一种基于振声融合的GIS设备故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及GIS设备故障诊断技术领域，且公开了一种基于振声融合的GIS设备故障诊断方法，包括以下步骤：S1、声振信号的特征提取包括对时域特征、频域特征、能量域特征以及谐波域特征进行提取；S2、对CatBoost分类算法进行优化，其中CatBoost通过对称行采样和目标编码策略来处理离散型特征；S3、利用蚁狮算法优化的CatBoost：由于CatBoost算法的分类精度受学习率m与树深度k两个输入参数影响，引入蚁狮优化算法对上述输入参数进行寻优计算。本发明专利技术提出的最优修正对数谱估计和维纳滤波融合的算法，对噪声信号进行估计，并将带噪信号中幅值部分进行处理更新，得到了增强后的声音，利用最优修正对数谱估计过滤瞬态噪声、利用维纳滤波过滤稳态噪声。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及gis设备故障诊断，尤其涉及一种基于振声融合的gis设备故障诊断方法。

技术介绍

1、变电站主要由gis、变压器、母线、接地开关、避雷器、互感器、电容器、电抗器以及带电架构等构成。一般而言，电压等级越高，变电站噪声值越大。不同电压等级的变电站，变压器主要噪声源也存在差异。

2、在进行gis设备声学信号分析时，传声器采集到的噪声信号是包含变压器噪声、变电站其它电力设备噪声以及变电站背景噪声在内的混合声信号，故探索一种可靠的gis运行背景噪声抑制方法、使其从变电站混合背景声信号中提取得到纯净的gis设备原始声信号，具有重要意义。

3、现有专利公开了一种gis设备机械故障诊断方法及系统（公开号cn113191247a），属于机械故障诊断领域，方法包括：采集gis设备的长度为n的振动信号时间序列；以l为移动平均周期，对振动信号时间序列进行移动平均处理，依次得到n-l+1个移动平均值，并按照时间顺序将n-l+1个移动平均值进行组合以得到移动平均值时间序列。该专利所公开技术中，由于声音信号在现场测试过程中容易收到外部信号的干扰，进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于振声融合的GIS设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于振声融合的GIS设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中时域特征，通过引入能够体现信号整体特性的均方根和体现信号极端情况的峰值特征参量；

3.根据权利要求1所述的基于振声融合的GIS设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中能量域特征，引入能够体现能量域中能量熵与排列熵；

4.根据权利要求1所述的基于振声融合的GIS设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中，通过不同特征中的均值、标准差以及峰值因子来判断振声融合的GIS设备是否融合异常，有：<...

【技术特征摘要】

1.一种基于振声融合的gis设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于振声融合的gis设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤s1中时域特征，通过引入能够体现信号整体特性的均方根和体现信号极端情况的峰值特征参量；

3.根据权利要求1所述的基于振声融合的gis设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤s1中能量域特征，引入能够体现能量域中能量熵与排列熵；

4.根据权利要求1所述的基于振声融合的gis设备故障诊断方法，其特征在于：所述步骤s1中，通过不同特...

【专利技术属性】
技术研发人员：江建，许成勇，易品，周永刚，张磊，吴俊芳，孙俊伟，江倩，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司信阳供电公司，
类型：发明
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