[發明專利]一種高壓斷路器機械特性故障診斷裝置及方法有效
| 申請號: | 201310653178.1 | 申請日: | 2013-12-05 |
| 公開(公告)號: | CN103616635A | 公開(公告)日: | 2014-03-05 |
| 發明(設計)人: | 李斌;韓洪剛;魯旭臣;李學斌;李爽;胡大偉;耿莉娜;隋東硼;張遠博 | 申請(專利權)人: | 國家電網公司;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | G01R31/327 | 分類號: | G01R31/327;G01M13/00 |
| 代理公司: | 遼寧沈陽國興專利代理有限公司 21100 | 代理人: | 何學軍 |
| 地址: | 100031 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 高壓 斷路器 機械 特性 故障診斷 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明屬于斷路器故障診斷技術領域,尤其涉及一種高壓斷路器機械特性故障診斷裝置及方法。
背景技術
高壓斷路器是電力系統中的重要設備之一,其運行狀態直接影響著電力系統的運行穩定性和供電可靠性,高壓斷路器的機械特性可反映80%以上的故障。斷路器在動作時,對應機構中每一部件的動作,在振動信號時間圖上會有一個振動事件。對任一個操作中的事件出現的頻率是變化的,但事件的出現順序不變。斷路器的鐵、鋁結構是振動信號的良導體,對于同一位置測得的相同情況下的操作,其振動波形有良好重復性,每種斷路器操作對應的振動信號也具有獨特性,而每臺斷路器的不同相或相同類型同批次的斷路器其對應的振動信號有相似性。另外,大量試驗表明加速度傳感器的安裝位置的微小移動或更換相同的傳感器對測量結果沒有明顯影響。因此,在操作過程中,各個沖擊子波與斷路器運動狀態有一一對應得關系,這為斷路器故障診斷提供了重要數據。通過選擇適當的部位,可以從支架或外殼上的振動信號來判斷內部某一特定動作,從而可以獲得斷路器機械特性的狀態。
在振動信號的故障診斷方面,國外的研究工作開展較早,如美國,挪威、澳大利亞、日本等,至今為止已經確定了一些較為實用的振動信號處理方法,并逐漸應用到實際的斷路器狀態診斷系統中。國內在這方面的工作起步較晚,在上個世紀九十年代才逐漸開展這方面的研究工作,目前實用化的產品還不多見。因此,基于斷路器機械振動信號的斷路器故障診斷方法的研究,對于指導斷路器狀態檢修以及提高電力系統的運行可靠性均具有重要的現實意義。
發明內容
針對現有技術的不足,本發明提供一種高壓斷路器機械特性故障診斷裝置及方法。
本發明的技術方案是這樣實現的:
一種高壓斷路器機械特性故障診斷裝置,包括斷路器,還包括振動傳感器、電壓調理元件、AD轉換元件、時鐘元件、電源元件、中央處理單元、通訊單元和故障診斷上位機。
所述的振動傳感器,采用高精度壓電式加速傳感器;該傳感器的供電回路是和電壓調理元件連接,其工作電壓值為±12V,該傳感器的信號回路與AD轉換元件連接,輸出的電壓范圍為0~5V。
所述的電壓調理元件,為振動傳感器供電,還可以將AD轉換元件輸出的5V電壓轉換成中央處理單元能接受的3.3V電壓,并將上述兩個元件相連接。
所述的時鐘元件與中央處理單元相連接,可為AD轉換元件提供采樣頻率。
所述的電源元件,通過中央處理單元與各元件相連接,可為整個裝置提供電源。
所述的通訊單元為RS485通信接口,將中央處理單元與故障診斷上位機相連接。
所述的故障診斷上位機,包括數據特征提取模塊、故障診斷模塊和結果顯示模塊。
所述的數據特征提取模塊,其提取步驟包括:
步驟1:將數據處理成帶符號的高精度浮點型數據;
步驟2:采用等距五點三次算法消除振動信號數據的趨勢;
步驟3:采用小波包能量熵提取斷路器機械振動信號的特征值;
所述的故障診斷模塊,采用相關向量機的分類診斷方法。
所述的結果顯示模塊,可實現診斷結果的存儲和顯示。
一種高壓斷路器機械特性故障診斷方法,包括以下步驟:
步驟1:采集斷路器機械振動信號數據;
步驟2:通過RS485通信接口將采集的數據傳到上位機;
步驟3:上位機對采集的數據進行數據特征提取;
步驟4:基于振動信號特征數據對斷路器的機械特性進行故障診斷,采用相關向量機的分類診斷方法;
步驟5:存入數據庫并顯示,以便維修人員及時檢修。
所述步驟4中采用相關向量機的分類診斷方法,包括以下步驟:
步驟1:選取由小波包能量熵提取的斷路器振動信號的特征變量,組成訓練集和測試集;
步驟2:確立斷路器故障診斷模型。根據斷路器機械故障的類型可設計多個二類相關向量機分類器;
步驟3:采用斷路器訓練數據集對相關向量機分類模型進行訓練學習,并選取核函數和核函數參數,超參數估計;
步驟4:用斷路器振動信號的特征測試數據集對相關向量機分類診斷模型進行性能測試。
所述的步驟3中超參數估計,具體實現步驟如下:
(1)參數初始化;設置超參數α初始值、終止條件及最大迭代次數等;
(2)由訓練集及選定的核函數計算設計矩陣Φ;
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