[發(fā)明專利]基于概率密度和局部線性嵌入的高壓斷路器機械故障診斷方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810001749.6 | 申請日： | 2018-01-02 |
| 公開（公告）號： | CN108267687B | 公開（公告）日： | 2019-03-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王靜君;賈勇勇;高山;楊景剛;趙科;關(guān)永剛;楊元威;劉通;陳少波 | 申請（專利權(quán)）人： | 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國家電網(wǎng)公司;清華大學;江蘇省電力試驗研究院有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/327 | 分類號： | G01R31/327;G01M13/00 |
| 代理公司： | 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211103 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 高壓斷路器 機械故障 局部線性 狀態(tài)診斷 準確率 機械故障診斷 支持向量機 振動信號 嵌入的 概率 數(shù)據(jù)庫 變化曲線確定 變化曲線 對比分類 故障模擬 基礎(chǔ)波形 降維處理 三次樣條 提取特征 算法 向量 嵌入 試驗 記錄 | ||
本發(fā)明公開了基于概率密度和局部線性嵌入的高壓斷路器機械故障診斷方法：步驟1、通過故障模擬試驗形成該型號高壓斷路器振動信號數(shù)據(jù)庫；步驟2、采用概率密度算法提取特征向量；步驟3、采用局部線性嵌入法進行降維處理；步驟4、利用支持向量機將高壓斷路器實時測得的振動信號的p'維坐標與基礎(chǔ)波形數(shù)據(jù)庫中的坐標進行對比分類，實現(xiàn)高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷；步驟6、記錄不同區(qū)間寬度T對應(yīng)的識別準確率，經(jīng)三次樣條插值得到識別準確率的變化曲線；步驟7、根據(jù)識別準確率的變化曲線確定最佳的區(qū)間寬度T，當進行高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷時，基于最佳的區(qū)間寬度T、利用支持向量機實現(xiàn)高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種基于概率密度和局部線性嵌入的高壓斷路器機械故障診斷方法。
背景技術(shù)
工作電壓在3kV以上的斷路器統(tǒng)稱為高壓斷路器，其是高壓開關(guān)設(shè)備中最重要的電氣設(shè)備，在電網(wǎng)中起到控制和保護的作用，斷路器的主要故障有拒動故障、誤動故障、絕緣故障、載流故障、外力及其他故障，在上述故障的原因統(tǒng)計中，機械原因占60％以上，且機械故障中絕大多數(shù)是操動機構(gòu)的問題，因此對斷路器運行狀態(tài)尤其是機械狀態(tài)進行監(jiān)測和評估十分重要，對于提高和維護電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行有重要意義。
專利號為2017107747368的中國專利公開了一種基于多維縮放統(tǒng)計分析的高壓斷路器機械故障診斷方法，其計算簡單，可有效避免信號局部分散性帶來的影響，降低故障診斷的錯誤率。但是，其難以捕捉信號的局部信息，從而對輕微故障的區(qū)分能力有限。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述問題，本發(fā)明提供基于概率密度和局部線性嵌入的高壓斷路器機械故障診斷方法，采用概率密度法尋找高壓斷路器正常和故障情況下的差異區(qū)間，進而快速、準確的得到特征向量，識別準確率更高。
為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，達到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
基于概率密度和局部線性嵌入的高壓斷路器機械故障診斷方法，包括如下步驟：
步驟1、通過故障模擬試驗，利用IEPE加速度傳感器獲得某型號高壓斷路器在不同機械狀態(tài)下的振動信號波形，從而形成該型號高壓斷路器振動信號數(shù)據(jù)庫；
步驟2、采用概率密度算法提取特征向量：
2.1、初始化區(qū)間寬度T和循環(huán)次數(shù)H，令參數(shù)k＝1；
2.2、設(shè)采集了n次高壓斷路器的振動信號，將采集的振動信號沿時間軸均分為若干個區(qū)間，每個區(qū)間長度為T；
2.3、計算各區(qū)間內(nèi)信號的幅值和；
2.4、用正態(tài)分布擬合同一故障情況下的幅值分布，得到幅值分布的概率密度函數(shù)；
2.5、比較正常情況下和故障情況下的幅值分布情況，獲得q個標記區(qū)間，將標記區(qū)間內(nèi)的幅值和作為特征量生成樣本(xi,yi)，其中，xi為各標記區(qū)間的信號幅值和，yi為樣本的類別；
步驟3、采用局部線性嵌入法對特征向量進行降維處理，從p維降到p'維；
步驟4、利用支持向量機將高壓斷路器實時測得的振動信號的p'維坐標與基礎(chǔ)波形數(shù)據(jù)庫中的坐標進行對比分類，實現(xiàn)高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷；
步驟5、令參數(shù)k的值加1并判斷k是否小于H，若k小于H，則改變區(qū)間寬度T并進入步驟2.2；若k不小于H，則進入步驟6；
步驟6、記錄不同區(qū)間寬度T對應(yīng)的識別準確率，經(jīng)三次樣條插值得到識別準確率的變化曲線；
步驟7、根據(jù)識別準確率的變化曲線確定最佳的區(qū)間寬度T，當進行高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷時，基于最佳的區(qū)間寬度T、利用支持向量機實現(xiàn)高壓斷路器的機械故障狀態(tài)診斷。
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