[發明專利]一種基于VMD和樣本熵的電磁式電流互感器故障診斷方法

在審

• 申請號: 202011125972.5
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112285632A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 蔡文嘉;李云峰;郭正;劉岑岑;張芹;庹璟;王華;陳澤純
• 申請（專利權）人: 國網湖北省電力有限公司營銷服務中心（計量中心）
• 主分類號: G01R35/02
• 分類號: G01R35/02;G01R31/00;G01R29/20;G06F17/15;G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 王丹

本發明提供一種基于VMD和樣本熵的電磁式電流互感器故障診斷方法及KNN分類器的構建方法，獲取原始電流互感器故障樣本，構成訓練集；對訓練集中每個故障樣本進行VMD分解，得到一系列的本征模函數；對每個本征模函數計算樣本熵值，組成特征向量，構建KNN分類器；訓練KNN分類器，直至KNN分類器的分類能力達到預設要求。將所述的特征向量輸入到訓練好的KNN分類器進行分類。本發明能夠提高故障診斷結果的準確性與高效性。

技術領域

本發明屬于電流互感器故障的識別監測領域，具體涉及一種基于VMD(Variational Mode Decomposition，變分模態分解)和樣本熵的電磁式電流互感器故障診斷方法。

背景技術

低壓電動機具有價格便宜、安裝方便、體積小巧等優勢，在各種場合應用的十分廣泛。電流互感器作為其中重要的一環，作用是將高壓大電流轉換成為低壓小電流，能夠很好的應用于檢測和保護關鍵元器件的場合，不僅提高了工作效率、大幅度降低了成本，更是對操作人員和機械設備的安全提供了基本保障。在實際的工業生產加工中，電流互感器穩定良好的持續工作對低壓電動機的安全和性能有著決定性的影響。因此，為了減少因為電流互感器故障造成的不必要的工業生產損失，對于電流互感器故障的識別監測顯得尤為必要。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：提供一種基于VMD和樣本熵的電磁式電流互感器故障診斷方法，能夠提高噪聲魯棒性和計算效率。

本發明為解決上述技術問題所采取的技術方案為：一種用于電流互感器故障診斷的KNN分類器的構建方法，其特征在于：本構建方法包括以下步驟：

S1、獲取原始電流互感器故障樣本，構成訓練集；每個故障樣本的構成為：

y_t＝k×x_t+v_x+f_t，

式中：y_t為電流互感器測量t時刻的測量值；k為電流互感器變比；x_t為t時刻的真實值；f_t為系統誤差；v_x為測量的誤差提取對象，即發生故障時的電流波形；

故障類型包括固定偏差、漂移偏差、變比偏差和正常狀態；y_t與故障類型之間建立相關性，y_t與故障類型之間的相關性取決于系統誤差f_t的故障類型；

S2、對訓練集中每個故障樣本進行VMD分解，得到K個本征模函數；每個本征模函數為一組時間序列；

S3、對每個本征模函數計算樣本熵值；

計算每個本征模函數的樣本熵值，得到的K個樣本熵值構成1×K的特征向量；

S4、構建KNN分類器；

S5、將所述的1×K的特征向量作為KNN分類器的輸入，訓練KNN分類器，直至KNN分類器的分類能力達到預設要求。

按上述方法，所述的S2具體為：

2.1、依據每個分解成分有一個限制帶寬圍繞其中心頻率ω，從而把所述的每個故障樣本分解成為一系列具有約束變分問題的本征模函數；

2.2、利用二次懲罰因子α和拉格朗日乘法算子λ，將約束變分問題轉換成為非約束變分問題；

2.3、通過重復使用ADMM法，對本征模函數進行迭代更新，直到滿足迭代終止條件，最終獲得K個本征模函數分量。

按上述方法，所述的S3具體為：

3.1、對于一個本征模函數，構建若干組維數為m的時間序列向量；

3.2、計算一組所述時間序列向量中，不同向量之間的最大距離；