断路器运行状态诊断方法、系统及可读计算机存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种断路器运行状态诊断方法，通过在断路器上安装多个传感器，利用小波降噪理论与小波包分解算法提取振动传感器采样信号的特征，提取位移传感器采集的断路器行程

【技术实现步骤摘要】
断路器运行状态诊断方法、系统及可读计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及电气设备故障检测领域，尤其是一种应用于断路器的运行状态诊断方法、系统及可读计算机存储介质。

技术介绍

[0002]电力在能源中占据非常重要凸显的地位，由此可见保证电力系统安全稳定运行具有十分重要的经济和社会意义。而断路器作为电力系统中关键的控制和保护设备，因此保证断路器可靠安全的运行及其重要，断路器在线检测和机械故障诊断成为研究热点。
[0003]目前对断路器运行状态诊断的方法主要集中在断路器分合闸振动信号监测、断路器行程
‑
时间的监测和断路器分合闸电流的监测。具体来说可以利用小波理论和短时能量分析法对振动信号分析、利用小波包分解获得重构信号的熵值偏移、利用向量机理论进行故障模式识别、将模糊神经网络理论应用在断路器故障诊断领域、从断路器线圈电流中提取特征向量并利用经遗传算法优化后的支持向量机完成诊断、利用模糊核C
‑
均值聚类算法和支持向量机理论对故障类型进行自检测等方案。然而不管监测量是振动信号、行程特性或者分合闸电流信号，对断路器机械故障诊断的研究主要还是集中在使用单一传感器获取状态信息，存在着诊断结果不准确和很难找到通用的诊断方法等问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种断路器状态诊断方法，其特殊之处在于，包含以下步骤：
[0005]步骤一、获得断路器在正常状态下运行的振动信号和位移信号；
[0006]步骤二、对采得到振动信号进行降噪处理，并对降噪后的信号进行分解，提取个频段的能量为元素构建特征向量；
[0007]步骤三、从采集到的位移信号，计算在当前状态下断路器的刚合速度、平均合闸速度和合闸点时间，并以断路器的刚合速度、平均合闸速度和合闸点时间为元素构建特征向量；
[0008]步骤四、使断路器在不同故障状态下运行，并采集断路器在不同故障状态下运行的振动信号和位移信号，构建振动信号和位移信号的特征向量；
[0009]步骤五、以构建的振动信号和位移信号的特征向量为元素，建立断路器运行状态数据库；
[0010]步骤六、获得待测断路器运行过程中的振动信号和位移信号，构建振动信号和位移信号的特征向量；
[0011]步骤七、将步骤六得到的特征向量与断路器运行状态数据库中的特征向量进行对比，利用比较欧式距离的方法获得每个传感器采集信号对应各个运行状态的隶属度，并计算每个特征向量所提供的隶属度的可信度作为权值，对隶属度进行加权得到对应各个运行状态的加权隶属度，加权隶属度最大者所对应的运行状态就是断路器当前运行状态。
[0012]进一步地，所述步骤二的降噪方法为阈值降噪法，使用db6小波函数，分解尺度为三层对采集到的振动信号进行分解，选择软阈值函数来处理从振动信号中提取的小波系数和噪声系数，将处理后的系数进行离散小波反变换重构信号。
[0013]进一步地，所述步骤二构建特征向量的方法如下：
[0014]为小波重构序列能量，n为小波包分解层数，n＝3，
[0015][0016]式中为第j个小波包重构序列的第k个分量；N为序列d
j
中分量的个数，特征向量
[0017][0018]其中
[0019][0020]进一步地，所述步骤三构建特征向量的方法如下：
[0021]位移传感器采集到的刚合速度为v
gh
、平均合闸速度为v
a
、合闸时间为t
hz
与断路器标准合闸波形中对应的标准刚合速度为v
′
gh
、标准平均合闸速度为v
′
a
、标准合闸时间为t
′
hz
，则特征向量
[0022][0023]进一步地，所述步骤七中欧式距离的计算方法为
[0024][0025]E为采集的信号特征向量；E
f
为故障特征数据库中典型故障或正常状态时的特征向量；n为小波包分解层数，n＝3；dist(E，E
f
)为E与E
f
的欧式距离.
[0026]进一步，所述步骤七中隶属度的计算方法为
[0027][0028]∑1/dk＝1/d1+1/d2+
…
+1/dk
[0029]m(a)为某个运行状态的隶属度；d
k
为采集到信号特征向量与运行状态库中这种运行状态特征向量特征之间的欧氏距离；k为故障库中故障类型的数目。
[0030]进一步，所述步骤七中可信度的计算方法为
[0031][0032][0033]其中w
i
为可信度，A
