[發明專利]一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法及系統

在審

• 申請號: 201810457787.2
• 申請日: 2018-05-14
• 公開（公告）號: CN108680348A
• 公開（公告）日: 2018-10-19
• 發明（設計）人: 趙遵龍;馬帥;王志濤;吳麗娟;王振華;劉躍文;毛軍;韓國棟;羅健;王寧;郝新星;侯文龍;郭帥
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司萊蕪供電公司;國家電網公司
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 董雪

1.一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法，其特征在于，包括：

采集斷路器正常運行以及故障時的振動信號數據，建立斷路器振動樣本數據庫，所述斷路器振動樣本數據庫包含無故障時的斷路器振動數據和存在故障時斷路器振動數據；

分別提取斷路器振動樣本數據庫中每一個振動樣本數據的時域特征向量，并將得到的時域特征向量進行組合得到一種特征向量；

為得到的每一個特征向量分別添加有故障或者無故障狀態標簽，構成原始訓練樣本集；

采集目標斷路器的振動信號數據，并對其數據進行預處理；

提取目標斷路器振動信號數據的時域特征向量；將得到的時域特征向量組合成為特征向量F；

根據得到的原始訓練樣本集以及特征向量F，采用隨機森林算法，對目標斷路器進行故障診斷。

2.如權利要求1所述的一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法，其特征在于，采集目標斷路器的振動信號數據，并對其數據進行預處理，具體為：去除趨勢項和噪聲。

3.如權利要求1所述的一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法，其特征在于，采用隨機森林算法，對斷路器的故障進行診斷，具體為：

(1)利用bootstrap重采樣方法從原始訓練樣本集中抽取M個特征向量樣本生成一個子樣本集；

(2)利用每個子樣本集，生長為單棵分類樹；

(3)在分類樹的每個節點處，從M個特征向量中隨機挑選m個特征向量，按照節點不純度最小的原則，從這m個特征向量中選出一個特征向量α作為該節點的分類屬性；

(4)根據特征向量α將節點分成2個分支，然后再從剩下的特征向量中尋找分類效果最好的特征向量作為其他節點的分類屬性，如此遞歸構造分類樹的分支，使分類樹充分生長，每個節點的不純度達到最小，而不進行剪枝；直到這棵樹能準確地分類訓練集，或者所有屬性使用完；

(5)所有子樣本集生成的分類樹組成隨機森林，對特征向量F進行判別與分類，按分類器的投票多少，輸出分類結果。

4.如權利要求3所述的一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法，其特征在于，所述bootstrap重采樣方法具體為：

從容量為n的原始樣本中進行有放回的重復采樣，采樣樣本的容量也為n，每個觀測對象被抽到的概率為1/n，每次采樣構成的子樣本稱為bootstrap樣本。

5.如權利要求4所述的一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷方法，其特征在于，隨機森林進行bootstrap抽樣，在生成每棵決策樹的時候，每個節點的特征向量都在隨機選出的少數特征向量中產生；因此，不但子樣本是隨機的，連每個節點特征向量的產生都是隨機的。

6.一種基于隨機森林的斷路器機械故障診斷系統，其特征在于，包括服務器，所述服務器包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現以下步驟：

采集斷路器正常運行以及故障時的振動信號數據，建立斷路器振動樣本數據庫，所述斷路器振動樣本數據庫包含無故障時的斷路器振動數據和存在故障時斷路器振動數據；

分別提取斷路器振動樣本數據庫中每一個振動樣本數據的時域特征向量，并將得到的時域特征向量進行組合得到一種特征向量；

為得到的每一個特征向量分別添加有故障或者無故障狀態標簽，構成原始訓練樣本集；

采集目標斷路器的振動信號數據，并對其數據進行預處理；

提取目標斷路器振動信號數據的時域特征向量；將得到的時域特征向量組合成為特征向量F；

根據得到的原始訓練樣本集以及特征向量F，采用隨機森林算法，對目標斷路器進行故障診斷。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時執行以下步驟：

采集斷路器正常運行以及故障時的振動信號數據，建立斷路器振動樣本數據庫，所述斷路器振動樣本數據庫包含無故障時的斷路器振動數據和存在故障時斷路器振動數據；

分別提取斷路器振動樣本數據庫中每一個振動樣本數據的時域特征向量，并將得到的時域特征向量進行組合得到一種特征向量；

為得到的每一個特征向量分別添加有故障或者無故障狀態標簽，構成原始訓練樣本集；

采集目標斷路器的振動信號數據，并對其數據進行預處理；

提取目標斷路器振動信號數據的時域特征向量；將得到的時域特征向量組合成為特征向量F；

根據得到的原始訓練樣本集以及特征向量F，采用隨機森林算法，對目標斷路器進行故障診斷。