[发明专利]低压框架断路器故障诊断方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种低压框架断路器故障诊断方法，其特征在于，包括：

接收低压框架断路器分闸振动信号；

对所述断路器振动信号进行经验模态分解(EMD)，获得多组基于固有模态函数表征的分量(IMF)；其中，每一所述固有模态函数表征的分量对应所述振动信号中的不同频段；

分别确定至少一组所述分量的能量在能量总和中的占比，所述能量总和为所述多组固有模态函数表征的各个分量所对应能量的和；

依据至少一组分量在所述能量总和中的占比，以及，经计算获取的所述断路器分闸振动信号的总能量，对低压框架断路器进行故障诊断。

2.根据权利要求1所述的低压框架断路器故障诊断方法，其特征在于，所述对低压框架断路器进行故障诊断为：

将所述至少一组分量在所述能量总和中的占比，以及，计算获取的所述断路器振动信号的总能量作为输入信息，输入至人工神经网络模型中；

所述人工神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；其中，

所述输入层包括多个输入节点，每一所述输入信息用于作为其中一个节点的输入；

所述隐含层包括多个隐含节点、输入连接权值和输出权重；所述隐含节点的数目、所述输入连接权值和所述输出权重由多个训练样本训练获得；

所述输出层包括多个输出节点，所述每一输出节点为与所述输入节点的输入信息对应的诊断结果，所述诊断结果包括正常状态、缓冲器失效状态、分闸不到位状态和分闸弹簧失效状态。

3.根据权利要求2所述的低压框架断路器故障诊断方法，其特征在于，所述训练样本通过如下方式获得，

基于固有模态分量知识库，为断路器的多个状态中的每一状态选取多个样本作为所述人工神经网络模型的训练样本；

其中，所述固有模态分量知识库通过如下方式预先构建并存储：基于断路器的每一状态在给定电压的前提下，进行多次实验，获取各个固有模态函数表征的分量的典型值；

所述断路器的状态包括正常状态、缓冲器失效状态、分闸不到位状态和分闸弹资失效状态。

4.根据权利要求3所述的低压框架断路器故障诊断方法，其特征在于，

确定四组所述分量的能量在能量总和中的占比；

四组所述分量分别为，第一固有模态分量(IMF1)、第二固有模态分量(IMF2)、第三固有模态分量(IMF3)和第四固有模态分量(IMF4)；

所述IMF1、所述IMF2、所述IMF3和所述IMF4分别对应所述低压框架断路器分闸振动信号中频率最高的前四段频段频谱，并且，对应的频段依次降低。