一种有载分接开关机械状态信号特征提取方法与流程

本发明涉及测量电变量领域，更具体地说是指一种有载分接开关机械状态信号特征提取方法。

背景技术：

在有载分接开关(简称为oltc)操作过程中，机构零部件之间的碰撞或摩擦会产生振动信号，这些振动信号包含着丰富的设备状态信息。目前，基于振动信号分析已成为有载分接开关机械故障诊断的重要手段。已有的振动信号分析方法有快速傅里叶变换、emd(经验模态分解)和小波包等。这些方法大多是将非平稳信号分解为若干个简单的平稳信号之和，然后对每个分量进行处理，提取时频特征。然而，研究表明，有载分接开关切换过程包括选择、换挡与触头碰撞等主要阶段，其振动信号表现出明显的非线性行为，且不同阶段振动信号的时频特征差异较大，传统方法难以统筹考虑。因此，本发明提出一种有载分接开关振动信号特征提取的方法。

技术实现要素：

本发明提供的一种有载分接开关机械状态信号特征提取方法，其目的在于解决现有技术中存在的上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种有载分接开关机械状态信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对有载分接开关切换过程中的振动信号进行采集，并对振动信号做降噪处理。

步骤2：对步骤1所采集的有载分接开关振动信号提取时域包络线。

步骤3：采用幅值陡变法对步骤2中所得开关振动信号时域波形进行分段。

步骤4：根据分段后所得各段振动信号时域波形进行特征提取。

进一步，所述步骤1的具体内容是：将加速度传感器采用永磁体吸附在有载分接开关转向齿轮顶端对应位置，进行振动信号的采集；采用db4”小波对振动信号进行五层分解降噪，降低不规则高频噪声。

进一步，所述步骤2的具体内容是：

步骤2.1对步骤1所得振动信号x(t)做离散傅立叶变换，得到x(k)，k=0，1，……，n-1。其中，n为采样点数。

步骤2.2：令：

对z(k)做离散傅立叶变换逆变换，即得到x(t)的解析信号z(t)。

步骤2.3：解析信号z(t)的模值|z(t)|，|z(t)|即为x(t)的包络线。

进一步，所述步骤3的具体内容是：

步骤3.1：将|z(t)|均匀分解为m段，每段长度为n/m，m=f/50。其中，n为采样点数，f为采样频率。

步骤3.2：定义，令：

定义t区间的终点时刻为分段点，结合有载分接开关动作过程中不同阶段振动信号的幅值变换特征；将有载分接开关动作过程中振动信号分为选择、换挡和触头接触三个阶段。

进一步，所述步骤4的具体内容是：对于非平稳段信号（选择阶段、触头接触阶段）选采用经验模态分解法（emd），选取emd能量熵做为特征量；对于平稳段信号（换挡阶段）采用快速傅立叶变换法（fft），提取特征频率分量幅值做为特征量。

由上述对本发明的描述可知，和现有的技术相比，本发明的优点在于：

本发明采用包络线分段法结合经验模态分解法和快速傅立叶变换法提取有载分接开关机械振动信号特征信息，相比较于其他方法，该方法在不降低特征提取精度的前提下能够有效降低算法的复杂度和计算时间，简便易行，尤其适合于算法实时性要求较高的在线监测与实时诊断领域。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

图2为振动信号的原始数据（降噪前）和滤波数据（降噪后）的波形对比图。

图3为有载分接开关切换过程中振动信号的时域波形分段图。

具体实施方式

下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。

一种有载分接开关振动信号特征提取方法，所述识别方法包括以下步骤：

步骤1：对有载分接开关切换过程中的振动信号进行采集，并对振动信号做降噪处理。

具体为，将加速度传感器采用永磁体吸附在有载分接开关转向齿轮顶端对应位置，进行振动信号采集。这种安装方式简单易行，且所拾取的信号衰减较少，信号较完整。

如图2所示，降噪处理具体为：采用“db4”小波对振动信号进行五层分解降噪，主要作用是降低振动信号中的不规则高频噪声。

步骤2：对步骤1所采集的有载分接开关振动信号提取时域包络线，具体为：

步骤2.1：对步骤1所得振动信号x(t)做离散傅立叶变换，得到x(k)，k=0，1，……，n-1（n为采样点数）。

步骤2.2：令：

对z(k)做离散傅立叶变换逆变换，即得到x(t)的解析信号z(t)。

步骤2.3：解析信号z(t)的模值|z(t)|，|z(t)|即为x(t)的包络线。

步骤3：采用幅值陡变法对步骤2中所得开关振动信号时域波形进行分段，具体为：

步骤3.1：将|z(t)|均匀分解为m段，每段长度为n/m，m=f/50。其中，f为采样频率。

步骤3.2：定义，令：

定义t区间的终点时刻为分段点，结合有载分接开关动作过程中不同阶段振动信号的幅值变换特征。

如图3所示，该方法可将有载分接开关动作过程中振动信号分为三个阶段：选择阶段a、换挡阶段b和触头接触阶段c。

步骤4：根据分段后所得各段振动信号时域波形进行特征提取，具体内容为：

4.1对于非平稳段信号（选择阶段、触头接触阶段）选采用经验模态分解法（emd），选取emd能量熵做为特征量；

4.2对于平稳段信号（换挡阶段）采用快速傅立叶变换法（fft），提取特征频率分量幅值做为特征量。

本发明采用包络线分段法结合经验模态分解法和快速傅立叶变换法提取有载分接开关机械振动信号特征信息，相比较于其他方法，该方法在不降低特征提取精度的前提下能够有效降低算法的复杂度和计算时间，简便易行，尤其适合于算法实时性要求较高的在线监测与实时诊断领域。

上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。