[發(fā)明專利]一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法

在審

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• 申請日: 2019-01-18
• 公開（公告）號: CN109813420A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 魏旭;姜寧;郝寶欣;陳軒;潘信誠;馬宏忠;陳昊;張兆君
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司檢修分公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司;河海大學
• 主分類號: G01H11/08
• 分類號: G01H11/08;G06N3/04
• 代理公司: 宿遷市永泰睿博知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 32264
• 代理人: 陳臣

1.一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：根據(jù)電抗器結(jié)構(gòu)，布置振動傳感器的位置，采集不同預緊力狀態(tài)下并聯(lián)電抗器振動信號X(t)；

步驟2：采用多尺度排列熵算法提取振動信號特征量；

步驟3：根據(jù)步驟2中提取的信號特征量構(gòu)造特征向量H；

步驟4：將步驟3得到的特征向量H分為測試樣本集與訓練樣本集，將訓練樣本集輸入到Fuzzy-ART網(wǎng)絡(luò)中，對Fuzzy-ART進行訓練，將訓練樣本集輸入到訓練好的Fuzzy-ART網(wǎng)絡(luò)中進行測試，從而判斷并聯(lián)電抗器繞組壓緊狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述振動傳感器采用壓電式振動加速度傳感器，振動傳感器通過磁座吸附布置在并聯(lián)電抗器油箱表面。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述步驟2，具體步驟如下：

步驟2.1：假設(shè)一組時間序列{x_i|i＝1,2,…,N}，對其進行相空間重構(gòu)，得到重構(gòu)的時間序列X_i：

X_i＝[x_i,x_i+τ,…,x_i+(m-1)τ] (1)

其中，m為嵌入維數(shù)，τ為延遲時間，x_i為時間序列X_i中第i個數(shù)據(jù)點，x_i+τ為時間序列X_i中第i+τ個數(shù)據(jù)點，x_i+(m-1)τ為時間序列X_i中第i+(m-1)τ個數(shù)據(jù)點；

步驟2.2：將時間序列中的m個數(shù)據(jù)點按升序排列，即r表示重構(gòu)序列X_i中數(shù)據(jù)點的位置，為重構(gòu)序列中數(shù)據(jù)點按升序排列后第2個數(shù)據(jù)點，同理為重構(gòu)序列中數(shù)據(jù)點按升序排列后第m個數(shù)據(jù)點；當存在時，數(shù)據(jù)點按r_j、r_k的大小進行排列，即若r_j＜r_k，則認為表示重構(gòu)序列X_i中第r_j個數(shù)據(jù)點，r_j、r_k表示重構(gòu)序列X_i中數(shù)據(jù)點所在位置，表示重構(gòu)序列X_i中第r_k個數(shù)據(jù)點；

步驟2.2：時間序列X_i有m！種排列方式，對任一種排列方式ω，T(ω)表示其出現(xiàn)的次數(shù)，則其出現(xiàn)的概率為：

因此，時間序列X_i的排列熵H_PE可定義為：

H_PE＝-∑P(ω)lnP(ω) (3)

歸一化后得到歸一化后的排列熵PE：

利用多尺度排列熵進行特征提取時，嵌入維數(shù)m、延遲時間τ和尺度因子s。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述嵌入維數(shù)m取3～7，延遲時間τ＝2，尺度因子s取11。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述步驟3具體包括：以s＝1,s＝2振動信號所對應的排列熵Z₁，Z₂構(gòu)建特征向量H＝[Z₁,Z₂,]。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述Fuzzy-ART網(wǎng)絡(luò)由預處理層,比較層,識別層構(gòu)成；

預處理層F₀，對原始輸入的特征向量H進行補碼處理；

比較層F₁，接受來自F₀層自底向上的輸入和F₂層自頂向下的輸入；

識別層F₂，表示輸入模式所屬類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于Fuzzy-ART的并聯(lián)電抗器故障診斷方法，其特征在于：所述Fuzzy-ART網(wǎng)絡(luò)識別過程具體如下：

(1)預處理：輸入外部向量H，在F₀層對外部向量H做補碼處理，得到向量N，

(2)網(wǎng)絡(luò)初始化：進行權(quán)值W、選擇參數(shù)α、學習速率β和警戒閾值ρ的初始化；

(3)模式選擇：根據(jù)輸入向量N和F₂的節(jié)點j(j＝1,2,…,N)計算選擇函數(shù)T_j，通過T_J＝max(T₁,T₂,…,T_N)，選擇函數(shù)T_j取最大值的節(jié)點J即為所求。其中，(N∧w_j)_i＝min(Z_i,w_ij)，

(4)模式匹配：計算輸入向量N與節(jié)點J的匹配程度M_J，將M_J與警戒閾值ρ進行比較；

(5)若M_J≥ρ，則發(fā)生共振，將該輸入向量歸為節(jié)點J所屬模式類，并進行權(quán)值調(diào)整：節(jié)點J權(quán)值調(diào)整為：w_ij＝β(I∧w_ij)+(1-β)w_ij，其他節(jié)點權(quán)值不變；否則回到(3)重新選擇下一個節(jié)點進行模式匹配，直到匹配成功。