[发明专利]一种GIS设备机械故障诊断系统及方法

说明书

本发明公开了一种GIS设备机械故障诊断系统及方法，涉及电气设备故障诊断技术领域；系统包括振动传感器和主机以及采集GIS设备外壳振动信号、分层分解GIS设备外壳振动信号、分层提取振动信号的Lempel‑Ziv复杂度和基于随机森林分类方法诊断GIS设备机械故障四个程序模块；方法包括将GIS设备外壳振动信号作为特征量，通过EEMD算法分层分解振动信号并获得两层以上本征模态函数IMF分量，分别提取每一层IMF分量的Lempel‑Ziv复杂度并作为故障检测特征，通过随机森林分类方法诊断GIS设备机械故障；其通过振动传感器和主机以及四个程序模块等，实现了诊断GIS设备机械故障。

技术领域

本发明涉及电气设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种GIS设备机械故障诊断系统及方法。

背景技术

GIS气体绝缘金属封闭组合电器设备因其具有运行安全、环保、检修周期长、占地面积小等优点，已得到电力行业的普遍认可，在110kV及以上电压等级变电站，特别是超高压工程、特高压工程、室内或者地下变电站得到大规模应用。但是，随着运行年限的增长，GIS设备故障率逐年上升，据统计分析，GIS设备机械故障略多于绝缘故障，约占到GIS设备故障总数的39％。而且，受限于GIS设备安装环境因素，例如室内、地下、位置偏远，大气环境保护要求，GIS设备故障后检修较为困难，发生故障后检修周期较长，会造成很大的经济损失。因此，研究能够准确实现GIS设备常见故障诊断的方法具有重要意义。

目前针对GIS设备故障检测的方法众多，而设备故障诊断方法较少。现存的GIS设备故障诊断研究主要是利用智能算法来处理超高频、超声波、气体分解产物等特征来实现。除此之外，还存在基于故障树理论定性分析设备故障的诊断方法。

但是现存的GIS设备故障诊断方法存在一定的不足。

(1)现存的设备故障诊断方法都集中于绝缘故障的诊断，针对机械故障的研究非常的少。

(2)虽然振动频谱分析方法已经应用到GIS设备故障检测领域，但是振动频谱幅值易受设备负载变化影响的问题还未得到解决，同时GIS故障特征易被复杂时域波形淹没问题也亟待解决。

现有技术问题及思考：

如何解决诊断GIS设备机械故障的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种GIS设备机械故障诊断系统及方法，其通过振动传感器和主机以及采集GIS设备外壳振动信号、分层分解GIS设备外壳振动信号、分层提取振动信号的Lempel-Ziv复杂度和基于随机森林分类方法诊断GIS设备机械故障四个程序模块等，实现了诊断GIS设备机械故障。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种GIS设备机械故障诊断系统包括振动传感器和主机以及采集GIS设备外壳振动信号、分层分解GIS设备外壳振动信号、分层提取振动信号的Lempel-Ziv复杂度和基于随机森林分类方法诊断GIS设备机械故障四个程序模块，所述振动传感器与主机连接并通信，分层分解GIS设备外壳振动信号模块，用于主机采用EEMD算法将GIS设备外壳的振动信号分层分解得到本征模态函数IMF分量，提取每一层的本征模态函数IMF的故障特征。

进一步的技术方案在于：分层提取振动信号的Lempel-Ziv复杂度模块，用于主机提取每一个本征模态函数IMF分量的Lempel-Ziv复杂度并作为故障指标。

进一步的技术方案在于：基于随机森林分类方法诊断GIS设备机械故障模块，用于主机通过随机森林算法诊断GIS设备机械故障，主机将振动信号每一层本征模态函数Lempel-Ziv复杂度作为特征样本，对应的机械故障类型作为训练标签，共同组成训练样本，将训练样本输入随机森林算法中训练得到GIS设备机械故障分类器。

进一步的技术方案在于：采集GIS设备外壳振动信号模块，用于振动传感器获知GIS设备外壳的振动信号并发送至主机。