一种断路器故障检测装置及多种数据融合故障检测方法制造方法及图纸

一种断路器故障检测装置及多种数据融合故障检测方法，涉及模型分类分析技术领域。包括中央处理器及与其相连的电源、RTC定时器、复位电路、SRAM、EEPROM、开关量输入接口、报警电路、RS485接口、RS232接口、JTAG、位移传感器、真空变送器、模数转换器、语音模块和加速度传感器；本发明专利技术提出融合机械特性、语音、真空度和振动信号等多种方法的断路器故障检测方法，将断路器机械特性参数与语音信息特征参数、真空度参数、振动信号特征量组合得到多特征量参数进行识别，能够更加准确和全面的反映出断路器的机械状态。

A Circuit Breaker Fault Detection Device and Multiple Data Fusion Fault Detection Methods

The invention provides a circuit breaker fault detection device and a variety of data fusion fault detection methods, which relates to the field of model classification analysis technology. It includes CPU and its connected power supply, RTC timer, reset circuit, SRAM, EEPROM, switching input interface, alarm circuit, RS485 interface, RS232 interface, JTAG, displacement sensor, vacuum transmitter, analog-to-digital converter, voice module and acceleration sensor; the invention proposes interruption by integrating mechanical characteristics, voice, vacuum and vibration signals, etc. The circuit breaker fault detection method combines the mechanical characteristic parameters of the circuit breaker with the voice information characteristic parameters, the vacuum parameter and the vibration signal characteristic parameters to identify the multi-characteristic parameters, which can more accurately and comprehensively reflect the mechanical state of the circuit breaker.

