基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法技术

本发明专利技术属于设备的在线监测技术领域，基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，包括以下步骤，

【技术实现步骤摘要】
基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法


[0001]本专利技术属于设备的在线监测
，具体涉及基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法
。

技术介绍

[0002]气体绝缘组合电器
(Gas Insulated Switchgear,GIS)
是输变电系统中的关键设备
。
其优势在于将断路器
、
隔离开关和互感器等元件组合密封在一个金属外壳内，使得各电气设备的运行受环境影响较小，但是在遇到故障时很难做到对其故障进行定位以及检修
。
因此，建立一套高效准确的状态评估体系，对于设备处于运行状态时，分析其设备状况有非常重要的意义
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，主要基于互信息理论的因子分析法的机械振动和超声局部放电信息融合的检测方法，通过提取机械振动信号和超声局部放电脉冲信号的时域
、
频域特征参数来描述局部放电严重程度，建立信息源评估指标和绝缘状态等级，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：包括以下步骤，
A001:
提取气体绝缘组合电器的超声局部放电评估指标；
A002:
提取气体绝缘组合电器正常运行时和待测运行时在频率为0‑
1000Hz
的振动信号评估指标；
A003:
根据步骤
A001
中提取的超声局部放电评估指标和步骤
A002
中提取的振动信号评估指标建立评估指标集
U
；
A004:
对气体绝缘组合电器的绝缘状态进行分类，并根据绝缘状态类型分别对应绝缘等级，并根据绝缘状态类型
、
绝缘等级构建评估模型针对的评语集
X
；
A005:
通过评估指标集
U
和评语集
X
，利用互信息的因子分析法赋权对评估指标集
U
中的评估指标权重进行分析，计算评估指标的信息相关度，通过信息相关度分析气体绝缘组合电器的设备状况
。2.
根据权利要求1所述的基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：所述步骤
A001
中，超声局部放电评估指标包括频域特征中的功率谱最大值
v1、
中值频率
v2和平均功率频率
v3。3.
根据权利要求2所述的基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：所述步骤
A002
中，振动信息评估指标包括正常运行时振动信号幅值
v4和待检测运行时振动信号幅值
v5。4.
根据权利要求1所述的基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：步骤
A004
中，对气体绝缘组合电器的绝缘状态进行分类，并根据绝缘状态类型分别对应绝缘等级，并根据绝缘状态类型
、
绝缘等级构建评估模型针对的评语集
X
为：将气体绝缘组合电器的绝缘状态分为正常
、
注意
、
异常
、
严重四种状态，四种绝缘状态分别对应
H1、H2、H3、H4四个绝缘状态等级
。5.
根据权利要求5所述的基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：步骤
A005
中，计算评估指标的信息相关度方法为：
A0051:
通过模糊隶属度函数定义各评估指标
v
i
的隶属度；其中，表示评估指标
v
i
隶属于状态
H
m
的隶属度，
H(
μ
)
代表评估集合；
A0052:
通过模糊聚类方法确定各评估指标
v
i
的隶属度边界；
A0053:
建立评估矩阵
R
，通过建立评估矩阵
R
从而使用评估指标集
U
对评语集
X
进行评判；
A0054:
对评估指标进行权重计算，并计算出所有变量的信息相关度
。6.
根据权利要求5所述的基于因子分析赋权法的振动超声局部放电信号分析方法，其特征在于：步骤
A0052
中，通过模糊聚类方法确定各评估指标
v
i
的隶属度边界的方法为：获取评估指标集
U
中每个评估指标的聚类中心和聚类半径，依据聚类中心和聚类半径构造
a1，
a2，
a3，
a4，
a5，
a6，
a7，
a8的值；设置评估指标
v
i
经过
FCM
函数聚类获得聚类中心分别为
o
i1
，
o
i2
，
o
i3
，
o
i4
，分别对应的聚类半径为
r
i1
，
r
i2
，
r
i3
，
r
i4
，则评估指标
v
i
对应的模糊隶属度函数的边界分别为
a
i1
，
a

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博，郑丹，刘远超，刘志鹏，瞿哲，于聪，周建，余益，陈威，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司超高压公司，
类型：发明
国别省市：