生故障，则从CAN总线也会自动切入 运行。因此，无论哪一套总线发生故障，另一套总线均能自动保持系统正常继续工作，大大 提高了整个系统的通信可靠性。CAN总线采用屏蔽双绞线，避免很强的电磁干扰从而影响信 号在线检测与控制系统的工作正常。两套总线用于系统故障时，提高系统稳定性，特别是雷 电等其它恶略环境损坏的情况。
[0019] 本发明的远程监控模块运行于Web服务器上，面向互联网授权用户，具有远程监 测、数据历史查询、故障诊断和数据管理等功能。本发明的远程监控模块与后台在线监测模 块通过3G通信方式进行数据传输，远程监控模块包括安全访问控制单元、实时情况监测单 元、数据查询单元和故障分析报告单元，安全访问控制单元主要是对登录系统IP的人员进 行身份认证，对不同的用户组授予不同的权限。对认证地址非法、认证失败进行信息记录并 留存，多次失败限制用户帐号或IP;对认证成功进入系统的人员的全部操作进行记录表并 留存，以保护数据资料的安全和系统的稳定。实时情况监测单元主要是将通过3G网络上 传的避雷器的状态参数和周围环境的参数，通过后台程序录入数据库并显示在系统的界面 上。数据查询单元的功能是提供给授权用户避雷器运行状态、环境数据等有关记录的查询， 并对需要的数据以excel的格式导出。故障分析报告单元主要功能是根据数据库内的避雷 器和环境监测的数据进行分析和往期数据进行比较，绘制避雷器运行趋势图，当发现实时 数据异常或经分析预计可能出现故障时及时向有关用户组报警提示。
[0020] 由于电流取样单元和电压取样单元采集的初始信号含有白噪声、正负脉冲、以及 混合噪声污染，并且，避雷器的绝缘性能还受到其他因素的影响，本发明采用模糊神经网络 对初始采样数据进行处理，神经网络分析法与模糊技术之间相互紧密结合，利用模糊数学 知识对各类传感器进行识别，模仿人类的思维方式，并结合行业专家分析系统诊断，从而可 以大幅提高处理问题的能力，较为准确的判断出避雷器的绝缘性能。
[0021] 如图2,为本发明模糊神经网络的结构图，包括输入层、规则层、推理层和输出层， 其中输入层：
[0022] 记X= (Χι，χ2)，其中χι= (Χι，χ2，……xk)为输入向量的前k个精确分量，Χ2 = (xk+i，......xn)为输入向量的后n-k个模糊分量。该层的输出表不为：
[0023] f(1)=(XX2) = (xj,x2, ......xn) (1)
[0024] 规则层：该层实现模糊子空间的划分，即每一条If-Then规则确定一个模糊子空 间；If-Then规则的数量既是该层神经元的数目。该层的神经元的激活函数分成两类，一类 是精确输入量的激活函数，取线性函数：
[0025] σ! (X!) = (2)
[0026] 另一类是模糊输入量的激活函数（亦是模糊子集的隶属函数），取Gaussian型函 数：
[0028] 于是该层的输出为：
[0029] f⑵=σ(f⑴）=σ"Xj+σ2(X2) ⑷
[0030] 式中（2)、（3)中的I、W2为由输入层到规则层的网络权值矩阵，W2、B矩阵亦为模 糊子集隶属函数的参数，调节W2、B意味着调节模糊子集隶属函数的形状，达到调节模糊规 则的目的。
[0031] 推理层：每一条If-Then规则实际上可以表示成模糊积空间上的一个模糊蕴涵关 系，模糊蕴涵有多种运算方式，每一种运算又可以选择不同的模糊算子，因此产生了多种不 同的模糊推理规则，常用推理规则有"最小最大规则"、"乘机规则"，本文中采用乘积规则。
[0032] 记T为模糊算子，则经过模糊推理该层的输出可以表示为：f(3)=T(f(2)) (5)
[0033] 输出层：记由推理层到输出层的网络权值矩阵为V，则由推理层的输入经过解模 糊运算得到网络的总输出为：f(4)=V(f(3)) (6)
[0034] 通过对一定数量的样本数据进行分析，本发明选出影响避雷器绝缘性能的主要特 征因素集为：X= {温度，相对湿度，系统电压，阻性电流}，其中，系统电压、温度和阻性电流 为确定因素，其余为模糊因素，对于确定性因素，首先按照式（2)对其所有的样本值进行规 范化处理，处理后的结果构成精确分量子空间&，直接输入组合模糊神经网络。对于特征因 素集中的模糊因素X2，首先建立描述各因素的模糊子集。各因素模糊子集的建立具有较大 的主观性。模糊子集划分的细，有利于充分挖掘避雷器影响因子，建立完整的模糊子空间， 从而使非线性映射更加精确，但同时也使网络结构变得复杂，网络的训练时间和样本数据 也将大大增加。
[0035] 本发明认为：当输出大于0. 85时，认为避雷器出现故障，当输出小于0. 01，认为 避雷器的运行都是正常的，绝缘情况是良好的，如果输出介于这两者之间，要实时的进行跟 踪，以观察结果，并且存储数据，使模糊分析的精度更高。
