[发明专利]一种微电网故障诊断过程中的故障信号特征值提取方法

摘要

本发明公开一种微电网故障诊断过程中的故障信号特征值提取方法，属于微电网故障诊断领域。本发明立足故障前后信号特征的变化，借助极值对称化处理，从采集的微电网电压或者电流信号中判断出故障信号，抑制信号波动，保留故障信号特征，归一化处理故障信号，使待处理的故障信号理想化，然后从多角度提取归一化后故障信号的重要特征值，其中包括故障信号主要频段能量值，最后采用自适应特征值动态优化方法，以达到自动多层次的优化处理微电网故障特征值的目的，为后续的微电网故障判定过程提供稳定的故障特征值。

主权项

一种微电网故障诊断过程中的故障信号特征值提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：从采集的微电网电压或者电流信号中判断出故障信号；步骤2：采用极值对称化处理方法对步骤1得到的故障信号进行重构，使其对称，得到故障重构信号；步骤3：对故障重构信号进行归一化处理；步骤4：将归一化处理后的故障重构信号的幅值大小调整为原始故障信号的幅值大小，获得归一化处理后的故障信号X_inew；步骤5：初步提取故障信号特征值，包括：故障信号主要频段能量值、故障信号平均变化速率、故障信号幅度平均值和故障信号均方根值；步骤6：对步骤5中初步提取的故障信号特征值进行优化处理，输出最终的故障信号特征值至微电网故障判定过程；步骤6‑1：按顺序采集故障信号特征值，将特征值依次储存到特征值存储器；所述特征值存储器的容量为L_w；步骤6‑2：设置跃变阈值J_m，判断特征值X(n)为正常状态还是跃变状态，方法为：根据X(n)‑X(n‑1)与跃变阈值J_m的相对大小关系，判定第n个特征值的状态：若X(n)‑X(n‑1)小于跃变阈值J_m，则该特征值为正常状态，执行步骤6‑3；否则，该特征值为跃变状态S_ta，清空特征值存储器，并输出特征值X(n)至微电网故障判定过程；步骤6‑3：对该特征值直接进行左窗口平均值处理，计算出原始特征值X(n)的平均值X_new(n)即初步优化后的特征值，并将X_new(n)储存到特征值平均值存储器中，特征值平均值存储器的容量记为L_T；步骤6‑4：对初步优化后的特征值X_new(n)做进一步优化，输出最终的故障信号特征值至微电网故障判定过程；步骤6‑4‑1：寻找特征值的稳定状态值；方法为：对特征值平均值存储器中特征值平均值按照从后到前的顺序依次相减，得到N_s个差值，即X_new(n)‑X_new(n‑1)，X_new(n‑1)‑X_new(n‑2)，…，X_new(n‑N_s+1)‑X_new(n‑N_s)，若所有差值均小于预设的稳定阈值S_th，则将X_new(n)记录为特征值的当前稳定状态值，若其又与所有已有的历史稳定状态值V_st不同，则将当前稳定状态值X_new(n)存储到稳定状态值存储器中；步骤6‑4‑2：将特征值平均值存储器中的特征值平均值按照从后到前的顺序隔点依次减去与其最接近的稳定状态值存储器中的稳定状态值，得到N_c个差值，即X_new(n)‑V_st(i)，X_new(n‑2)‑V_st(i),…,X_new(n‑2(N_c‑1))‑V_st(i)，若所有差值均小于预设的阈值S_c，且这些差值逐渐减小，那么认为此特征值X_new(n)正在趋于某一稳定状态，则按照下面的公式对初步优化后的特征值X_new(n)做进一步优化，输出最终的故障信号特征值X'_new(n)至微电网故障判定过程；X'_new(n)＝X_new(n)+k(S_st(i)‑X_new(n))式中，k为调整系数；S_st(i)为某一状态稳定值。