一种断路器在线监测和故障诊断装置及其工作方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种断路器在线监测和故障诊断装置及其工作方法，包括中央处理器及与其相连的电源、RTC定时器、复位电路、位移传感器、模拟/数字转换器、语音模块、JTAG接口、开关量输入接口、报警电路等；本发明专利技术综合机械特性方法和语音信息方法分析断路器运行状态的思路是，在特征参数层，将机械特性方法和语音信息分析方法的特征参数结合成一个新的特征参数，再将这个新的特征参数输入到训练好的高斯混合模型中，判断更接近哪种运行状态下的模型，据此判断出断路器的运行状态；这种思路既保留了最直接反映断路器状态的参数，又引用了不易受外界环境影响的语音特征参数，给断路器运行状态在线准确监测和故障诊断提供了保障。

【技术实现步骤摘要】
一种断路器在线监测和故障诊断装置及其工作方法
本专利技术涉及一种嵌入式语音信息分析方法及装置，属于语音识别
，具体是涉及一种断路器在线监测和故障诊断装置及其工作方法。
技术介绍
断路器应用场合及其广泛，其工作状态影响着整个电力系统的工作稳定性。如今，电力设备的检修方式已经发生了改变，不再以设备的动作次数为依据，而是以设备的状态为依据，这就意味着对断路器状态进行在线监测变得至关重要。统计结果表明，断路器的操动机构是发生问题的常见地方，而且机械特性是造成大多数断路器故障主要原因。经过几十年的研究发展，断路器的监测手段不断的创新，其中应用最为广泛的是行程/时间曲线分析法，因为它能检测断路器的机械特性，但是还存在着接线复杂、操作繁琐、传感器安装困难等缺点；图像测量方法刚刚开始被用于断路器的故障诊断研究，该方法尚在研究发展之中。高压断路器的合(分)闸操作主要由其机械部件来完成，机械部件运行的可靠性直接关系到断路器的正常运行，机械特性状态监测意义重大。但是，机械特性在线监测和故障诊断方法存在受周围强电磁场的影响较大的问题，而且断路器之间的差异及环境的差异性使得断路器的工作特性并不是完全相同的，断路器机械特性的变化，要求对处理数据得到算法进行改进，才能达到对断路器的稳定监测的效果。为更加精确地获取断路器的运行状态，本专利技术提出增加一种基于语音信息分析实现断路器故障检测的方法，在特征参数层将机械特性参数与语音信息特征参数相结合，得到一个新的特征参数，再将新的特征参数输入到训练好的高斯混合模型中，判断更接近哪个状态的模型，据此作出对断路器运行状态的判断。断路器的在线监测和故障诊断能够在故障出现之前发出警示，从而提高断路器运行的可靠性。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是：为弥补环境因素对断路器机械特性在线监测结果影响较大的缺陷，同时提出一种全新的基于语音信号分析的断路器运行状态在线监测方法，结合以上背景和需求，本专利技术提供一种基于语音信号分析和机械特性分析的断路器在线监测和故障诊断装置及其工作方法。这种系统既能够兼顾断路器机械特性的在线监测，又能够通过语音信息分析在线监测来弥补不同环境下机械特性的差异性导致的误差，达到更加精准的在线监测和故障判断结果。为解决本专利技术的技术问题，所采用的技术方案为：一种断路器在线监测和故障诊断装置，该装置包括中央处理器及与其相连的电源、RTC定时器、复位电路、位移传感器、模拟/数字转换器、语音模块、RS485接口、RS232接口、JTAG接口、开关量输入接口、报警电路、SRAM和EEPROM；中央处理器，为信号采集及处理的控制芯片，采用TI公司生产的TMS320F28335芯片；位移传感器，测量断路器行程-时间特性，采用WDL25-2型直滑式导电塑料电位器；其输出端接模拟/数字转换器的输入端；模拟/数字转换器完成传感器采集信号的模拟/数字转换；模拟/数字转换器并行接口与处理器的数据总线相连，其中片选端与处理器的XZCS0相连，即将AD转换的数据存放在处理器的片外存储区XINTF区0，读写控制信号端与处理器的XRD和XWE信号相连；语音模块，与处理器通过SPI接口连接，包括存储模块和处理模块，存储模块内预存有语音识别模型，处理模块用于基于语音识别模型及当