[发明专利]一种区域行波故障定位方法及系统

权利要求书

1.一种区域行波故障定位方法，其特征在于，包括：

采用积分中值定理确定行波信号的极值点，并对极值点处的局部均值进行拟合确定行波信号的均值曲线；

根据行波信号的均值曲线对所述行波信号进行分解，直至满足约束条件，则确定行波信号的本征模函数imf分量；否则重新确定行波信号的均值曲线；

根据所述imf分量，确定imf分量的模极大值并定位发生行波故障的时刻。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用积分中值定理确定行波信号的极值点，并对极值点处的局部均值进行拟合确定行波信号的均值曲线，包括：

确定待分析行波信号的全部极值点，并按时间顺序进行排序；

采用积分中值定理确定排序后两两相邻极值点间的局部均值，将所述局部均值作为新的极值点；

对所述新的极值点间的均值进行加权平均计算，得到新的极值点处的局部均值；

对所述新的极值点处的局部均值进行拟合，得到均值曲线。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述新的极值点间的均值进行加权平均，得到极值点处的局部均值，包括：

按下式计算新的极值点间的均值：

其中，m_i为极值点t_i和t_i+1间的均值；t_i为第i个极值点；t_i+1为第i+1个极值点，x(t)为行波信号；

按下式对所述新的极值点间的均值进行加权平均，得到极值点处的局部均值：

m(t_i+1)＝h(t_i)×m_i+h(t_i+1)×m_i+1

其中，m(t_i+1)为极值点处的局部均值；t_i+2为第i+2个极值点；h(t_i)和h(t_i+1)分别为m_i和m_i+1的权重。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用极值域均值模式分解法，根据行波信号x(t)及其对应的均值曲线对所述行波信号进行分解，确定行波信号的本征模函数imf分量，包括：

首次分解过程中，判断首次分解过程中的行波信号是否满足IMF约束条件；所述首次分解过程中的行波信号为初始行波信号与其对应均值曲线的差值；

若满足IMF约束条件，则将所述首次分解过程中的行波信号作为首次分解的imf分量；否则，确定首次分解过程中行波信号的均值曲线，并将该行波信号与其对应均值曲线的差值作为新的行波信号，判断新的行波信号是否满足IMF约束条件，直至满足IMF约束条件为止；

非首次分解过程中，判断非首次分解过程中的行波信号是否满足IMF约束条件；所述非首次分解过程中的行波信号为初始行波信号与之前分解过程得到的所有imf分量的差值；

若满足IMF约束条件，则将所述非首次分解过程中的行波信号作为本次分解过程的imf分量；否则，确定非首次分解过程中行波信号的均值曲线，并将该行波信号与其对应均值曲线的差值作为新的行波信号，判断新的行波信号是否满足IMF约束条件，直至满足IMF约束条件为止；

当达到预设的分解次数后，得到所有imf分量imf(value,t)，所述value为imf分量的幅值，t为幅值对应的时刻。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述IMF约束条件包括：

在整个数据中，极值点的数量与过零点的数量相同或相差一个；和

在任一极值点，被该极值点的局部最大值和局部最小值定义的包络均值为零。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述imf分量，确定imf分量的模极大值并定位发生行波故障的时刻，包括：

将所有imf分量的幅值中的最大值作为imf分量的模极大值；

记录模极大值及其对应的时刻；

所述模极大值对应的时刻即为发生行波故障的时刻。