[发明专利]一种有载分接开关机械故障智能识别方法

说明书

本发明公开了一种有载分接开关机械故障智能识别方法，包括以下步骤：S110:获取有载分接开关切换过程中的多通道振动信号，构成测试和训练样本集；S120:对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；S130：就各个节点的重构信号计算能量熵，将各通道振动信号计算得到的能量熵组合构成一维特征向量；S140：将计算得到的一维特征向量进行模式分类，得到故障类型识别结果。本发明能够改进现有技术的不足，提高了模型的识别准确度。

技术领域

本发明涉及变压器技术领域，尤其是一种有载分接开关机械故障智能识别方法。

背景技术

有载调压变压器，是我国输配电网中的重要电气设备，它主要承担着联络高低压输配电网、调节和控制功率潮流以及稳定系统负荷中心电压的重要功能和作用，在我国现代输配电网中已经得到越来越广泛的应用。有载调压变压器的调压功能主要是通过有载调压分接开关(On-Load Tap Changer,OLTC)逐级切换触头分接来实现，有载分接开关的运行状况关系到电力系统的安全可靠运行，对电网调度的灵活性也有重要作用。然而，有载分接开关的制造和检修维护技术尚不完善，随着有载调压变压器在电网中的大规模应用，有载分接开关发生故障造成的事故屡见不鲜。针对有载分接开关的在线监测和机械故障诊断，在现代输配电网中发挥着越来越重要的作用，对电网的整体安全运行具有非凡的的现实意义，同时也是泛在电力物联网建设的重要需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种有载分接开关机械故障智能识别方法，能够解决现有技术的不足，提高了模型的识别准确度。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种有载分接开关机械故障智能识别方法，包括以下步骤：

S110:获取有载分接开关切换过程中的多通道振动信号，构成测试和训练样本集；

S120:对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；

S130：就各个节点的重构信号计算能量熵，将各通道振动信号计算得到的能量熵组合构成一维特征向量；

S140：将计算得到的一维特征向量进行模式分类，得到故障类型识别结果。

作为优选，所述多通道振动信号为方向相互垂直的三通道振动信号。

作为优选，步骤S120中，使用小波包分解算法对多通道振动信号进行分解，然后在各个分解节点进行信号重构；

用h_k和g_k表示小波包变换中滤波环节的系数，并定义小波函数为φ(t)，对应的尺度函数用y(t)表示，小波函数和尺度函数用以下方程组来表示：

式中，u_2n(t)和u_2n+1(t)分别为尺度函数和小波函数，函数组{u_n}是由基函数u₀(t)定义的小波包，得到函数组，

{2^j/2u_n(2^jt-k)；n∈k；k∈Z}

其中j表示尺度函数，k表示位移函数，n表示震荡系数。通过调节j和k的值，对振动信号作小波包分解。

作为优选，所述一维特征向量的计算方法为，

设u为原始信号，经过J层的小波包分解后，得到2^J个互不重叠的子信号，作为原始信号的特征信号；设J层的第i个节点的重构信号为u_i，则对应的Shannon熵为，