[发明专利]基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀情况评估方法

说明书

本发明提供一种基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀情况评估方法，包括获取三相交流接触器每次分断电弧实验时产生的每一相电压波形数据及每次分断电弧实验后的触头质量；计算出每次分断电弧实验的单相累计触头质量损耗及其对应离散化重构的每一相电压波形数据来构成一个数据样本，并将所有数据样本按比例随机分为训练集和测试集；构建基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀评估模型；对评估模型进行训练和测试，通过比较得到训练好的评估模型；获取当前分断电弧实验时产生的每一相电压波形数据并导入训练好的评估模型中，输出质量损失估计值。实施本发明，利用卷积神经网络回归对电弧的电压信号进行学习，完成对交流接触器的烧蚀情况评估。

技术领域

本发明涉及交流接触器检测技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀情况评估方法。

背景技术

低压电器中的交流接触器有着通断操作频繁的特点，被广泛、大量地运用于电气控制系统中。对于交流接触器来说，触头的状态与其电寿命密切相关。触头状态反映了银-金属-氧化物合金在触头上的质量损失，该合金有助于降低接触电阻，增强抗焊接和消弧能力。然而，闭合和分断操作会烧蚀合金，也就是说，当合金大部分被烧蚀时交流接触器电寿命就达到极限。因此，对触头质量损失(即触头烧蚀)的估计可以帮助用户确定交流接触器的电寿命。

目前，触头烧蚀估计是一个电气领域的难题，主要有三个原因：首先，相对于几公斤的交流接触器，触头质量损失量非常小(每次操作的质量损失小于1毫克)；其次，触点通常在交流接触器内部，直接测量或观测触头质量变化是不切实际的；最后，由于瞬态电压和电流条件的变化，以及闭合和分断操作的相角是不恒定的，两对触点的质量损失可以有显著差异。

为了解决这一问题，国内外学者提出了许多通过间接测量和建模来估算质量损失的方法。主要的有两类：第一、通过在交流接触器中内嵌各类传感器获取数据来映射触头质量的损失，但需要修改交流接触器的结构，这对制造商和用户都不友好；比如，在《IEICETransactions on Electronics》期刊2009年发表的《Prognostic and DiagnosticTechnology for DC Actuated Contactors and Motor Starters》一文中就是通过激光距离传感器测量超程变化来估计触头质量损失；又如，还有通过在触头上连接压电堆叠获得每一次操作的超声波图，并获得了接触电阻的变化。第二、通过触电间感应的电压和电流，分析信号的变化来反映触头状态的变化，虽然实现简单，但是需要持续跟踪交流接触器的历史运行数据，一旦历史运行数据缺失，将不再有效；比如，通过电压和电流计算得到电弧能量，再通过操作数、电弧能量两个特征判断触头状态。

因此，亟需一种新的估算质量损失来评估交流接触器烧蚀情况的方法，无需在交流接触器中内嵌各类传感器获取数据来映射触头质量的损失，也不依赖于交流接触器的历史运行数据，在历史运行数据缺失的情况下，依然可以较准确地对交流接触器的烧蚀情况进行估计。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀情况评估方法，利用卷积神经网络回归对电弧的电压信号进行学习，完成对交流接触器的烧蚀情况评估，从而克服了现有技术中所存在的相关问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络回归的交流接触器烧蚀情况评估方法，所述方法包括以下步骤：

获取三相交流接触器在每次分断电弧实验时产生的每一相电压波形数据以及每次分断电弧实验后的触头质量数据；

根据所获取到的三相交流接触器每次分断电弧实验后的触头质量数据，计算出每次分断电弧实验时的累计触头质量损耗数据，并将所获取到的三相交流接触器每次分断电弧实验时产生的每一相电压波形数据均进行离散化重构，且进一步将同一次分断电弧实验时的累计触头质量损耗数据依次与每一相离散化重构后的电压波形数据组成一个数据样本，得到每次分断电弧实验各自对应的三个数据样本；