[发明专利]一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法在审
申请号: | 201910904228.6 | 申请日: | 2019-09-24 |
公开(公告)号: | CN110703076A | 公开(公告)日: | 2020-01-17 |
发明(设计)人: | 臧旭;刘宝稳;吴金利;李呈营;马钲洲;闫晓彤 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G01R31/327 | 分类号: | G01R31/327;G01M13/00;G01H17/00 |
代理公司: | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人: | 张欢欢 |
地址: | 210098 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运行状态 正常运行状态 局部放电 频段能量 振动信号 参考 判定 局部放电故障 信号频域分析 放电性故障 故障诊断 故障状态 频段信号 频域能量 时域数据 时域信号 有效诊断 放电 采集 诊断 | ||
1.一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,包括以下过程:
采集GIS各运行状态下的振动信号时域数据,所述运行状态包括正常运行状态和故障状态;
对各运行状态下时域信号进行信号频域分析得到多个频段信号,计算各状态下各频段能量占比;
计算各运行状态下设定频段能量占比的平方平均数作为各状态的特征一;计算正常运行状态特征一对应的参考区间,
对比各个运行状态的特征一是否在参考区间内,不超过参考区间则判定GIS没有发生局部放电,超过则判定GIS发生了局部放电。
2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,所述故障状态包括尖刺放电与悬浮电位放电故障状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,采集GIS各运行状态下的振动信号时域数据后,截取设定周期的振动信号。
4.根据权利要求3所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,截取设定周期的振动信号后,对截取的振动信号时域数据进行小波去噪。
5.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,各频段分别是:A1为0-62.5Hz,D2为62.5-125Hz,D3为125-250Hz,D4为250-500Hz,D5为500-1000Hz,D6为1000-2000Hz,D7为2000-4000Hz,D8为4000-8000Hz;其中A1是小波包分解得到的第一层信号,D2-D8分别是小波包分解得到的第二至第八层信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,各频段能量占比计算公式如下:
其中,λi为第i层信号的频段能量占比,Ei为第i层信号所对应的频段能量,E∑为所有频段能量之和。
7.根据权利要求5所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,计算正常运行状态特征一对应的参考区间包括以下过程:
计算正常运行状态时1000-2000Hz频段能量比的平方平均数作为阀值,计算公式为:
Ω=(γ-σ,γ+σ) (4)
其中,γ为正常运行时1000-2000Hz频段能量比的平方平均数,作为阀值,λ6,i为1000-2000Hz频段信号的能量占比,i为第i个正常运行状态下的数据,n为正常运行时的数据个数,σ为数据方差,Ω为正常运行状态的特征一的参考区间。
8.根据权利要求5所述的一种基于振动信号频域能量比的GIS故障诊断方法,其特征是,当判定GIS发生了局部放电时,计算放电系数判断放电严重程度:
引入放电系数α来描述放电的严重程度,计算公式如下:
放电系数α是由1000Hz~4000Hz主要能量集中的频段信号所具有能量比上125Hz以内频段信号所具有的能量,能够反映出放电的剧烈程度,E(D6)为1000-2000Hz频段能量,E(D7)为2000-4000Hz频段能量,E(A1)为0-625Hz频段能量,E(D2)为62.5-125Hz频段能量。
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