[发明专利]一种高压开关机械故障的自动识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种高压开关机械故障的自动识别方法及装置，其中，所述方法包括：基于电流钳采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的电流信号；基于声音传感器采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的声音信号；对所述电流信号及所述声音信号进行模数转换处理，获得电流及声音数字信号；对所述电流及声音数字信号进行预处理，获得预处理后的数字信号；将预处理后的数字信号输入训练收敛的卷积神经网络模型中进行高压开关机械故障的自动识别。在本发明实施例中，通过采集高压开关的声音和电流信号，利用深度学习的方式在声音和电流信号自动提取故障特征，自动识别相应的故障信息，提高了故障识别的准确性。

技术领域

本发明涉及高压开关故障识别技术领域，尤其涉及一种高压开关机械故障的自动识别方法及装置。

背景技术

高压开关机械故障识别是对开关进行状态监测、异常识别和故障分类。振动、电流、声音等传感器可用来采集开关运行的各项数据，并根据这些数据预测开关机械故障的发生以及对故障进行分类；目前，开关机械故障识别方法主要存在以下局限：(1)一些方法主要关注于开关的机械振动信号，并将其用于故障征兆的预测，如小波变换、经验模态分解等方法均是用于对振动信号进行分析；这些方法必须在开关表面安装加速度传感器来采集振动信号，加速度传感器的安装拆卸在实际应用中会带来运维不便，同时传感器安装位置也会极大影响辨识效果；(2)一些方法采用电流信号作为故障识别的依据，其主要聚焦于分合闸线圈电流的时间、幅值等波形分析。但受采样频率限制，当采样点中未能包含电流波形的关键特征点时，该类方法的效果将大打折扣；此外，该类方法只能识别与分合闸线圈有关的机械故障，而对驱动机构的故障则无能为力；(3)此外，传统的开关机械故障特征是基于人工选择，极大依赖于研究人员的经验和判断，当人工选择的鲁棒性较差时，传统方法的故障分类效果将受到严重影响。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种高压开关机械故障的自动识别方法及装置，利用深度学习的方式在声音和电流信号自动提取故障特征，自动识别相应的故障信息，提高了故障识别的准确性。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种高压开关机械故障的自动识别方法，所述方法包括：

基于电流钳采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的电流信号；以及，

基于声音传感器采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的声音信号；

对所述电流信号及所述声音信号进行模数转换处理，获得电流及声音数字信号；

对所述电流及声音数字信号进行预处理，获得预处理后的数字信号；

将预处理后的数字信号输入训练收敛的卷积神经网络模型中进行高压开关机械故障的自动识别。

可选的，所述电流钳设置在高压开关本体的分合闸控制回路的电缆出线处，所述电流钳为交直流两用电流钳，电流采样频率为200kHz；

所述声音传感器设置在距离高压开关本体中央表面10CM处，声音采样频率为200kHz。

可选的，所述基于电流钳采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的电流信号，包括：

设定电流阈值，在高压开关分合闸控制时，在电流达到电流阈值时，所述电流钳采集该时刻的前0.25s和该时刻后0.75s时间窗口内的电流信号；

所述基于声音传感器采集高压开关分合闸控制回路在分合闸时的声音信号，包括：

在高压开关分合闸控制时，在电流达到电流阈值时，所述声音传感器采集该时刻的前0.25s和该时刻后0.75s时间窗口内的声音信号。

可选的，所述对所述电流信号及所述声音信号进行模数转换处理，获得电流及声音数字信号，包括：