[发明专利]基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法

权利要求书

1.一种基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

(1)获取现场故障录波装置采集的实时故障录波数据；

(2)进行故障录波数据预处理，并对预处理后的故障录波数据进行基于HHT的时频分解，得到对应的时频信息特征；

(3)构造处理后的故障录波数据的时频信息特征样本集，并划分为训练集和测试集；

(4)基于ResNet18构建单相接地故障类型辨识模型并进行预训练；

(5)利用训练好的单相接地故障类型辨识模型，基于单相接地故障录波数据辨识出其具体的故障类型。

2.根据权利要求1所述的基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

(2.1)截取处于故障状态阶段的故障录波数据；

(2.2)将故障录波数据中的所有电气量特征划分为关键特征部分和非关键特征部分；

(2.3)对故障录波数据的关键特征部分执行希尔伯特-黄变换HHT，提取IMF分量、瞬时幅值、瞬时频率和Hilbert谱；

(2.4)将步骤2.3中关键特征部分经过HHT变换后的结果与步骤2.2中原始的非关键特征部分进行拼接；

(2.5)将拼接后的特征进行归一化，并进行灰度图的转换。

3.根据权利要求2所述的基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述步骤(2.3)具体包括：

(2.3.1)对关键特征进行经验模态分解EMD，得到关键特征x(t)的EMD分解IMF分量；

(2.3.2)统一不同关键特征的IMF分量个数为q；

(2.3.3)对IMF分量依次进行Hilbert变换，得到IMF分量对应的瞬时幅值，瞬时频率和关键特征x(t)的Hilbert谱H(ω，t)。

4.根据权利要求3所述的基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述步骤(2.3.1)具体包括：

a.对每一关键特征x(t)，求取极大值点和极小值点，对极大值点和极小值点采用三次样条函数插值拟合信号上下包络线a、b，并计算上下包络的均值函数m；

b.求h₁：x(t)-m＝h₁；

c.判断h₁是否满足IMF条件；如果满足IMF条件，则h₁为关键特征x(t)的第一个IMF分量；如果不满足IMF条件，则令x(t)＝h₁，重复步骤a和b操作，直到第k步得到的h_k满足IMF条件，求出第一个IMF分量h_k；

d.将IMF分量从原始特征中分离出来，得到第一个IMF分量c₁；

c₁＝h_k

r₁＝x(t)-c₁

e.对r₁执行上述步骤a-d，得到x(t)的第二个IMF分量c₂，反复循环n次，得到关键特征x(t)的第n个IMF分量c_n：

f.直到r_n为单调信号或者只存在一个极点为止循环停止，得到关键特征x(t)的EMD分解结果：

其中，r_n为关键特征x(t)的残差函数。

5.根据权利要求4所述的基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述IMF条件为：

①在整个信号长度上，极值点的个数和过零点的个数相同或相差最多不能超过一个；②在任意时刻，由极大值点形成的上包络线和由极小值点形成的下包络线的平均值为零。

6.根据权利要求3所述的基于HHT和ResNet18的单相接地故障类型综合辨识方法，其特征在于，所述步骤(2.3.2)中，

对分解出的IMF分量个数n少于设定阈值q的用零进行填充，超出阈值部分的IMF分量舍弃。