前的语音信息判断出当前断路器的运行状况；SRAM和EEPROM，为片外扩展的存储器，分别为保存系统运行时的数据及参数做准备；SRAM并行接口与处理器的数据总线相连，片选端与处理器的XZCS6信号相连，表示外部RAM位于处理器的片外存储区XINTF6；EEPROM与处理器提供的IIC主机控制器直接相连；开关量输入接口，即断路器分、合闸信号的监测以及报警电路；RS485接口，为与上位机通信的串行接口；采用TI公司生产的3.3V供电芯片SN65HVD12作为485收发芯片，收发控制端通过GPIO口接到处理器，通过控制GPIO口的高低电平来切换485的收发状态，接收发送端与处理器通过SCIC接口相连；RS232接口可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；采用MAXIM公司生产的MAX3232芯片完成电平转换，并与处理器通过SCIB接口相连；JTAG接口，为仿真调试接口，以及程序烧写接口；报警电路，通过GPIO口与处理器相连。一种断路器在线监测和故障诊断装置的工作方法，包括以下步骤：步骤A：获得断路器分、合闸发生信号；步骤B：接收语音片断输入，提取语音特征参数F1，该特征参数为12维美尔频率倒谱系数；步骤C：接收位移传感器输出信号，求取真空断路器机械特性参数F2：合、分闸时间、触头行程、开距、超行程、合、分闸平均速度以及刚合刚分速度，并通过RS485传输到上位机；步骤D：获得18维的特征参数将特征参数F3输入到已经训练好的状态识别模型中，来确定哪一个状态识别模型是一个最佳匹配，根据匹配的状态识别模型来选择该模型对应的断路器工作状态，并将结果显示在上位机。本专利技术相对于现有技术的有益效果是：(1)本专利技术在常用的机械特性在线监测和故障诊断方法的基础上增加了语音信息分析的方法，机械特性在线监测和故障诊断方法存在受周围强电磁场的影响较大的问题，而且断路器之间的差异及环境的差异性使得断路器的工作特性并不是完全相同的，断路器机械特性的变化，要求对处理数据得到算法进行改进，才能达到对断路器的稳定监测的效果，语音信息分析的方法则不会受环境因素的影响，一定程度上弥补了单纯使用机械特性方法引起的误差。(2)本专利技术综合机械特性方法和语音信息方法分析断路器运行状态的思路是，在特征参数层，将机械特性方法和语音信息分析方法的特征参数结合成一个新的特征参数，再将这个新的特征参数输入到训练好的高斯混合模型中，判断更接近哪种运行状态下的模型，据此判断出断路器的运行状态；这种思路既保留了最直接反映断路器状态的参数，又引用了不易受外界环境影响的语音特征参数，给断路器运行状态在线准确监测和故障诊断提供了保障。附图说明以下结合实施例和附图对本专利技术作出进一步的详述。图1为本专利技术的系统结构框图；图2为语音模块的结构框图；图3为本专利技术的机械特性采集模块软件总体框图；图4为本专利技术的机械特性采集软件流程图；图5为本专利技术的特征提取流程图。具体实施方式实施例1请参阅图1和2所示，一种断路器在线监测和故障诊断装置，包括中央处理器101及与其相连的电源102、RTC定时器103、复位电路104、位移传感器105、模拟/数字转换器106、语音模块107、RS485接口108、RS232接口109、JTAG接口110、开关量输入接口111、报警电路112、SRAM113和EEPROM114。中央处理器101，为信号采集及处理的控制芯片，采用TI公司生产的TMS320F28335芯片。位移传感器105，测量断路器行程-时间特性，采用WDL25-2型直滑式导电塑料电位器。其输出端接模拟/数字转换器106的输入端。模拟/数字转换器106完成传感器采集信号的模拟/数字转换。模拟/数字转换器106并行接口与处理器101的数据总线相连，其中片选端与处理器101的XZCS0相连，即将AD转换的数据存放在处理器101的片外存储区XINTF区0，读写控制信号端与处理器101的XRD和XWE信号相连。