[发明专利]一种贝叶斯更新和DS证据理论相结合的分合闸线圈电流分析方法

说明书

本发明公开了一种贝叶斯更新和DS证据理论相结合的分合闸线圈电流分析方法，贝叶斯更新通过对实际特征与理想特征作差进行特征残差提取，将差值作为新的分类特征的方式，来补偿环境对于参数估计的影响；在贝叶斯参数估计的结果上，引入不确定性概率与DS证据推理方法，实现DS数据融合。本发明所提方法具有较低的知识依赖度，主观程度较弱，信任分配无需构造复杂的隶属度函数。所提方法对于故障样本的依赖程度较低，较为适合高压断路器这类可靠性要求较高而故障样本又相对难以获得的场合.在实践应用中，该方法在融合过程中还可引入震动、位移、压力等信号的特征，以实现更为全面、故障诊断准确程度更高的断路器状态监测系统。

技术领域

本发明涉及一种贝叶斯更新和DS证据理论相结合的分合闸线圈电流分析方法,属于断路器控制技术领域。

背景技术

操动机构是断路器系统中故障最为高发的部件，而分合闸线圈电流分析法则是一种广泛用于断路器操动机构故障诊断的方法，该方法通过断路器分合闸测试过程中采集到的操作线圈电流作为故障诊断的依据，对断路器的可靠性作出评估。与操动机构机体震动分析、传动主轴位移分析等其他方法相比，线圈电流采集无需大幅改动的机械结构，在相对较低的改装成本下有着较好的故障诊断表现。

在诊断算法方面，Rao等使用小波去噪和欧氏空间距离对比的方法实现了线圈故障的识别，但该方法不能判断故障的具体类型。Razi—Kazemi等则在大量线圈电流观测的基础上，分析了不同故障下的电流特征变化，制定了一系列的故障分类规则，实现了故障的分类，然而该方法只能在波形发生明显畸变后对故障原因进行分析。Strachan等采取了聚类方法和决策树规则提取，实现了基于数据挖掘的故障诊断方法，但是该方法依赖大量故障样本，在应用时容易受到继路器样本匮乏的制约。张弛通过引入DS理论，对线圈电流特征进行了数据融合，实现了故障的融合推理，但该方法在证据测度分配过程中存在主观过强的缺点。为弥补这一缺点，李海英等提出了基于模糊一证据理论的诊断方法，取得了较好的诊断结果，然而模糊隶属度函数的选择在极大程度上影响着方法的可靠性。葛葆华则从粗糙集的角度出发，对线圈电流特征进行了属性简约，建立了最小诊断规则决策表，但其离散型的输出结果依然不能满足视情维修的需要。Guan等为了解决视情维修对于数字型评价指标的需求，提出了将特征概率分布划分为劣化、故障、正常等区域，并依据事件独立的假设计算出各类故障的概率大小，实现了对故障风险的评估，但是依然存在线圈电流特征易受电压输入影响、特征数据间并非简单的独立关系的缺点，容易造成故障的误判。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对中压真空断路器弹簧操动机构，提出一种贝叶斯更新和DS证据理论相结合的分合闸线圈电流分析方法，该方法首先利用分合闸线圈模型对电流特征进行校正，提取特征残差；继而通过贝叶斯更新，将历史数据与断路器先验知识相结合，求取出样本分布参数的后验估计；最后通过DS证据理论，实现对贝叶斯参数估计结果的不确定性推理，提高算法在故障分类方面的可靠性。

为解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：

一种贝叶斯更新和DS证据理论相结合的分合闸线圈电流分析方法，贝叶斯更新通过对实际特征与理想特征作差进行特征残差提取，将差值作为新的分类特征的方式，来补偿环境对于参数估计的影响；在贝叶斯参数估计的结果上，引入不确定性概率与DS证据推理方法，实现DS数据融合，以提高故障分类准确性。

作为本发明的进一步改进，所述特征残差提取，采取小波阈值去噪和多窗口定位的方法提取时间特征和电流波形的幅值特征；分别对实际测量信号以及带人实测环境参数的仿真波形进行特征提取，其差值作为故障诊断的特征数据。

作为本发明的进一步改进，所述时间特征包括电流从线圈输入电压到衔铁运动的时间t1、衔铁运动时间t2、触发脱扣器至辅助开关分离t3和辅助开关断路续流时间t4。

作为本发明的进一步改进，所述电流波形的幅值特征包括驱使衔铁运动所需要的励磁电流I_B、由于衔铁运动跌落的电流值I_C和电流波形极大值I_D。