一种配电开关机械故障诊断方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其内容包括如下步骤：采用加速度传感器安装在开关操动机构附近，获取配电开关在不同状态下分合闸操作时的振动信号；对获取的振动信号进行HHT带通滤波提取振动信号能量、重心频率二维信息特征向量，经归一化处理后的二维特征向量代表配电开关机械状态的有效特征量，通过模糊K均值聚类（FKM），可实现配电开关不同机械故障诊断。
【专利说明】—种配电开关机械故障诊断方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及配电网开关机械故障诊断【技术领域】，具体涉及一种基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断方法。
【背景技术】
[0002]配电开关在整个配电网中有着举足轻重的地位，其分合闸操作是否正常与电网的稳定和供电可靠性息息相关。配电开关故障包括机械故障和电气故障，而许多电气故障如开关触头接触不良等，大多是由操作机构失灵、切换不到位等机械故障引起的，统计表明，约80%的开关故障是由于机械特性不良造成的，且绝大多数是操动机构的问题。监测配电开关的机械状态，从而实现对配电开关常见的机械故障如机械结构卡涩、弹簧或螺丝松动、不同期合闸等进行诊断，对电力系统安全、可靠运行具有重要意义。
[0003]配电开关在分、合闸操作过程时，由于操作机构、连接机构、动触头等运动和撞击，将产生一系列非线性、非平稳特性的振动信号，开关机械状态的改变将导致振动信号的变化，用振动信号可分析开关的动作特性，进行故障诊断具有良好的应用前景。因而可用振动信号的有效特征量识别配电开关机械状态。
[0004]配电开关振动信号属于瞬时非线性、非平稳信号，不具有周期性，如何提取振动信号的有效特征量对配电开关机械故障诊断至关重要。目前振动信号特征量提取绝大多数是基于振动信号的幅值，如频谱熵、时频能量熵等，这些特征量实质上均为一维信息，仅反映振动信号能量集中程度，无法反映其能量集中的位置，具有一定的局限性。
【发明内容】
[0005]本发明克服了现有技术的不足，在振动信号能量的基础上，结合重心频率故障诊断法，提出配电开关振动信号二维特征向量故障识别法，对配电开关机械故障进行诊断。
[0006]为实现上述目的，本发明提供了一种配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:其内容包括如下步骤:
[0007]S01:采用压电式加速度传感器获取配电开关在不同状态下的分合闸振动信号；
[0008]S02:对获取的振动信号经过有效波形截取后，做EMD分解，得到若干个頂F分量和残余分量；
[0009]S03:对该些MF分量和残余分量做Hilbert变换，获得三维Hilbert时频谱；
[0010]S04:对该三维Hilbert时频谱的瞬时频率按一定的频带宽度进行等间隔区间划分成M个频率区间，对每个频率区间都将该频率区间外的IMF分量瞬时幅值置为零而保留该频率区间内所有的IMF分量瞬时幅值，对保留的各点进行波形重构，则可得到信号在每个频段上的重构分量，称为一次HHT带通滤波；
[0011]S05:对每个信号的一次HHT带通滤波得到的M个重构分量进行二次HHT带通滤波得到m个二次重构波形，通过这m个二次重构波形可求取一个能量值和重心频率二维特征量，则每个振动信号可得到M个能量值和M个重心频率，分别作归一化处理后形成能量矩阵E1和重心频率矩阵Fg，按照信号1能量、信号1重心频率、信号2能量、信号2重心频率…依此顺序排列，重新组合成一个新矩阵EG作为配电开关机械状态二维特征向量矩阵；
[0012]S06:将新矩阵EG作为模糊K均值聚类(FKM)的输入，可识别配电开关不同机械状态。
