[發(fā)明專利]一種航空故障電弧檢測的判別算法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710174862.X | 申請日： | 2017-03-22 |
| 公開（公告）號： | CN107064752B | 公開（公告）日： | 2019-09-27 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張俊民;鐘鋒;林浩 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京航空航天大學(xué) |
| 主分類號： | G01R31/12 | 分類號： | G01R31/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永創(chuàng)新實專利事務(wù)所 11121 | 代理人： | 趙文利 |
| 地址： | 100191*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 航空 故障 電弧 檢測 判別 算法 | ||
1.一種航空故障電弧檢測的判別算法，其特征在于，具體步驟如下：
步驟一、采集實驗平臺上不同負(fù)載下的故障電弧電流信號；
步驟二、判斷故障電弧電流信號為直流故障電弧電流還是交流故障電弧電流，如果是直流故障電弧電流，進(jìn)入步驟三；否則，交流故障電弧電流進(jìn)入步驟五；
步驟三、針對直流故障電弧電流，采用快速傅里葉分解，小波變換與信息熵相結(jié)合的方法提取故障電弧電流信號的兼具時域和頻域的特征量；
特征量包括：小波能量，信息熵和電流變化率；
信息熵的具體過程如下：
步驟1)、將所有的采樣點劃分為N個采樣區(qū)間，針對每個采樣區(qū)間，將該采樣區(qū)間內(nèi)的采樣點信號能量劃分為n+1個能量子區(qū)間；
依次選取M個采樣點作為一個采樣區(qū)間，根據(jù)M個采樣點的小波能量將該采樣區(qū)間的采樣點信號能量區(qū)間(0,∞)劃分為n+1個能量子區(qū)間；M＝(1,2,...m,...,M)；
在當(dāng)前采樣區(qū)間下，若存在采樣點信號的小波能量值大于等于0.005，則選取最大的小波能量值設(shè)為EN；利用EN將能量區(qū)間(0,∞)分為n+1個區(qū)域，如下：
在當(dāng)前采樣區(qū)間下，若所有采樣點信號的小波能量值都小于0.005，則定義該采樣區(qū)間的信息熵為0；
步驟2)、針對當(dāng)前采樣區(qū)間，計算所有采樣點的小波能量分別同時出現(xiàn)在每個能量子區(qū)間的概率；
當(dāng)前采樣區(qū)間初始值包括采樣點1～M；
第t個采樣區(qū)間中M個采樣點的小波能量同時出現(xiàn)在每個能量子區(qū)間的概率如下：
pt＝(pt1,pt2,...,pt,n+1)
pt,n+1表示在第t個采樣區(qū)間內(nèi)的所有M個采樣點同時落在第n+1個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟3)、依次沿采樣時間軸向后移動1個采樣點，選擇下一個采樣區(qū)間，并計算所有采樣點的小波能量出現(xiàn)在每個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟4)、直至N個采樣區(qū)間全部計算完，得到概率矩陣P；
矩陣P的每一列表示某個采樣區(qū)間內(nèi)所有采樣點的小波能量分別同時出現(xiàn)在n+1個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟5)、利用概率矩陣P中的每列值計算對應(yīng)的該采樣區(qū)間的信息熵；
每個采樣區(qū)間的信息熵計算公式如下：
其中，pi為當(dāng)前采樣區(qū)間內(nèi)所有采樣點的小波能量出現(xiàn)在第i個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；對數(shù)底a不同，對應(yīng)的信息熵單位不同；k為比例系數(shù)；
對信息熵的計算公式進(jìn)行簡化和修正，如下：
第t個采樣區(qū)間的信息熵結(jié)果為：IEt,i＝-k(ht1+ht2+…h(huán)t，n+1)；
依次計算出N個采樣區(qū)間的信息熵結(jié)果；
步驟四、用直流故障電弧的小波能量，信息熵和電流變化率特征量作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練支持向量機(jī)預(yù)測模型，并進(jìn)入步驟七；
步驟五、針對交流故障電弧電流，采用快速傅里葉分解，小波變換與信息熵相結(jié)合的方法及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法提取故障電弧電流信號的兼具時域和頻域的特征量；
特征量包括：電流過零時刻附近的小波能量和信息熵，以及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的第四個本征模函數(shù)值；
信息熵的具體過程如下：
步驟1)、將所有的采樣點劃分為N個采樣區(qū)間，針對每個采樣區(qū)間，將該采樣區(qū)間內(nèi)的采樣點信號能量劃分為n+1個能量子區(qū)間；
依次選取M個采樣點作為一個采樣區(qū)間，根據(jù)M個采樣點的小波能量將該采樣區(qū)間的采樣點信號能量區(qū)間(0,∞)劃分為n+1個能量子區(qū)間；
在當(dāng)前采樣區(qū)間下，若存在采樣點信號的小波能量值大于等于0.035，則選取最大的小波能量值設(shè)為EN；利用EN將能量區(qū)間(0,∞)分為n+1個區(qū)域，如下：
在當(dāng)前采樣區(qū)間下，若所有采樣點信號的小波能量值都小于0.035，則定義該采樣區(qū)間的信息熵為0；
步驟2)、針對當(dāng)前采樣區(qū)間，計算所有采樣點的小波能量分別同時出現(xiàn)在每個能量子區(qū)間的概率；
當(dāng)前采樣區(qū)間初始值包括采樣點1～M；
第t個采樣區(qū)間中M個采樣點的小波能量同時出現(xiàn)在每個能量子區(qū)間的概率如下：
pt＝(pt1,pt2,...,pt,n+1)
pt,n+1表示在第t個采樣區(qū)間內(nèi)的所有M個采樣點同時落在第n+1個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟3)、依次沿采樣時間軸向后移動1個采樣點，選擇下一個采樣區(qū)間，并計算所有采樣點的小波能量出現(xiàn)在每個子能量區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟4)、直至N個采樣區(qū)間全部計算完，得到概率矩陣P；
矩陣P的每一列表示某個采樣區(qū)間內(nèi)所有采樣點的小波能量分別出現(xiàn)在n+1個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；
步驟5)、利用概率矩陣P中的每列值計算對應(yīng)的該采樣區(qū)間的信息熵；
每個采樣區(qū)間的信息熵計算公式如下：
其中，pi為當(dāng)前采樣區(qū)間內(nèi)所有采樣點的小波能量出現(xiàn)在第i個能量子區(qū)間內(nèi)的概率；對數(shù)底a不同，對應(yīng)的信息熵單位不同；k為比例系數(shù)；
對信息熵的計算公式進(jìn)行簡化和修正，如下：
第t個采樣區(qū)間的信息熵結(jié)果為：IEt＝-k(ht1+ht2+…h(huán)t,n+1)；
依次計算出N個采樣區(qū)間的信息熵結(jié)果；
步驟六、用交流故障電弧的小波能量，信息熵，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的第四個本征模函數(shù)值三個特征量作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練支持向量機(jī)預(yù)測模型，并進(jìn)入步驟七；
步驟七、利用直、交流故障電弧電流構(gòu)建的兩個支持向量機(jī)預(yù)測模型分別辨別電弧的故障與正常狀態(tài)。
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