【技术实现步骤摘要】
一种断路器故障检测装置及多种数据融合故障检测方法
本专利技术涉及模型分类分析
，具体是涉及一种断路器故障检测装置及多种数据融合故障检测方法。
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。实现断路器机械特性在线监测的方法很多，如频谱分析，红外线分析，系统动态响应特性的测试分析，系统压力的动态测试，组件壳体的振动信号分析，超声波的分析等。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，本专利技术提出融合机械特性、语音、真空度和振动信号等多种方法的断路器故障检测方法，在特征参数层将机械特性参数与语音信息特征参数、真空度参数、加速度参数相结合，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，据此对断路器的运行状态及故障类型作出综合评判。同时，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，提出一种融合机械特性、语音、真空度和振动信号等多种方法的断路器运行状态在线检测方法。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采集、真空度监测和振动信号监测等多种方法进行分析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。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种断路器故障检测装置，包括中央处理器及与其相连的电源、RTC定时器、复位电路、SRAM、EEPROM、开关量输入接口、报警电路、RS485接口、RS232接口、JTAG、位移传感器、真空变送器、模数转换器、语音模块和加速度传感器；位移传感器和真空变送器的输出端接模拟/数字转换器的输入端，模拟/数字转换器并行接口与处理器的数据总线相连；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；SRAM并行接口与处理器的数据总线相连；EEPROM与处理器提供的IIC主机控制器直接相连；开关量输入接口监测断路器分、合闸信号；报警电路通过GPIO口与处理器相连；RS485接口为与上位机通信的串行接口；RS232接口可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；JTAG接口为仿真调试接口，以及程序烧写接口；RS485接口收发控制端通过GPIO口接到处理器，接收发送端与处理器通过SCIC接口相连；RS232接口与处理器通过SCIB接口相连；加速度传感器通过IIC总线与处理器相连。一种多种数据融合故障检测方法，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；步骤D：接收真空变送器输出信号，求取真空断路器的真空度参数F3；步骤E：接收加速度传感器的输出信号，求取断路器的5维振动信号特征参数F4；步骤F：获得24维特征参数将特征参数F5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。作为本专利技术的多种数据融合故障检测方法的优选技术方案：步骤B中提取特性参数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：对信号进行5层小波包分解，分别提取小波包分解第5层从低频到高频32个频率的信号特征S5j(j＝0,1,...,31)，则总信号为S＝S50+S51+...+S531(2)1)求频带信号能量；设S5j(j＝0,1,...,31)对应的能量为E5j(j＝0,1,...,31)，则有其中xjk表示信号S5j离散点的幅值；2)构造特征向量；不同类型的信号在各个频带内的能量各不相同，以能量为特征构造特征向量：T＝[E50,E51,...,E531](4)再对其进行归一化处理得最后的特征矢量。作为本专利技术的多种数据融合故障检测方法的优选技术方案：步骤C提取真空断路器机械特性参数采用如下方法：步骤1：接收位移传感器输出信号；步骤2：模拟/数字转换器将采样模拟电压信号转换为数字信号；步骤3：对采样信号进行预处理，即对其进行数字滤波；步骤3.1：对行程-时间曲线作频谱分析，采用快速傅里叶变换得到频谱图；步骤3.2：分析频谱图，得到数字滤波器的设计指标；步骤3.3：根据指标，分析需要使用的数字滤波器类型以及相关参数；最终确定使用FIR低通数字滤波器，选用窗函数法对理想滤波器序列进行加汉宁窗N＝80，Fs＝40800HZ，Fc＝3000HZ；汉宁窗的窗函数为：步骤4：采取双极值法对分(合)闸曲线求取合(分)闸换位点；步骤4.1：在采样程序中设置采样4000个点的信息，每隔20us采样一次，经过试验可知前3000个点包含了断路器所有的断路器动触头行程信息；步骤4.2：获得位移数据后，对其进行两次差分，获得速度-时间曲线和加速度-时间曲线；步骤4.3：通过查找算法可找到速度-时间曲线上相邻的极大值点和极小值点对(即相邻的波峰和波谷)，并根据此判断出换位点的位置；步骤5：根据得到的合(分)闸换位点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。作为本专利技术的多种数据融合故障检测方法的优选技术方案：步骤4.3中具体判断换位点位置的方法为：在合闸过程中，从零开始，若极值点对能首次满足以下两个条件，即可判定该极值点对中的极大值点为合闸换位点；1)在极值点对所对应的加速度-时间曲线中加速度连续小于0的点数超过预先设置的阀值K1；2)极值点对所对应的速度-时间曲线中速度之差的绝对值大于预先设置的阀值K2；在分闸过程中，从零时刻开始，当极值点对首次满足以下两个条件时即可判定此极值点对中的速度极小值点所对应的位置为分闸换位点；1)在极值点所对应的加速度-时间曲线段上，加速度连续大于零的时间超过预先设定的阀值M1；2)极值点对所对应的速度之差的绝对值大于预先设定的阀值M2。作为本专利技术的多种数据融合故障检测方法的优选技术方案：步骤5中对F2各项参数的具体计算方法如下：合(分)闸时间：从合(分)闸线圈中有电流通过开始，一直到动触头运动到换位点的时间，即为合(分)闸时间；合(分)闸时间是否稳定反映了断本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种断路器故障检测装置，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)、SRAM(105)、EEPROM(106)、开关量输入接口(107)、报警电路(108)、RS485接口(109)、RS232接口(110)、JTAG(111)、位移传感器(112)、真空变送器(113)、模数转换器(114)、语音模块(115)和加速度传感器(116)；位移传感器(112)和真空变送器(113)的输出端接模拟/数字转换器(114)的输入端，模拟/数字转换器(114)并行接口与处理器(101)的数据总线相连；语音模块(115)与处理器(101)通过SPI接口连接，包括存储模块(1151)和处理模块(1152)；SRAM(105)并行接口与处理器(101)的数据总线相连；EEPROM(106)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(107)监测断路器分、合闸信号；报警电路(108)通过GPIO口与处理器(101)相连；RS485接口(109)为与上位机通信的串行接口；RS232接口(110)可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；JTAG接口(111)为仿真调试接口，以及程序烧写接口；RS485接口(109)收发控制端通过GPIO口接到处理器(101)，接收发送端与处理器(101)通过SCIC接口相连；RS232接口(110)与处理器(101)通过SCIB接口相连；加速度传感器(116)通过IIC总线与处理器(101)相连。...

