[發(fā)明專(zhuān)利]基于自助抽樣法的斷路器缺陷辨識(shí)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110067029.1
• 申請(qǐng)日: 2021-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112906472A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔣小平;梁浩鄭;鄭月球
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/06;G01M13/00;G01R31/327
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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自助抽樣法的斷路器缺陷辨識(shí)方法，此方法首先對(duì)斷路器合閘過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，通過(guò)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，獲得振動(dòng)信號(hào)的本征模函數(shù)，在識(shí)別其主要模態(tài)的基礎(chǔ)上，計(jì)算主模態(tài)本征模函數(shù)的樣本熵，構(gòu)成描述斷路器缺陷狀態(tài)的特征向量；其次，通過(guò)自助抽樣法擴(kuò)展該特征向量，設(shè)計(jì)多個(gè)Softmax診斷模型；再次，將測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)輸入各個(gè)Softmax診斷模型中，利用均值漂移聚類(lèi)算法聚合各診斷結(jié)果；最后，利用D?S證據(jù)理論結(jié)合Softmax診斷模型聚類(lèi)結(jié)果，將最大聚類(lèi)類(lèi)別中各個(gè)Softmax診斷模型融合，實(shí)現(xiàn)斷路器機(jī)械缺陷融合診斷。本發(fā)明提出的基于自助抽樣法的斷路器缺陷辨識(shí)方法，可以有效減小因采樣信息單一造成的片面化診斷誤差，極大提高了斷路器機(jī)械缺陷診斷的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種面向斷路器機(jī)械缺陷診斷的決策融合方法，具體涉及一種基于自助抽樣法下聚類(lèi)過(guò)程的D-S證據(jù)融合診斷方法。

背景技術(shù)

斷路器是電力系統(tǒng)中控制和運(yùn)行的重要開(kāi)關(guān)設(shè)備之一，是保證電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵部分，在供電和配電系統(tǒng)中起著開(kāi)斷和閉合正常線(xiàn)路以及開(kāi)斷故障線(xiàn)路的作用，所以斷路器的操作性能對(duì)電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行至關(guān)重要。斷路器和各種控制器配合對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行控制，保護(hù)和監(jiān)測(cè)，從而當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)故障時(shí)，可以及時(shí)使斷路器動(dòng)作，快速切除系統(tǒng)中的故障部分，或者切斷整個(gè)電源供電，從而防止故障擴(kuò)大，避免造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員的傷亡。斷路器作為電力系統(tǒng)的重要設(shè)備，其可靠性直接影響到整個(gè)電網(wǎng)的安全運(yùn)行。隨著電力系統(tǒng)綜合自動(dòng)化水平的提高，斷路器的數(shù)量也日益漸增，這也對(duì)斷路器的可靠性提出了更高的要求。而斷路器在使用過(guò)程由于潛在的設(shè)備缺陷或部件老化會(huì)導(dǎo)致其工作可靠性下降，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)痣娏ο到y(tǒng)事故擴(kuò)大，造成巨大損失。因此，通過(guò)故障辨識(shí)技術(shù)甄別其潛在缺陷和故障，可以診斷出設(shè)備的故障原因，為斷路器實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修提供重要決策依據(jù)。

目前，運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)斷路器操動(dòng)機(jī)構(gòu)的方法呈現(xiàn)多樣化的特征，如紅外線(xiàn)分析、頻譜分析、超聲波分析，系統(tǒng)壓力的動(dòng)態(tài)分析，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性的測(cè)試分析以及組件殼體的振動(dòng)信號(hào)分析等等。這些現(xiàn)代技術(shù)的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，運(yùn)用的原理各不相同，實(shí)際監(jiān)測(cè)的成本和難度也不盡相同，達(dá)到的監(jiān)測(cè)效果也有好有壞。因此，研發(fā)高效、高精度斷路器機(jī)械缺陷診斷方法，將有利于提高辨識(shí)準(zhǔn)確性，促進(jìn)斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的進(jìn)一步發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于：提供一種基于自助抽樣法的斷路器缺陷辨識(shí)方法，該方法首先采集斷路器合閘過(guò)程中的位置振動(dòng)信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到信號(hào)的本征模函數(shù)，計(jì)算主本征模函數(shù)的樣本熵，構(gòu)成描述斷路器缺陷狀態(tài)的特征向量集；然后，通過(guò)自助抽樣法擴(kuò)展特征向量集，將每個(gè)特征向量集作為獨(dú)立的訓(xùn)練集，分別建立Softmax診斷模型；接著，根據(jù)Softmax診斷模型在測(cè)試樣本下的診斷概率向量，采用均值漂移聚類(lèi)算法，將各個(gè)Softmax模型診斷結(jié)果進(jìn)行聚類(lèi)；最后，選擇聚類(lèi)結(jié)果中最大類(lèi)別所含Softmax診斷模型及其診斷結(jié)果融合決策出最終診斷結(jié)果，完成斷路器機(jī)械缺陷辨識(shí)。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于自助抽樣法的斷路器缺陷辨識(shí)方法，所述方法包括步驟如下：

第一步：獲取數(shù)據(jù)及構(gòu)建原始特征空間

步驟1.1使用振動(dòng)信息測(cè)量設(shè)備，多次采集斷路器在不同機(jī)械缺陷下傳感器的信號(hào)，記為X，共采集b次，第j個(gè)信號(hào)記為X_j；

步驟1.2采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，得到本征模函數(shù)；

步驟1.3識(shí)別主要本征模函數(shù)，計(jì)算主本征模函數(shù)的樣本熵值，組成缺陷信息特征向量集Y；

步驟1.4采用自助抽樣法擴(kuò)展特征向量集Y，得到a個(gè)新的特征向量集，記為特征向量空間Y_a,b。

第二步：基于各特征向量集，構(gòu)建Softmax診斷模型