一种断路器接触状态识别方法、装置、系统及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及断路器技术领域，公开了一种断路器接触状态识别方法、装置、系统及设备。本发明专利技术获取目标断路器的振动信号测量数据，该数据包括在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；对振动信号测量数据进行预处理，基于得到的预处理后数据提取特征值以创建特征值矩阵，该特征值矩阵中的各特征值的信号频率为50Hz频率的整数倍；将特征值矩阵输入至预先训练好的断路器接触状态识别模型，获得目标断路器的接触状态识别结果；该断路器接触状态识别模型基于深度神经网络进行构建，采用Adam算法代替随机梯度下降，并通过贝叶斯优化算法完成超参数优化。本发明专利技术能够实现断路器接触状态的准确识别。识别。识别。

【技术实现步骤摘要】
一种断路器接触状态识别方法、装置、系统及设备


[0001]本专利技术涉及断路器
，尤其涉及一种断路器接触状态识别方法、装置、系统及设备。

技术介绍

[0002]断路器作为电力系统中的重要设备，承担着保护和控制两个重要环节。断路器在运行过程中容易发生触点磨损，导致接触不良，从而不能正常传导电流，这将对电力系统运行的安全性和稳定性产生不利影响。因此，有必要对断路器接触状态进行准确识别。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种断路器接触状态识别方法、装置、系统及设备，解决了如何准确识别断路器接触状态的技术问题。
[0004]本专利技术第一方面提供一种断路器接触状态识别方法，包括：
[0005]获取目标断路器的振动信号测量数据；所述振动信号测量数据包括在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0006]对所述振动信号测量数据进行预处理，得到预处理后数据；
[0007]基于所述预处理后数据提取特征值以创建特征值矩阵；所述特征值矩阵中的各特征值的信号频率为50Hz频率的整数倍；
[0008]将所述特征值矩阵输入至预先训练好的断路器接触状态识别模型，获得所述目标断路器的接触状态识别结果；所述断路器接触状态识别模型基于深度神经网络进行构建，采用Adam算法代替随机梯度下降，并通过贝叶斯优化算法完成超参数优化。
[0009]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述获取目标断路器的振动信号测量数据，包括：/>[0010]获取在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；所述接触状态包括良好接触状态、低度接触不良状态、中度接触不良状态、重度接触不良状态和极重度接触不良状态，所述目标断路器的触点处于良好接触状态时对应的断路器接触电阻在0～49μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于低度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在50～75μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于中度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在76～111μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在112～137μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于极重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻大于137μΩ。
[0011]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述获取在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据，包括：
[0012]获取在所述目标断路器的接触电阻为48μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0013]获取在所述目标断路器的接触电阻为78μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号
数据；
[0014]获取在所述目标断路器的接触电阻为93μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0015]获取在所述目标断路器的接触电阻为117μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0016]获取在所述目标断路器的接触电阻为150μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据。
[0017]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，每次测量得到的振动信号数据包括向所述目标断路器通入不同电流后同时测得的所述目标断路器上多个位置的振动信号；所述目标断路器被通入的电流在1000A～3500A范围内。
[0018]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，对所述振动信号测量数据进行预处理，包括：
[0019]对所述振动信号测量数据进行小波软硬阈值结合去噪。
[0020]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述对所述振动信号测量数据进行小波软硬阈值结合去噪，包括：
[0021]选择预置层数的小波进行振动信号的分解；
[0022]利用目标阈值函数对分解后的各层小波系数进行比较，区分噪声和有用信号；
[0023]对有用的信号进行重构，得到去噪后的信号；
[0024]其中，所述目标阈值函数为：
[0025][0026]式中，为估计小波系数，sgn(
·
)为符号函数，t
j,k
为小波系数，λ为给定的阈值。
[0027]本专利技术第二方面提供一种断路器接触状态识别设备，其特征在于，包括：
[0028]存储器，用于存储指令；其中，所述指令用于实现如上任意一项能够实现的方式所述的断路器接触状态识别方法；
[0029]处理器，用于执行所述存储器中的指令。
[0030]本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项能够实现的方式所述的断路器接触状态识别方法。