[0013]进一步的，步骤S04重构每个振动信号作一次HHT带通滤波得M个重构波形的具体做法为:对各振动信号经EMD后得到的各阶MF分量进行Hilbert变换，得到三维HiIbert灰度时频谱图，各IMF分量的每一个瞬时幅值都对应着HiIbert谱图中一个灰度点，即如果某个信号的采样点数为N，经过EMD后得到P个MF分量，进行Hilbert变换得到一个三维的Hilbert时频谱图，其所含数据点数为PXN个；按要求的频带宽度及频带数量划分三维Hilbert时频谱的频率轴,可得到多个一定频带宽度的分块三维Hilbert时频谱，定义第I块三维HiIbert时频谱的瞬时幅值的集合为H1 ;将集合H1外所有分块三维HiIbert时频谱的瞬时幅值置为零，则整个三维Hilbert时频谱表示为一个新的集合H' i，若集合Hi I中与某个MF分量相对应的点的瞬时幅值为零，则把该MF分量中对应点的值置为零，若集合H' I中与某个IMF分量相对应的点的瞬时幅值不为零，则该IMF分量中对应的点的瞬时值不变；将处理后的各MF分量进行重构，可得到原始信号在某个频带内的分量，同理可得到原始信号在其他1-1个频带内的分量；每个振动信号可得M个一次HHT带通滤波重构波形。
[0014]进一步的，步骤S05对每个信号的一次HHT带通滤波得到的M个重构分量进行二次HHT带通滤波得到m个二次重构波形，其具体方法为:对各振动信号M个一次HHT带通滤波重构波形分别做EMD后得到的各阶MF分量进行Hilbert变换，得到三维Hilbert灰度时频谱图，各IMF分量的每一个瞬时幅值都对应着Hilbert谱图中一个灰度点，即如果某个信号的采样点数为N，经过EMD后得到P个MF分量，进行Hilbert变换得到一个三维的Hilbert时频谱图，其所含数据点数为PXN个；按要求的频带宽度及频带数量划分三维Hilbert时频谱的频率轴，可得到多个一定频带宽度的分块三维Hilbert时频谱，定义第I块三维HiIbert时频谱的瞬时幅值的集合为Hl ;将集合Hl外所有分块三维Hilbert时频谱的瞬时幅值置为零，则整个三维Hilbert时频谱表示为一个新的集合H' i，若集合H' ι中与某个MF分量相对应的点的瞬时幅值为零，则把该MF分量中对应点的值置为零，若集合Hi ι中与某个IMF分量相对应的点的瞬时幅值不为零，则该IMF分量中对应的点的瞬时值不变；将处理后的各MF分量进行重构，可得到原始信号在某个频带内的分量，同理可得到原始信号在其他1-1个频带内的分量；每个一次HHT带通滤波重构波形可得m个二次HHT带通滤波重构波形。
[0015]进一步的,步骤S05对m个二次重构波形可求取一个能量值和重心频率二维特征向量，其具体方法为:能量值可通过式(1)求取，重心频率可通过式(2 )求取。
【权利要求】
1.基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:其内容包括如下步骤: SOl:采用压电式加速度传感器获取配电开关在不同状态下的分合闸振动信号； S02:对获取的振动信号经过有效波形截取后，做EMD分解，得到若干个頂F分量和残余分量; S03:对该些MF分量和残余分量做Hilbert变换，获得三维Hilbert时频谱； S04:对该三维Hilbert时频谱的瞬时频率按一定的频带宽度进行等间隔区间划分成M个频率区间，对每个频率区间都将该频率区间外的頂F分量瞬时幅值置为零而保留该频率区间内所有的IMF分量瞬时幅值，对保留的各点进行波形重构，则可得到信号在每个频段上的重构分量，称为一次HHT带通滤波； S05:对每个信号的一次HHT带通滤波得到的M个重构分量进行二次HHT带通滤波得到m个二次重构波形，通过这m个二次重构波形可求取一个能量值和重心频率二维特征量，则每个振动信号可得到M个能量值和M个重心频率，分别作归一化处理后形成能量矩阵E1和重心频率矩阵Fg，按照信号I能量、信号I重心频率、信号2能量、信号2重心频率…依此顺序排列，重新组合成一个新矩阵EG作为配电开关机械状态二维特征量矩阵； S06:将新矩阵EG作为模糊K均值聚类(FKM)的输入，可识别配电开关不同机械状态。