语音模块107，与处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种断路器在线监测和故障诊断装置，其特征在于，该装置包括中央处理器(101)及与其相连的电源(102)、RTC定时器(103)、复位电路(104)、位移传感器(105)、模拟/数字转换器(106)、语音模块(107)、RS485接口(108)、RS232接口(109)、JTAG接口(110)、开关量输入接口(111)、报警电路(112)、SRAM(113)和EEPROM(114)；中央处理器(101)，为信号采集及处理的控制芯片，采用TI公司生产的TMS320F28335芯片；位移传感器(105)，测量断路器行程‑时间特性，采用WDL25‑2型直滑式导电塑料电位器；其输出端接模拟/数字转换器(106)的输入端；模拟/数字转换器(106)完成传感器采集信号的模拟/数字转换；模拟/数字转换器(106)并行接口与处理器(101)的数据总线相连，其中片选端与处理器(101)的XZCS0相连，即将AD转换的数据存放在处理器(101)的片外存储区XINTF区0，读写控制信号端与处理器(101)的XRD和XWE信号相连；语音模块(107)，与处理器(101)通过SPI接口连接，包括存储模块(1071)和处理模块(1072)，存储模块(1071)内预存有语音识别模型，处理模块(1072)用于基于语音识别模型及当前的语音信息判断出当前断路器的运行状况；SRAM(113)和EEPROM(114)，为片外扩展的存储器，分别为保存系统运行时的数据及参数做准备；SRAM(113)并行接口与处理器(101)的数据总线相连，片选端与处理器(101)的XZCS6信号相连，表示外部RAM位于处理器(101)的片外存储区XINTF6；EEPROM(114)与处理器(101)提供的IIC主机控制器直接相连；开关量输入接口(111)，即断路器分、合闸信号的监测以及报警电路；RS485接口(108)，为与上位机通信的串行接口；采用TI公司生产的3.3V供电芯片SN65HVD12作为485收发芯片，收发控制端通过GPIO口接到处理器(101)，通过控制GPIO口的高低电平来切换485的收发状态，接收发送端与处理器(101)通过SCIC接口相连；RS232接口(109)可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；采用MAXIM公司生产的MAX3232芯片完成电平转换，并与处理器(101)通过SCIB接口相连；JTAG接口(110)，为仿真调试接口，以及程序烧写接口；报警电路(112)，通过GPIO口与处理器(101)相连。...

【技术特征摘要】
1.一种断路器在线监测和故障诊断装置，其特征在于，该装置包括中央处理器(101)及与其相连的电源(102)、RTC定时器(103)、复位电路(104)、位移传感器(105)、模拟/数字转换器(106)、语音模块(107)、RS485接口(108)、RS232接口(109)、JTAG接口(110)、开关量输入接口(111)、报警电路(112)、SRAM(113)和EEPROM(114)；中央处理器(101)，为信号采集及处理的控制芯片，采用TI公司生产的TMS320F28335芯片；位移传感器(105)，测量断路器行程-时间特性，采用WDL25-2型直滑式导电塑料电位器；其输出端接模拟/数字转换器(106)的输入端；模拟/数字转换器(106)完成传感器采集信号的模拟/数字转换；模拟/数字转换器(106)并行接口与处理器(101)的数据总线相连，其中片选端与处理器(101)的XZCS0相连，即将AD转换的数据存放在处理器(101)的片外存储区XINTF区0，读写控制信号端与处理器(101)的XRD和XWE信号相连；语音模块(107)，与处理器(101)通过SPI接口连接，包括存储模块(1071)和处理模块(1072)，存储模块(1071)内预存有语音识别模型，处理模块(1072)用于基于语音识别模型及当前的语音信息判断出当前断路器的运行状况；SRAM(113)和EEPROM(114)，为片外扩展的存储器，分别为保存系统运行时的数据及参数做准备；SRAM(113)并行接口与处理器(101)的数据总线相连，片选端与处理器(101)的XZCS6信号相连，表示外部RAM位于处理器