[发明专利]变压器有载分接开关机械故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种变压器有载分接开关机械故障诊断方法，该方法包括测量OTLC切换过程中的多通道振动信号、EEMD分解、Hilbert变换获得Hilbert边际谱；构建Volterra模型获得系数矢量；计算系数矢量矩阵的奇异值；DAG‑SVM识别OTLC机械状态。本发明引入改进Hilbert‑Huang变换和混沌时间序列的Volterra模型，在抑制信号分解过程中模态混叠现象的同时，能快速获取非平稳振动信号的高分辨率特征参量，提高OTLC机械故障诊断的自适应性、特征分辨率以及识别效率。

主权项

1.一种变压器有载分接开关机械故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S110：测量OTLC切换过程中的多通道振动信号，多通道振动信号由一个以上通道振动信号组成；步骤S120：EEMD分解：使用EEMD算法分别分解OTLC切换过程中的各通道振动信号，得到n个IMF c_i(t)，1≤i≤n；步骤S130：Hilbert变换获得Hilbert边际谱h(w)：式中Hilbert谱H(w,t)表示为：式中j为虚数单位，a_i(t)为解析信号z_i(t)的瞬时幅值；w_i(t)为解析信号z_i(t)的瞬时频谱，w_i(t)是解析信号z_i(t)的瞬时相位的导数；解析信号z_i(t)的表示形式为：式中H[c_i(t)]为c_i(t)的Hilbert变换；步骤S140：构建Volterra模型获得系数矢量W(n)：基于HHT变换得到的各IMF对应的Hilbert边际谱构建Volterra模型，以其系数矢量W(n)作为横矢量构成系数矢量矩阵；频率从小到大等间隔取样，得到IMF分量瞬时幅值关于瞬时频率的序列{h_i(n)}。将{h_i(n)}作为非线性离散系统的输入，采用Volterra级数创建混沌序列的非线性预测模型，得到的各IMF对应的系数矢量W(n)作为矩阵的横矢量，构成系数矢量矩阵；步骤S150：计算系数矢量矩阵的奇异值：对系数矢量矩阵进行奇异值分解，将三通道信号对应的奇异值组合作为表征OTLC机械故障的特征参量；步骤S160：DAG‑SVM识别OTLC机械状态：基于决策导向无环图支持向量机(DAG‑SVM)构建快速多分类拟合模型，实现对OTLC机械状态的自动划分。