2.根据权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S04重构每个振动信号作一次HHT带通滤波得M个重构波形的具体做法为:· 对各振动信号经EMD后得到的各阶MF分量进行Hilbert变换，得到三维Hilbert灰度时频谱图，各IMF分量的每一个瞬时幅值都对应着Hilbert谱图中一个灰度点； 按要求的频带宽度及频带数量划分三维Hilbert时频谱的频率轴，可得到多个一定频带宽度的分块三维Hilbert时频谱,定义第I块三维Hilbert时频谱的瞬时幅值的集合为Hl ； 将集合H1外所有分块三维Hilbert时频谱的瞬时幅值置为零，则整个三维Hilbert时频谱表示为一个新的集合H' i，若集合H' I中与某个IMF分量相对应的点的瞬时幅值为零，则把该頂F分量中对应点的值置为零，若集合H' I中与某个MF分量相对应的点的瞬时幅值不为零，则该IMF分量中对应的点的瞬时值不变； 将处理后的各MF分量进行重构，可得到原始信号在某个频带内的分量，同理可得到原始信号在其他1-1个频带内的分量； 每个振动信号可得M个一次HHT带通滤波重构波形。
3.根据权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S05对每个信号的一次HHT带通滤波得到的M个重构分量进行二次HHT带通滤波得到m个二次重构波形，其具体方法为: 对各振动信号M个一次HHT带通滤波重构波形分别做EMD后得到的各阶IMF分量进行Hilbert变换，得到三维Hilbert灰度时频谱图，各MF分量的每一个瞬时幅值都对应着Hilbert谱图中一个灰度点； 按要求的频带宽度及频带数量划分三维Hilbert时频谱的频率轴，可得到多个一定频带宽度的分块三维Hilbert时频谱,定义第I块三维Hilbert时频谱的瞬时幅值的集合为H1; 将集合H1外所有分块三维Hilbert时频谱的瞬时幅值置为零，则整个三维Hilbert时频谱表示为一个新的集合H' i，若集合H' I中与某个IMF分量相对应的点的瞬时幅值为零，则把该頂F分量中对应点的值置为零，若集合H' I中与某个MF分量相对应的点的瞬时幅值不为零，则该IMF分量中对应的点的瞬时值不变； 将处理后的各MF分量进行重构，可得到原始信号在某个频带内的分量，同理可得到原始信号在其他1-1个频带内的分量； 每个一次HHT带通滤波重构波形可得m个二次HHT带通滤波重构波形。
4.如权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S05对m个二次重构波形可求取一个能量值和重心频率二维特征向量，其具体方法为:能量值可通过式(I)求取，重心频率可通过式(2 )求取:
5.根据权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S05对每个振动信号得到的M个能量值和M个重心频率，分别作归一化处理后形成能量矩阵E1和重心频率矩阵Fg，其具体方法为:对能量值归一化通过式(5)进行,对重心频率归一化通过式(6)进行:
6.根据权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S05归一化处理后形成能量矩阵E1和重心频率矩阵Fg，按照信号I能量、信号I重心频率、信号2能量、信号2重心频率…依此顺序排列，重新组合成一个新矩阵EG作为配电开关机械状态二维特征向量矩阵，则新矩阵EG的的形式如式(7)所示:
7.根据权利要求1所述的基于振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械故障诊断新方法，其特征在于:所述步骤S06中模糊K均值聚类(FKM)具体步骤为: (I)预先设定分类数C、加权指数m、迭代中止因子ε，令迭代次数计数器 a=0，人为设定初始化隶属度矩阵
【文档编号】G01R31/327GK103823180SQ201410069266
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年2月27日 优先权日:2014年2月27日
【发明者】郭谋发, 陈立纯, 李文勇, 陈永往, 郑万伟, 曾进顺, 陈小鹏 申请人:国家电网公司, 国网福建省电力有限公司, 国网福建晋江市供电有限公司, 福州大学