(101)的片外存储区XINTF6；EEPROM(114)与处理器(101)提供的IIC主机控制器直接相连；开关量输入接口(111)，即断路器分、合闸信号的监测以及报警电路；RS485接口(108)，为与上位机通信的串行接口；采用TI公司生产的3.3V供电芯片SN65HVD12作为485收发芯片，收发控制端通过GPIO口接到处理器(101)，通过控制GPIO口的高低电平来切换485的收发状态，接收发送端与处理器(101)通过SCIC接口相连；RS232接口(109)可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；采用MAXIM公司生产的MAX3232芯片完成电平转换，并与处理器(101)通过SCIB接口相连；JTAG接口(110)，为仿真调试接口，以及程序烧写接口；报警电路(112)，通过GPIO口与处理器(101)相连。2.一种如权利要求1所述断路器在线监测和故障诊断装置的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：获得断路器分、合闸发生信号；步骤B：接收语音片断输入，提取语音特征参数F1，该特征参数为12维美尔频率倒谱系数；步骤C：接收位移传感器输出信号，求取真空断路器机械特性参数F2：合、分闸时间、触头行程、开距、超行程、合、分闸平均速度以及刚合刚分速度，并通过RS485传输到上位机；步骤D：获得18维的特征参数将特征参数F3输入到已经训练好的状态识别模型中，来确定哪一个状态识别模型是一个最佳匹配，根据匹配的状态识别模型来选择该模型对应的断路器工作状态，并将结果显示在上位机。3.如权利要求2所述的工作方法，其特征在于，步骤B中提取语音特征参数F1采用如下方法：步骤1：接收待识别的语音片断输入；步骤2：对待识别的语音片断数字化以提供数字语音信号；步骤3：对待识别的数字语音信号X(n)进行预处理，包括预加重、分帧、加窗、端点检测：步骤3.1：对待识别的数字语音信号X(n)按下面进行预加重：式中α＝0.9375，n表示待识别的情感数字语音离散点序号；步骤3.2：采用交叠分段的方法进行分帧，前一帧与后一帧之间有交叠的部分，称为帧移，此处帧移取7ms，即在11.025kHz采样率下取80个点，每一帧长取23ms，即取256个点；步骤3.3：选择汉明窗对语音信号进行加窗处理，窗口函数如下：式中n′表示每一帧数字语音离散点序号，N表示每一帧数字语音离散点点数，此处N＝256；步骤3.4：采用公知的能量过零率双门限判决法来完成端点检测，即依据环境噪声的能量和过零率都低于语音信号的短时能量和短时过零率的原则，首先用短时能量作第一级判别，然后在此基础上再用短时过零率作第二级判别，计算出短时能量上限、下限和过零率门限的值，然后对每帧数据进行判断，端点检测后得到每一帧数字语音X(n′)；步骤4：对经过预处理的数字语音提取语音特征参数F1，该特征参数为12维美尔频率倒谱系数：步骤4.1：在时域信号X(n′)后增补0，使得增补0后的序列的长度为N′，使N′为2的整数次幂，然后经过离散傅立叶变换DFT后得到线性频谱X(k)，转换公式为：步骤4.2：将上述线性频谱X(k)通过美尔频率滤波器组Hm(k)得到美尔频谱，并通过对数能量的处理，得到对数频谱S(m)，由线性频谱X(k)到对数频谱S(m)的总传递函数为：其中对于有M个带通滤波器的滤波器组，m＝1,2,…,M，每个带通滤波器的传递函数为：步骤4.3：将上述对数频谱S(m)经过离散余弦变换，变换到倒谱频域，即...

【专利技术属性】
技术研发人员：于传，黄永明，刘静，张吉辉，周密，舒永志，康臣，唐毅，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司培训中心，安徽电气工程职业技术学院，东南大学，国网安徽省电力有限公司黄山供电公司，国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司，国家电网公司高级培训中心，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34