【技术实现步骤摘要】
一种基于声振联合的GIS机械特性检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及智能变电站的智能开关状态监测领域,特别是涉及一种基于声振联合的GIS机械特性检测方法及系统,用于智能变电站内GIS机械状态的实时监测与故障预警。
技术介绍
[0002]随着超、特高压电网的建设,电力系统容量与能量的需求不断提高,对电力系统的可靠性和经济性也提出了越来越高的要求。气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated switchgear,GIS)以其安全可靠性高、节省占地面积、检修周期长、易于维护、具有较强的环境适应能力等优点,在电网中的应用日益广泛。然而GIS设备因其采用全金属封闭结构,其内部机械结构较为复杂和庞大,可能会出现安装缺陷、螺栓松动、触头接触不到位等机械故障,一旦发生故障,影响范围大且难以准确定位及快速抢修,影响故障后的设备投运,导致严重的经济损失。因此,及时有效发现GIS设备内部潜伏性机械缺陷并准确研判缺陷类型及位置,对保障GIS设备安全稳定运行具有重要意义。
[0003]GIS运行时的振动信号可以有效反映其机械状态的固有特性,是表征GIS机械特性的重要参量。振动信号具有不受电磁辐射干扰的优点,所以振动信号法是探究GIS潜在机械缺陷特征并实现机械缺陷诊断有效方法,已经在设备机械缺陷诊断领域得到了成功应用。但是,由于GIS体积较大,振动传感器为接触式检测,振动信号的采集对于布点位置的要求非常严格,较小的布点偏移将导致测量结果产生很大的变化,声音信号作为振动信号的同源信号,可通过非接触式传感器实现GIS机械状态 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于声振联合的GIS机械特性检测方法,其特征在于:包括以下步骤:S01)、采集运行状态下GIS的声音信号和振动信号;S02)、对步骤S01)采集的声音信号进行去噪处理,滤除环境噪声;S03)、将步骤S02)得到声音信号和步骤S01)得到的振动信号进行经验模态分解,计算各本征模态分量的相关系数,保留主要分量;S04)、通过希尔伯特算法提取本征模态分量包络线,并计算主要本征模态分量包络能量熵作为特征向量;S05)、将声音和振动信号特征向量分别输入到LIBSVM中,对GIS进行局部诊断,依据其内部诊断原则形成基本概率分配;S06)、将每个信号的总分类正确率作为权重系数与基本概率分配相结合,构成加权概率分配;S07)、通过D
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S证据理论将各信号的加权概率分配融合,获得最终诊断结果。2.根据权利要求1所述的基于声振联合的GIS机械特性检测方法,其特征在于:步骤S03)的经验模态分解包括以下步骤:S31 )、令原始声音信号或振动信号为x(t),获取其所有极大值点和极小值点,对这两类点用插值的方式分别拟合原始声音信号或振动信号的波形,连接x(t)所有极大值点、极小值点构造上包络线、下包络线;S32)、计算上下包络线的平均值,并计算差值,若满足本征模态分量的条件,则令为第一个本征模态分量,并进入下一个循环;S33)、若不满足条件,将x(t)=,并重复步骤S31)和步骤S32),直到获得第一个本征模态分量,记作;S34)、为计算下一个本征模态分量,需要将从原始信号x(t)中分离出来,得到可以继续分解的信号:;S35)、将替代需要分解的信号,重复循环步骤S01)至S04),循环至满足结束条件,得到第二个本征模态分量,记作,重复上述步骤,最终得到k个满足条件的本征模态分量和残差,原始信号x(t)表示为:,其中为第k阶本征模态分量,为残差。3.根据权利要求2所述的基于声振联合的GIS机械特性检测方法,其特征在于:步骤S35)中,所述的结束条件为的极值点数小于两个。4.根据权利要求2所述的基于声振联合的GIS机械特性检测方法,其特征在于:分解得到的本征模态分量满足以下两个条件:条件一、在所需要分解的信号中,极点数和过零点数的差值控制在一个以内;条件二、在任意时刻,信号中由极大值点插值所构建的上包络线和极小值点所构建的下包络线均值为零。
5.根据权利要求2所述的基于声振联合的GIS机械特性检测方法,其特征在于:步骤S04)计算本征模态分量包络能量熵包括以下步骤:S41)、利用希尔伯特变换提取本征模态分量包络线,即,其中为本征模态分量的希尔伯特变换,A(t)为本征模态分量的包络线;S42)、将各本征模态分量包络线以同等时间长度分为N段,计算各分...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘子婷,姜良刚,吕腾飞,韩克俊,李军,傅春明,平阳乐,张国珍,
申请(专利权)人:国家电网有限公司国网江苏省电力有限公司超高压分公司山东电工电气集团数字科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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