[发明专利]变压器局部放电故障诊断方法及在线监测装置

权利要求书

1.一种变压器局部放电故障诊断方法，其特征在于，包括：

采集变压器的局部放电信号，采用非线性映射压缩特征量的方式和梅林变换算法对所述局部放电信号提取特征量，组成代表所述局部放电信号特征的特征向量，映射在特征平面上；

对提取的特征量采用非监督性模糊c均值聚类算法将特征量聚类，形成若干个样本，聚类包括噪声在内的不同放电源产生的多种放电信号；

将聚类后的每一个样本，分析相位和波形特征，提取相关特征，用数学形态学颗粒分析法对比每一个样本建立样本指纹库，用神经网络算法进行局部放电信号类型模式的识别；

其中，在所述对提取的特征量采用非监督性模糊c均值聚类算法将特征量聚类过程中，计算不同聚类数的子集测度聚类有效性函数，将子集测度聚类有效性函数最小时对应的聚类数作为最优聚类数；

子集测度的聚类有效性函数的特征在于：子集测试度定义为其中，表示模糊集合A的隶属度之和，模糊集合A在点x∈X处的隶属度A(X)，论域X＝{x₁,x₂,...,x_p}，f(A,B)表示模糊集合A和模糊集合B的子集测试度；

根据子集测试度定义，确定子集测度聚类有效性函数为其中，f(X_l,X_h)表示模糊集合X＝{X₁,X₂,...,X_c}中的两个聚类集合X_l，X_h的子集测度，Sub(U；c)表示矩阵U和c值的子集测度聚类有效性；

在模糊c类均值聚类的迭代中嵌套子集测度聚类有效性函数，循环计算不同c值对应下的子集测度聚类有效性函数，当子集测度聚类有效性函数最小时对应的c值即最优聚类数c，其中，c值的循环范围是c∈(1,2ln p]c∈P^*，c最大值c_max取接近lnp的最大整数。

2.根据权利要求1所述的变压器局部放电故障诊断方法，其特征在于，所述采用非线性映射压缩特征量的方式和梅林变换算法对所述局部放电信号提取特征量，组成代表所述局部放电信号特征的特征向量，映射在特征平面上的方法为：

对局部放电信号进行小波软阈值滤波；

对部分局部放电信号进行梅林变换，得到梅林域的数据变换特征；

压缩时域特征和梅林域特征，提取时域和梅林域的特征；

在时域和梅林域提取高阶特征量，映射在二维平面上。

3.根据权利要求2所述的变压器局部放电故障诊断方法，其特征在于，对部分局部放电信号进行梅林变换，得到梅林域的数据变换特征的实现公式为：

其中t为一次脉冲波形的采样时间；N为将t等分的常数；b为采样时间t的以e为底的对数，即b＝lnt；Δb为b的N等分，即θ为Δb的e为底指数，即θ＝e^Δb；k为常数；m＝n＝0,1,2,…，N-1；τ为表示延时的常数；β为自变量，M(β)为梅林变换结果。

4.根据权利要求2所述的变压器局部放电故障诊断方法，其特征在于，所述提取时域和梅林域的特征的实现公式为：

其中，t_i为第i个采样点对应时间，p_j(t_i)为t_i对应的时域，为第j个局部放电信号的时域特征重心，T_j为第j个局部放电信号的时域特征值，β_i为第i个采样点对应梅林域尺度β值，M_j(β_i)为β_i对应的梅林变换值，为第j个局部放电信号的梅林域特征重心，M_j为第j个局部放电信号的梅林域特征值。