[0031]本专利技术第四方面提供一种断路器接触状态识别装置，包括：
[0032]获取模块，用于获取目标断路器的振动信号测量数据；所述振动信号测量数据包括在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0033]预处理模块，用于对所述振动信号测量数据进行预处理，得到预处理后数据；
[0034]特征提取模块，用于基于所述预处理后数据提取特征值以创建特征值矩阵；所述特征值矩阵中的各特征值的信号频率为50Hz频率的整数倍；
[0035]识别模块，用于将所述特征值矩阵输入至预先训练好的断路器接触状态识别模型，获得所述目标断路器的接触状态识别结果；所述断路器接触状态识别模型基于深度神
经网络进行构建，采用Adam算法代替随机梯度下降，并通过贝叶斯优化算法完成超参数优化。
[0036]根据本专利技术第四方面的一种能够实现的方式，所述获取模块包括：
[0037]获取单元，用于获取在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；所述接触状态包括良好接触状态、低度接触不良状态、中度接触不良状态、重度接触不良状态和极重度接触不良状态，所述目标断路器的触点处于良好接触状态时对应的断路器接触电阻在0～49μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于低度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在50～75μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于中度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在76～111μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在112～137μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于极重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻大于137μΩ。
[0038]根据本专利技术第四方面的一种能够实现的方式，所述获取单元具体用于：
[0039]获取在所述目标断路器的接触电阻为48μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0040]获取在所述目标断路器的接触电阻为78μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0041]获取在所述目标断路器的接触电阻为93μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；
[0042]获取在所述目标断路器的接触电阻为117μΩ时测量得到的不同电流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种断路器接触状态识别方法，其特征在于，包括：获取目标断路器的振动信号测量数据；所述振动信号测量数据包括在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；对所述振动信号测量数据进行预处理，得到预处理后数据；基于所述预处理后数据提取特征值以创建特征值矩阵；所述特征值矩阵中的各特征值的信号频率为50Hz频率的整数倍；将所述特征值矩阵输入至预先训练好的断路器接触状态识别模型，获得所述目标断路器的接触状态识别结果；所述断路器接触状态识别模型基于深度神经网络进行构建，采用Adam算法代替随机梯度下降，并通过贝叶斯优化算法完成超参数优化。2.根据权利要求1所述的断路器接触状态识别方法，其特征在于，所述获取目标断路器的振动信号测量数据，包括：获取在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据；所述接触状态包括良好接触状态、低度接触不良状态、中度接触不良状态、重度接触不良状态和极重度接触不良状态，所述目标断路器的触点处于良好接触状态时对应的断路器接触电阻在0～49μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于低度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在50～75μΩ范围内；所述目标断路器的触点处于中度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在76～111μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻在112～137μΩ范围内，所述目标断路器的触点处于极重度接触不良状态时对应的断路器接触电阻大于137μΩ。3.根据权利要求2所述的断路器接触状态识别方法，其特征在于，所述获取在所述目标断路器的触点处于不同接触状态时分别测量得到的不同电流下的振动信号数据，包括：获取在所述目标断路器的接触电阻为48μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；获取在所述目标断路器的接触电阻为78μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；获取在所述目标断路器的接触电阻为93μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；获取在所述目标断路器的接触电阻为117μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据；获取在所述目标断路器的接触电阻为150μΩ时测量得到的不同电流下的振动信号数据。4.根据权利要求3所述的断路器接触状态识别方法，其特征在于，每次测量得到的振动信号数据包括向所述目标断路器通入不同电流后同时测得的所述目标断路器上多个位置的振动信号；所述目标断路器被通入的电流在1000A～3500A范围内。5.根据权利要求1所述的断路器接触状态识别方法，其特征在于，对所述振动信号测量数据进行预处理，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆洁艺，贾磊，汪万伟，卓然，李元佳，罗颜，刘贯科，黄之明，钟荣富，王邸博，戴喜良，杨伟鸿，张庆波，成传晖，唐锦尧，高萌，陈秋霖，贺柱，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：