[0036] 上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式 的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改 进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于模糊神经网络的避雷器在线监测系统，其特征在于，包括在线监测就地 模块、数据采集控制模块和后台在线监测模块，在线监测就地模块采集各相避雷器的泄漏 电流和放电次数，数据通过总线方式传给数据采集控制模块，将数据汇总处理后上传至后 台在线监测模块，后台在线监测模块根据上传数据进行避雷器的在线监测与故障诊断；所 述在线监测就地模块包括电流取样单元、电压取样单元、溫度采集单元、湿度采集单元和 信号处理单元，电流取样单元安装在接地线上进行泄流电流采样，电压取样单元经过电 压互感器输出电阻两端的电压，信号处理单元将所有信号量都转化成数模线性度高的信 号；所述监测系统包括如下方法：首先选定系统电压、溫度和阻性电流为模糊神经网络的 确定特征因素，相对湿度为不确定输入因素，对于确定性因素，首先按照线性函数σ1狂1) =WiXi对其所有的样本值进行规范化处理，处理后的结果构成精确分量子空间X1，直接输 入组合模糊神经网络，对于特征因素集中的模糊因素X2,建立描述各因素的模糊子集，W 口2从2) = ?为模糊特征因素的激活函数，Wi、W2为由输入层到规则层的网络权值矩 阵，B矩阵为模糊子集隶属函数的参数。2. 根据权利要求1所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述在线监测就地模块 还包括放电计数单元，放电计数单元通过DSP进行数据处理，根据脉冲原理实现放电次数 计数。3. 根据权利要求1所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述后台在线监测模块 包括用户管理单元、通讯管理单元、故障分析诊断单元、数据管理单元，用户管理单元用于 用户权限管理功能，通讯管理单元用于管理通讯类型、通讯方式、路由信息和通讯指示，故 障分析诊断单元用于分析年月度统计报表、设备趋势曲线、综合诊断结论，数据管理单元包 括数据库管理功能、实时历史数据编辑功能、各种数据记录处理功能、数据维护导入导出功 能、W及数据模拟仿真测试功能。4. 根据权利要求1所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述在线监测就地模块、 数据采集控制模块和后台在线监测模块之间采用CAN总线作为数据传输方式。5. 根据权利要求4所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述的监测系统包括两 路CAN总线通信线路，系统在同一个时间节点上有且仅有其中一路CAN通道工作，另一路 为监听状态，若主CAN总线线路发生故障，从CAN总线则自动切入运行。6. 根据权利要求1所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括远 程监控模块，远程监控模块与后台在线监测模块通过3G通信方式进行数据传输，所述远程 监控模块运行于Web服务器上。7. 根据权利要求6所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述远程监控模块包括 安全访问控制单元、实时情况监测单元、数据查询单元和故障分析报告单元，安全访问控制 单元是对登录系统IP的人员进行身份认证，实时情况监测单元是将通过3G网络上传的避 雷器的状态参数和周围环境的参数，通过后台程序录入数据库并显示在系统的界面上，数 据查询单元是提供给授权用户避雷器运行状态、环境数据等有关记录的查询，故障分析报 告单元是根据数据库内的避雷器和环境监测的数据进行分析和往期数据预计可能出现故 障时及时向有关用户组报警提示。8. 根据权利要求2所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述在线监测就地模块 还包括电源单元，所述电源单元使用电源忍片LMl117转换，使用3. 3V和1. 8V两路电源供 电。9.根据权利要求2所述的避雷器在线监测系统，其特征在于，所述电流取样单元使用 单应穿忍式结构，外壳采用侣合金结构。
【专利摘要】本发明涉及一种基于模糊神经网络的避雷器在线监测系统,包括在线监测就地模块、数据采集控制模块和后台在线监测模块，在线监测就地模块采集各相避雷器的泄漏电流和放电次数，数据通过总线方式传给数据采集控制模块，将数据汇总处理后上传至后台在线监测模块，后台在线监测模块根据上传数据进行避雷器的在线监测与故障诊断。通过传感器获取设备电压、电流信号，经电缆传送至前置处理箱，在单片机进行转换后，根据不同设备类型的特点和要求进行数据分析、处理，得到监测结果，进而存数据，显示结果，做出各种判断。
【IPC分类】G01R31/00
【公开号】CN105242128
【申请号】CN201510537287
【发明人】陈波
【申请人】芜湖市凯鑫避雷器有限责任公司
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2015年8月26日