>[0064] 足={'(々)，\dlr)，'(k2r)，. ? ?:，.Tp((w_1)r)}T ;其中，m，为嵌入维数，t为 延迟时间；i' =l，2，...，N-(m' -1)t表示局部时间序列矢量的序号，N-(m' -1)t为局 部时间序列矢量的总数；
[0065] 将一系列局部时间序列矢量构造成如式（3)所示的m'X[N_(m' -1)t]阶矩 阵，即重构后的相空间：
[0066]
[0067] 步骤3. 2、定义关联维数：
[0068] 计算相空间中各局部时间序列矢量的相互距离得到关联函数，即计算矩阵中的行 向量的相互距离得到关联函数：
[0069]
(為）
[0070] 其中，i'、j'为矩阵中元素行数；H(_)为Heaviside函数，r为相空间中的超球 半径；II?II表示求范数；
[0071] 则关联维数定义为：
[0072]
15}
[0073] d表不求微分；
[0074] 在振动信号X(t)小波包分量关联维数计算过程中，画出每个分量的双对数曲线 InC(r)-lnr，取其中线性部分，对其进行最小二乘线性拟合，得到的斜率即为对应分量的关 联维数。
[0075] 其他步骤和参数与【具体实施方式】一至三之一相同。
【具体实施方式】 [0076] 五：
[0077] 本实施方式的步骤3. 1所述的延迟时间t采用C-C算法求得。
[0078] C-C算法结合了自相关函数和互信息方法的优点，既能有效减少计算量，又能保持 系统的非线性特征，可以获得系统的最优延迟函数。
[0079] 其他步骤和参数与【具体实施方式】四相同。
【具体实施方式】 [0080] 六：
[0081] 本实施方式的步骤3. 1所述的所述的嵌入维数m'采用从几何观点出发求嵌入维 数的方法，即改进的虚假邻近法。
[0082] 其他步骤和参数与【具体实施方式】五相同。
[0083] 实施例
[0084] 首先根据【具体实施方式】六对ZW32-12型真空断路器正常（Normal)进行仿真，得到 的振动信号X(t)如图1所示；对振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构：对振动信号 X(t)分解到第三层，如图2所示，然后对得到的小波系数进行重构，如图3(a)-图3(h)所 示；
[0085] 然后计算振动信号X(t)关联维数，对C(r)和r取对数作双对数曲线如图4(a) - 图4(h)所示，可看出对于不同的分量所得的lnC(r)-lnr曲线线性部分的斜率有所不同， 最后对双对数曲线的线性部分做最小二乘线性拟合求得线性部分的斜率，从而得到关联维 数，图中 8 个分量的关联维数D分别为 0. 8169,1. 8509, 2. 2766,1. 9500, 2. 5651，2. 7423， 2. 9607, 3. 2623。
[0086]根据【具体实施方式】六对ZW32-12型真空断路器正常（Normal)、润滑不足 (FaultI)、基座螺栓松动（FaultII)和储能弹簧脱落（FaultIII)四种状态如下情况进 行仿真，
[0087] 正常（Normal)、润滑不足（FaultI)、基座螺栓松动（FaultII)和储能弹簧脱落 (Faultlll)四种状态的振动信号，如图5(a)-图5(d)所示。每种状态下各采集25组合闸 振动信号。
[0088] 计算振动信号小波包分量关联维数的均方根，求得振动信号三层小波包8个分量 的关联维数的均方根值，如图6所示。由此可以得出，正常情况时的关联维数的均方根分布 在5. 8752- 7. 0783,润滑不足时的关联维数的均方根分布在7. 2313- 7. 8927,基座螺栓松 动时的关联维数的均方根分布在8. 2265-9. 4998,储能弹簧脱落时的关联维数的均方根分 布在9. 6022-11. 9115。可见，利用小波包与关联维数相结合的方法求取关联维数的均方 值作为振动信号的特征量可以有效地表征各种故障状态，可以准确地区别出高压断路器不 同的工作状况。
【主权项】
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，其特征在于， 包括以下步骤： 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); 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); 步骤3、计算振动信号X(t)三层小波包分量\(〇的关联维数； 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。2. 根据权利要求1所述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，其特征在于步骤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： 步骤2. 1、小波包分解： 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：式中，&、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； 步骤2. 2、小波包重构： 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：其中，c/f和为第j尺度上的小波系数；m分解层数中的序号；CJw]是第j+l 尺度上的小波系数；1ez表示小波系数的序号。3. 根据权利要求1或2所述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，其特征在于步骤2所述的对振动信号X(t)进行三层小波包分解与重构是使用 MATLAB软件实现的。4. 根据权利要求3所述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，其特征在于步骤3所述的xp(t)关联维数的计算的具体步骤如下： 步骤3. 1、重构相空间： 将xp(t)表示成时间序列，BPxp(t) = ;采用时延法 重构Xp(t)的相空间； 按延迟时间T构造一系列局部时间序列矢量;其中，为嵌入维数，t为延迟 时间i' =1，2,…，N-(m' -1)t表示局部时间序列矢量的序号，N-(m' -1)t为局部时间 序列矢量的总数； 将一系列局部时间序列矢量构造成如式（3)所示的m'X[N-(m' -1)t]阶矩阵，即 重构后的相空间：步骤3. 2、定义关联维数： 计算相空间中各局部时间序列矢量的相互距离得到关联函数，即计算矩阵中的行向量 的相互距离得到关联函数：其中，i'、j'为矩阵中元素行数；H(_)为Heaviside函数，r为相空间中的超球半 径；II?II表示求范数； 则关联维数定义为：d表不求微分； 在振动信号X(t)小波包分量关联维数计算过程中，画出每个分量的双对数曲线InC(r)-lnr，取其中线性部分，对其进行最小二乘线性拟合，得到的斜率即为对应分量的关 联维数。5. 根据权利要求4所述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，其特征在于步骤3. 1所述的延迟时间t采用C-C算法求得。6. 根据权利要求4所述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，其特征在于步骤3. 1所述的嵌入维数m'采用从几何观点出发求嵌入维数的方 法，即改进的虚假邻近法。
【专利摘要】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，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。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。本发明首先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)；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，并计算振动信号X(t)三层小波包分量xp(t)的关联维数xp(t),p＝(1,2,…,8)；然后计算振动信号小波包分量x1(t)—x8(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。本发明适用于高压断路器的智能诊断。
【IPC分类】G01R31/327, G01H17/00
【公开号】CN105021277
【申请号】CN201510493673
【发明人】刘明亮, 张建锋, 孙来军
【申请人】黑龙江大学
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年8月12日