i
为基本信度分配单元；|A
i
|为该基本信度分配单元对应的故障种类数目，m(A
i
)为A
i
的隶属度。
[0034]进一步，所述步骤七中加权隶属度的计算方法为
[0035]m(a)＝w1×
m1(a)+w2×
m2(a)+
…
+w
n
×
m
n
(a)
[0036]其中m(a)为获得的加权隶属度，w
i
为各个传感器的可信度，m
i
(a)为各个传感器获得的运行状态隶属度，n为传感器数量。
[0037]一种断路器运行状态诊断系统，包含测量模块和数据处理单元，其特征在于，所述数据处理单元包括：
[0038]振动信号降噪模块，所述振动信号降噪模块用于对断路器的振动信号进行降噪；
[0039]第一特征向量构建模块，用于构建降噪后振动信号的特征向量；
[0040]第二特征向量构建模块，用于构建位移信号的特征向量；
[0041]断路器运行状态数据库，用于存储断路器在不同运行状态下的降噪后振动信号和位移信号的特征向量；
[0042]隶属度计算模块，用于计算采集信号对应各个运行状态的隶属度；
[0043]权值计算模块，用于计算特征向量所提供的隶属度的可信度并以此为权值计算加权隶属度；
[0044]数据比较模块，用于比较加权隶属度值的大小。
[0045]本专利技术还提供一种存储有计算机程序的可读计算机存储介质，其特殊之处在于，该程序被处理器执行程序时实现如本专利技术所述的方法。
[0046]本专利技术所提供的断路器状态诊断方法，通过在断路器上安装多个传感器，利用小波降噪理论与小波包分解算法提取振动传感器采样信号的特征，提位移传感器采集的断路器行程
‑
时间特性信号的特征，结合故障特征库中储存的典型特征向量，确定监测的断路器属于各不同运行状态的隶属度。再通过引入各传感器的可信度作为权值，以此得到加权隶属度，最后得到决策结果即为断路器机械的当前运行状态。本专利技术实现了多个传感器采集信息的融合、并通过提取特征向量确定隶属度和加权隶属度的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种断路器运行状态诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一、获得断路器在正常状态下运行的振动信号和位移信号；步骤二、对采得到振动信号进行降噪处理，并对降噪后的信号进行分解，提取个频段的能量为元素构建特征向量；步骤三、从采集到的位移信号，计算在当前状态下断路器的刚合速度、平均合闸速度和合闸点时间，并以断路器的刚合速度、平均合闸速度和合闸点时间为元素构建特征向量；步骤四、使断路器在不同故障状态下运行，并采集断路器在不同故障状态下运行的振动信号和位移信号，构建振动信号和位移信号的特征向量；步骤五、以构建的振动信号和位移信号的特征向量为元素，建立断路器运行状态数据库；步骤六、获得待测断路器运行过程中的振动信号和位移信号，构建振动信号和位移信号的特征向量；步骤七、将步骤六得到的特征向量与断路器运行状态数据库中的特征向量进行对比，利用比较欧式距离的方法获得每个传感器采集信号对应各个运行状态的隶属度，并计算每个特征向量所提供的隶属度的可信度作为权值，对隶属度进行加权得到对应各个运行状态的加权隶属度，加权隶属度最大者所对应的运行状态就是断路器当前运行状态。2.如权利要求1所述断路器运行状态诊断方法，其特征在于，所述步骤二的降噪方法为阈值降噪法，使用db6小波函数，分解尺度为三层对采集到的振动信号进行分解，选择软阈值函数来处理从振动信号中提取的小波系数和噪声系数，将处理后的系数进行离散小波反变换重构信号。3.如权利要求1所述断路器运行状态诊断方法，其特征在于，所述步骤二构建特征向量的方法如下：为小波重构序列能量，n为小波包分解层数，n＝3，式中为第j个小波包重构序列的第k个分量；N为序列d
j
中分量的个数，特征向量其中4.如权利要求1所述断路器运行状态诊断方法，其特征在于，所述步骤三构建特征向量的方法如下：位移传感器采集到的刚合速度为v
gh
、平均合闸速度为v
a
、合闸时间为t
hz
与断路器标准合闸波形中对应的标准刚合速度为v
′
gh
、标准平均合闸速度为v
′
a
、标准合闸时间为t
′
hz
，则特征向量
5.如权利要求1所述断路器运行状态诊断方法，其特征在于，所述步骤七中欧式距离的计算方法为E为采集的信号特征向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：包伟川，卜新良，李璐，刘会兰，赵书涛，宿浩，王南，戴怡妮，高玲，杜月，黄兰强，
申请(专利权)人：华北电力大学保定国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：