一种基于小波包关联维数组合的高压断路器振动信号特征提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及高压断路器的智能诊断领域，具体涉及一种高压断路器振动信号特征 的提取方法。
【背景技术】
[0002] 目前，电力系统中对高压断路器故障诊断方法研究日益高涨，基于振动信号的分 析逐渐成为研究热点，准确提取断路器振动特征是进行故障诊断的基础，也是断路器智能 诊断中急需解决的关键技术。
[0003] 由于断路器振动信号属于典型的短时非平稳非线性过程，传统的时频分析方法的 短时能量法、包络谱分析、细化谱分析、模态分析等已无法反应其本质特征，对于断路器振 动信号的时频局部化特征也不能进行精细化刻画。
【发明内容】
[0004] 本发明为了解决现有的高压断路器故障诊断中提取的高压断路器振动信号特征 不能准确刻画高压断路器振动信号的问题。
[0005] 1、一种基于小波包关联维数组合的高压断路器振动信号特征提取方法，包括以下 步骤：
[0006] 步骤1、采集高压断路器的振动信号，并对振动信号进行滤波降噪预处理，得到振 动信号X(t);
[0007] 步骤2、对高压断路器的振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构；得到振动信 号X⑴三层小波包分量xp (t)，p = (1，2,. . .，8 );
[0008] 步骤3、计算振动信号X(t)三层小波包分量xp(t)的关联维数；
[0009] 步骤4、计算振动信号小波包分量Xl (t) (t)的关联维数的均方根，将均方根作 为高压断路器振动信号特征。
[0010] 有益效果：本发明的一种基于小波包关联维数组合的高压断路器振动信号特征 提取方法，可以反映振动信号的复杂性和非线性非平稳特征；对实测信号三层小波包分解 后可以得到了在不同频段上的8个高低频分量，从而实现了高压断路器机械状态特征的分 离，可以准确反应不同工况振动信号的不同变化，其准确率可以达到98%以上。该方法步骤 简单、可操作性强，通过该方法能够有效地获取高压断路器振动信号的特征，满足电力系统 中对断路器振动信号特征提取的使用要求。
【附图说明】
[0011] 图1为高压断路器正常合闸状态的振动信号图；
[0012] 图2为信号三层小波包分解示意图；
[0013] 图3为高压断路器正常合闸状态的振动信号三层小波包分解后的重构信号图；其 中
[0014] 图3 (a)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段1的信 号图；
[0015] 图3 (b)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段2的信 号图；
[0016] 图3 (c)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段3的信 号图；
[0017] 图3 (d)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段4的信 号图；
[0018] 图3(e)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段1的信 号图；
[0019] 图3(f)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段2的信 号图；
[0020] 图3 (g)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段3的信 号图；
[0021] 图3(h)为高压断路器正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段4的信 号图；
[0022] 图4为正常合闸状态的振动信号三层小波包分量lnC(r)-lnr曲线图；其中
[0023] 图4(a)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段1的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0024] 图4(b)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段2的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0025] 图4(c)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段3的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0026] 图4(d)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解低频段4的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0027] 图4(e)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段1的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0028] 图4(f)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段2的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0029] 图4(g)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段3的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0030] 图4(h)为正常合闸状态的振动信号小波包第三层分解高频段4的lnC(r)-lnr曲 线图；
[0031] 图5为四种不同工况下断路器振动信号图；其中，
[0032] 图5(a)为正常（Normal)工况下断路器振动信号图；
[0033] 图5(b)为润滑不足（FaultI)工况下断路器振动信号图；
[0034] 图5(c)为基座螺栓松动（FaultII)工况下断路器振动信号图；
[0035] 图5 (d)为储能弹簧脱落（FaultIII)工况下断路器振动信号图；
[0036] 图6为高压断路器四种工况的振动信号关联维数均方根值分布图。
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0037] 一：
[0038] -种基于小波包关联维数组合的高压断路器振动信号特征提取方法，包括以下步 骤：
[0039] 步骤1、采集高压断路器的振动信号，并对振动信号进行滤波降噪预处理，得到振 动信号X(t);
[0040] 步骤2、对高压断路器的振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构；得到振动信 号X(t)三层小波包分量xp (t)，p= (1，2,? ? ?，8);
[0041] 步骤3、计算振动信号X(t)三层小波包分量xp(t)的关联维数；
[0042] 步骤4、计算振动信号小波包分量Xl (t) (t)的关联维数的均方根，将均方根作 为高压断路器振动信号特征。
【具体实施方式】 [0043] 二：
[0044] 本实施方式的步骤2所述的对振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构的具体 步骤如下：
[0045] 步骤2. 1、小波包分解：
[0046] 将振动信号X(t)用小波包进行三层分解；振动信号X(t)的小波包分解可以用如 下的递归定义来表示：
[0047]
(1 )
[0048] 式中，gk、匕分别为高、低通滤波器组；kGz，z为正整数集合；Xn(2t_k)为小波 包，其是包括尺度函数和小波母函数在内的一个函数集合；X2n ( ?)、X2n+1 ( ?)均是小波包，是 Xn( ?)的递推公式；t是时间；n为小波包的序号；
[0049] 小波包的每次分解都是利用高、低通滤波器将振动信号X(t)分解到高、低两个频 带范围内；相较于小波分解，小波包分解在保留信号时频局部化特性的基础之上，在时频连 续区提取暂态信号的特征，在通频范围内聚焦，将每一层的所有子带均一分为二，并传至下 一层，从而构成一种二叉树的分解结构，将振动信号X(t)分解到第三层；
[0050] 步骤2. 2、小波包重构：
[0051] 振动信号X(t)经小波包分解后，对得到的小波系数用下式进行重构：
[0052]
(2)
[0053] 其中，为第j尺度上的小波系数；m分解层数中的序号；是第 j+1尺度上的小波系数；1Gz表示小波系数的序号。
[0054]小波包重构是小波包分解的逆过程；小波包三层分解的各节点重构信号反映了该 节点所对应频段成分在原始信号中的分布情况，即实现了对原始信号在此频段内放大。
[0055] 其他步骤和参数与【具体实施方式】一相同。
【具体实施方式】 [0056] 三：
[0057] 本实施方式的步骤2所述的对振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构使用 MATLAB软件实现。
[0058] 其他步骤和参数与【具体实施方式】一或二相同。
【具体实施方式】 [0059] 四：
[0060] 本实施方式的步骤3所述的xp (t)关联维数的计算的具体步骤如下：
[0061] 步骤3.1、重构相空间：
[0062] 将xp(t)表示成时间序列，BPxp(t) = {XpUi),xp(t2),xp(t3), ? ? ?，xp(tN)};采用时 延法重构xp(t)的相空间；
[0063] 按延迟时间t构造一系列局部时间序列矢量