【技术实现步骤摘要】
一种有载分接开关机械故障智能识别方法
本专利技术涉及变压器
，尤其是一种有载分接开关机械故障智能识别方法。
技术介绍
有载调压变压器，是我国输配电网中的重要电气设备，它主要承担着联络高低压输配电网、调节和控制功率潮流以及稳定系统负荷中心电压的重要功能和作用，在我国现代输配电网中已经得到越来越广泛的应用。有载调压变压器的调压功能主要是通过有载调压分接开关(On-LoadTapChanger,OLTC)逐级切换触头分接来实现，有载分接开关的运行状况关系到电力系统的安全可靠运行，对电网调度的灵活性也有重要作用。然而，有载分接开关的制造和检修维护技术尚不完善，随着有载调压变压器在电网中的大规模应用，有载分接开关发生故障造成的事故屡见不鲜。针对有载分接开关的在线监测和机械故障诊断，在现代输配电网中发挥着越来越重要的作用，对电网的整体安全运行具有非凡的的现实意义，同时也是泛在电力物联网建设的重要需求。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种有载分接开关机械故障智能识别方法，能够解决现有技术的不足，提...
【技术保护点】
1.一种有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于包括以下步骤：/nS110:获取有载分接开关切换过程中的多通道振动信号，构成测试和训练样本集；/nS120:对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；/nS130：就各个节点的重构信号计算能量熵，将各通道振动信号计算得到的能量熵组合构成一维特征向量；/nS140：将计算得到的一维特征向量进行模式分类，得到故障类型识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于包括以下步骤：
S110:获取有载分接开关切换过程中的多通道振动信号，构成测试和训练样本集；
S120:对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；
S130：就各个节点的重构信号计算能量熵，将各通道振动信号计算得到的能量熵组合构成一维特征向量；
S140：将计算得到的一维特征向量进行模式分类，得到故障类型识别结果。
2.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于：所述多通道振动信号为方向相互垂直的三通道振动信号。
3.根据权利要求2所述的有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于：步骤S120中，使用小波包分解算法对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；
用hk和gk表示小波包变换中滤波环节的系数，并定义小波函数为φ(t)，对应的尺度函数用y(t)表示，小波函数和尺度函数用以下方程组来表示：
式中，u2n(t)和u2n+1(t)分别为尺度函数和小波函数，函数组{un}是由基函数u0(t)定义的小波包，得到函数组，
{2j/2un(2jt-k)；n∈k；k∈Z}
其中j表示尺度函数，k表示位移函数，n表示震荡系数，通过调节j和k的值，对振动信号作小波包分解。
4.根据权利要求3所述的有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于：所述一维特征向量的计算方法为，
设u为原始信号，经过J层的小波包分解后，得到2J个互不重叠的子信号，作为原始信号的特征信号；设J层的第i个节点的重构信号为ui，则对应的Shannon熵为，
共有2J个节点的能量共同构造出一个特征向量，作为后续分类器的输入，将每一个特征向量的数据归一化至[0，1]，利用公式进行归一化，其中，xi为特征向量的第i个数据，xmin和xmax为该向量的最小值和最大值，为归一化后的值。
5.根据权利要求4所述的有载分接开关机械故障智能识别方法，其特征在于：采用模糊加权最小二乘支持向量机模型进行故障类型识别；
给定的样本集Tg＝(xi，yi)，M维输入xi∈RM，一维输出yi∈R，i＝1，2，L，N，利用非线性映射函数将非线性不可分样本映射到高维特征空间中，从而将非线性函数估计问题转化为一个线性回归问题，
根据结构风险最小化原理，将这一线性回归问题等效为一个等式约束的优化问题：
其中C为惩罚因子，即正则化参数；e为误差变量矩阵，ei为第i个样本对应的误差变量，N为样本集中样本总数；ω,b为支持向量机线性回归方程的系数矩阵；
然后使用拉格朗日乘子...
【专利技术属性】
技术研发人员：高树国，耿江海，张志刚，何瑞东，殷庆栋，邢超，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院，华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：河北;13
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