压电式加速度传感器采集油断路器在合闸过程中正常和故障状态下的振动信号，然后应用小波包变换对高压断路器振动信号进行处理，得到各频段的能量并做归一化处理，构造特征向量输入SOM网络，进行故障模式判断。本发明专利技术不需要大数据库进行训练，解决目前高压断路器故障识别技术存在样本数据少，计算复杂，精度不高等问题。

【技术实现步骤摘要】
基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法
本专利技术提出了一种基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，属于断路器故障识别

技术介绍
机械故障是高压断路器的主要故障。国际大电网会议(CIGER)对高压断路器可靠性所做的2次世界范围的调查及我国电力科学研究院对高压开关事故的统计分析均表明，80％高压断路器故障起因于机械故障。因而高压断路器的机械振动信号在其机械故障诊断中有着重要作用。断路器在分合闸操作中所产生的振动信号是一系列无规则的信号量，这些振动信号还会夹杂着各种各样的噪声干扰和随机振动。高压断路器的振动信号是一种瞬时非平稳信号，包含有大量设备状态信息，通过监测断路器动作过程中的振动信号，可以识别出断路器的机械故障或机械状态。且利用振动诊断方法有利于实现对断路器的非侵入式的状态监测，可很好地解决高压隔离问题。对振动信号的处理一般包括2个环节，即特征提取、故障识别。特征提取比较常用的是时频法，时频法能兼顾时间和频率，能较好地表达信号地局部特征，特别适合非平稳信号的分析。小波包技术在保持小波正交基的优良特性的基础上改善了小波“高频低分辨”的问题，它为振动信本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过加速度传感器对断路器正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；2)对采集到的振动信号进行小波包分解，得到8个频段，8个频段信号分别以能量的形式表示，并进行归一化，构造特征向量，作为SOM网络的输入；3)对SOM网络进行训练，将所述步骤2)构造的特征向量输入到SOM网络中，对SOM网络进行训练；当SOM网络达到训练误差时，将测试数据输入到训练好的SOM网络，从而判断高压断路器的故障模式。

【技术特征摘要】
1.基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过加速度传感器对断路器正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；2)对采集到的振动信号进行小波包分解，得到8个频段，8个频段信号分别以能量的形式表示，并进行归一化，构造特征向量，作为SOM网络的输入；3)对SOM网络进行训练，将所述步骤2)构造的特征向量输入到SOM网络中，对SOM网络进行训练；当SOM网络达到训练误差时，将测试数据输入到训练好的SOM网络，从而判断高压断路器的故障模式。2.根据权利要求1所述的基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，所述步骤1)中，模拟某少油断路器在合闸过程中正常和故障状态下的振动信号，将压电式加速度传感器安装于断路器每相基座支架上，数据采集卡在断路器模拟动作时以30kHz的速率每相采集12000点振动数据送至PC机进行处理；将采集到的振动数据分成二组，每组都包括正常振动信号与故障振动信号，一组用于SOM网络的训练，另一组用于SOM网络的测试。3.根据权利要求1所述的基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，所述故障状态是指合闸线圈有短路匝和缓冲器弹簧无效超行程两种情况。4.根据权利要求1所述的基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，所述步骤2)中，采用Daubechies小波系列的db10小波对采集到的振动信号进行3层小波包变换，得到8个频段。5.根据权利要求1所述的基于小波包与SOM网络的高压断路器机械故障识别方法，其特征在于，所述步骤2)中，频段信号的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宏忠，徐艳，李思源，刘宝稳，刘勇业，宋开胜，李盛翀，吴书煜，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32