【技术特征摘要】
1.一种断路器故障检测装置，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)、SRAM(105)、EEPROM(106)、开关量输入接口(107)、报警电路(108)、RS485接口(109)、RS232接口(110)、JTAG(111)、位移传感器(112)、真空变送器(113)、模数转换器(114)、语音模块(115)和加速度传感器(116)；位移传感器(112)和真空变送器(113)的输出端接模拟/数字转换器(114)的输入端，模拟/数字转换器(114)并行接口与处理器(101)的数据总线相连；语音模块(115)与处理器(101)通过SPI接口连接，包括存储模块(1151)和处理模块(1152)；SRAM(105)并行接口与处理器(101)的数据总线相连；EEPROM(106)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(107)监测断路器分、合闸信号；报警电路(108)通过GPIO口与处理器(101)相连；RS485接口(109)为与上位机通信的串行接口；RS232接口(110)可作为调试或接其他满足232电平标准的串口设备；JTAG接口(111)为仿真调试接口，以及程序烧写接口；RS485接口(109)收发控制端通过GPIO口接到处理器(101)，接收发送端与处理器(101)通过SCIC接口相连；RS232接口(110)与处理器(101)通过SCIB接口相连；加速度传感器(116)通过IIC总线与处理器(101)相连。2.一种基于权利要求1所述装置的多种数据融合故障检测方法，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；步骤D：接收真空变送器输出信号，求取真空断路器的真空度参数F3；步骤E：接收加速度传感器的输出信号，求取断路器的5维振动信号特征参数F4；步骤F：获得24维特征参数将特征参数F5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所述的多种数据融合故障检测方法，其特征在于，步骤B中提取特性参数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：对信号进行5层小波包分解，分别提取小波包分解第5层从低频到高频32个频率的信号特征S5j(j＝0,1,...,31)，则总信号为S＝S50+S51+...+S531(2)1)求频带信号能量；设S5j(j＝0,1,...,31)对应的能量为E5j(j＝0,1,...,31)，则有其中xjk表示信号S5j离散点的幅值；2)构造特征向量；不同类型的信号在各个频带内的能量各不相同，以能量为特征构造特征向量：T＝[E50,E51,...,E531](4)再对其进行归一化处理得最后的特征矢量。4.如权利要求3所述的多种数据融合故障检测方法，其特征在于，步骤C提取真空断路器机械特性参数采用如下方法：步骤1：接收位移传感器输出信号；步骤2：模拟/数字转换器将采样模拟电压信号转换为数字信号；步骤3：对采样信号进行预处理，即对其进行数字滤波；步骤3.1：对行程-时间曲线作频谱分析，采用快速傅里叶变换得到频谱图；步骤3.2：分析频谱图，得到数字滤波器的设计指标；步骤3.3：根据指标，分析需要使用的数字滤波器类型以及相关参数；最终确定使用FIR低通数字滤波器，选用窗函数法对理想滤波器序列进行加汉宁窗N＝80，Fs＝40800HZ，Fc＝3000HZ；汉宁窗的窗函数为：步骤4：采取双极值法对分(合)闸曲线求取合(分)闸换位点；步骤4.1：在采样程序中设置采样4000个点的信息，每隔20us采样一次，经过试验可知前3000个点包含了断路器所有的断路器动触头行程信息；步骤4.2：获得位移数据后，对其进行两次差分，获得速度-时间曲线和加速度-时间曲...

【专利技术属性】
技术研发人员：于传，黄永明，周密，康臣，王文林，张吉辉，程鳌，朱海强，刘亮，徐华，陈银，
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阜阳供电公司，国网安徽省电力有限公司黄山供电公司，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