基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法

文档序号:5851409阅读:327来源:国知局
专利名称:基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法
技术领域
本发明涉及了一种基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,属于高压断路器故障诊断的技术领域。
背景技术
随着经济的快速发展,我国的电力供应形式日益紧张,在全国各地仅因电网系统故障造成的经济损失就高达上万亿,分析其的主要原因是对电网系统的故障不能够及时处理,我们知道,高压断路器在保护电网系统上起到了关键性的作用,高压断路器(或称高压开关)不仅能够切断或闭合高压电路中的空载电流和负荷电流,而且当电网系统发生故障时通过连接的继电器保护装置的作用,切断过负荷电流和短路电流,具有相当完善的灭弧结构和足够的断流能力。目前,虽然对高压断路器故障诊断引起了足够的重视,但进展缓慢,始终未探索到针对高压断路器故障诊断的最优方法,现阶段故障分析繁琐复杂,不能快速的给出高压断路器故障的诊断,以对故障进行及时处理,影响正常供电,造成经济损失。

发明内容
为了解决现有技术中没有优化的高压断路器故障诊断方法,本发明提供的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,具有建模简单、所需数据少的特点,能够在置信水平不是很好的情况下得到准确的故障诊断,为合理安排检修及安全运行提供依据,节省大量的人力资源,具有良好的应用前景。为了达到上述目的,本发明所采取的技术方案是一种基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于包括以下步骤,

步骤(I)根据待故障诊断的高压断路器的历史故障库,建立数据矩阵Rtl ;步骤(2)根据相关系数法,构建步骤(I)数据矩阵Rtl的模糊相似关系矩阵R ;步骤(3)求模糊相似关系矩阵R的聚类,将模糊相似关系矩阵R变化为其的模糊等价矩阵R%用二次方法求模糊相似关系矩阵R的传递闭包;步骤(4)确定模糊相似关系矩阵R的最佳阈值入;步骤(5)确定分析数列,其中反映高压断路器行为特征的数据序列,称为参考数列y(k),影响高压断路器行为因素组成的数据序列,称比较数列Xi(k);步骤(6)计算参考数列y(k)和比较数列Xi (k)的关联系数;步骤(7)计算参考数列y(k)和比较数列Xi (k)的关联度;步骤(8)根据关联度排序,得出高压断路器故障类型。前述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于步骤
(I)中建立数据矩阵Rtl的方法为,设论域U = {Xl, X2, - ,xj为被分类对象,每个对象有m个指标表示其性状,且对象Xi = {xn, xi2, ···, xj Q = 1,2,…,η),且数据矩阵Rtl为,001权利要求
1.基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于包括以下步骤, 步骤(I)根据待故障诊断的高压断路器的历史故障库,建立数据矩阵Rtl ; 步骤(2)根据相关系数法,构建步骤(I)数据矩阵Rtl的模糊相似关系矩阵R ; 步骤(3)求模糊相似关系矩阵R的聚类,将模糊相似关系矩阵R变化为其的模糊等价矩阵R%用二次方法求模糊相似关系矩阵R的传递闭包; 步骤(4)确定模糊相似关系矩阵R的最佳阈值λ ; 步骤(5)确定分析数列,其中反映高压断路器行为特征的数据序列,称为参考数列y(k),影响高压断路器行为因素组成的数据序列,称比较数列Xi(k); 步骤(6)计算参考数列y(k)和比较数列Xi (k)的关联系数; 步骤(7)计算参考数列y(k)和比较数列Xi (k)的关联度; 步骤(8)根据关联度排序,得出高压断路器故障类型。
2.根据权利要求1所述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于步骤(I)中建立数据矩阵Rtl的方法为,设论域U= {xi,x2,-,xj为被分类对象,每个对象有m个指标表示其性状,且对象Xi = {xn, xi2,…,xim} (i = I, 2,…,η),且数据矩阵Rtl为,
3.根据权利要求1所述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于步骤(4)确定模糊相似关系矩阵R的最佳阈值λ,在模糊聚类分析中阈值λ e [O, I]。
4.根据权利要求1所述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于步骤(6)计算参考数列y(k)和比较数列Xi (k)的关联系数,根据公式(I)的得到关联系数 ξ i (k):,
5.根据权利要求4所述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于分辨系数P等于O. 5。
6 根据权利要求1所述的基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,其特征在于步骤(7)计算参考数列y (k)和比较数列的关联度Xi (k),将各个时刻的关联系数集中为一个值,即求其平均值,作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示,关联度^公式(2)如下
全文摘要
本发明公开了基于灰色关联模糊聚类的高压断路器故障诊断方法,利用相关系数法得到模糊相似关系矩阵,再进行传递闭包运算,在此基础上进行聚类分析,可得到要诊断故障的所在类,在此类中寻求与要诊断故障较相似的故障,由此得到发生该故障的部器件,其中灰关联分析法是解决少数据、弱条件下故障诊断的有力工具,具有建模简单、所需数据少的特点,并能够在置信水平不是很好的情况下得到准确的故障诊断,为合理安排检修及安全运行提供依据,节省大量的人力资源,减少不必要的浪费,将该方法用于高压断路器故障诊断,在排除故障的时候大大减轻了工作量,具有良好的应用前景。
文档编号G01R31/327GK103064019SQ20131000142
公开日2013年4月24日 申请日期2013年1月4日 优先权日2013年1月4日
发明者苗红霞, 马梦云, 王宏伟, 王鹏彰, 张恒, 申晋晋, 王安琪, 其他发明人请求不公开姓名 申请人:河海大学常州校区
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