[发明专利]一种有载分接开关机械故障综合智能诊断方法

权利要求书

1.一种有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

S01)、检测有载分接开关的机械振动信号和驱动电机电流信号；

S02)、以检测到的电流信号的起点作为振动信号有效起始点，并把检测到的振动信号分为传动轴段信号和切换段信号；

S03)、采用峭度K表征有载分接开关传动轴段信号状态；

S04)、对切换段有效信号进行截取；

S05)、对截取的有载分接开关切换段信号进行包络分析，求解包络线后，对采集的信号和开关正常信号进行相关性分析，求得相似度r，基于相似度r分析切换段信号是否正常，从而判断有载分接开关是否出现故障；

S06)、判断出故障后，通过品质因子可调小波变换计算出振动信号特征值，通过支持向量机智能识别算法判断有载分接开关故障类型。

2.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：步骤S06采用可调品质因子小波变换提取信号特征，具体是采用可调品质因子小波变换求解出各子带时间序列二范数，将其作为有载分接开关切换段信号故障瞬态特征值，设置品质因子、冗余度以及分解层数，从而实现强背景噪声下有载分接开关振动信号有效特征成分的准备获取。

3.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：步骤S06采用非线性、多分类的支持向量机算法，通过求解超平面对信号进行非线性分类，并使用一对多法对多种故障类型进行分类求解，实现有载分接开关切换段机械故障状态的准备识别。

4.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：步骤S05所述包络分析通过二次曲线的内插求出真正的局部最大值，即实际峰值的数值和峰值相对应采样点的位置。

5.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：步骤S04中，截取切换段有效信号的过程为：

首先用一个长度为L的窗去寻找振动信号能量最集中的区域，粗略找到切换段信号所在的位置，并在其前后各保留一段，用于信号的进一步截取；

所述的长度为L的窗定义为：

W＝[1,1,…,1]，

通过信号与窗依次卷积寻找切换段信号，即振动信号中每L个数的绝对值进行累加求和，步长为1；

找到切换段信号的粗略位置后，得到一段长度为M的信号，再用一个长度小于M的窗去寻找起振点，阈值设定为在窗范围内平均能量达到某一限值，超过阈值，则为起振点。

6.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：对于任意连续信号x(t)，峭度K表达式为：

其中：为信号均值，p(x)为信号的概率密度函数，σ_t为标准差；

步骤S03中对有载分接开关传动轴段信号进行离散化处理，离散化后的峭度K 表达式为：

其中：x_i为离散化后的信号值，N为传动轴段信号长度；

当被测试的传动轴段信号长度超过设定阈值时，判断有载分接开关传动轴段信号出现故障。

7.根据权利要求6所述的有载分接开关机械故障综合智能诊断方法，其特征在于：当被测试的传动轴段信号峭度值超过正常信号峭度值5倍时，判断有载分接开关传动轴段信号出现故障。

8.根据权利要求1所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：步骤S05中，相似度r的计算公式为：

其中：x为采集信号，y为正常信号，长度均为n，和分别为用于分析的这两组数据的均值，r为这俩信号相似度，被测信号与正常信号的相似度低于阈值时，判定为有载分接开关运行出现故障。

9.根据权利要求8所述的有载分接开关机械故障智能诊断方法，其特征在于：被测信号与正常信号的相似度低于0.75时，判定为有载分接开关运行出现故障。