申请/专利权人：国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院

申请日：2023-07-18

公开（公告）日：2023-10-24

公开（公告）号：CN116930739A

主分类号：G01R31/327

分类号：G01R31/327;G06F18/15;G06F18/24;G06F18/27;G06F17/15;G06F17/17;G06F17/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：本发明公开了基于自动优化机制的shapelet隔离开关故障诊断，设计了一种以提高故障诊断精度与速度为目标，基于驱动电机电流边频与基波特征时序分析的适用于现阶段隔离开关故障诊断的预警方法；该方法考虑了电机电流边频时序特征与基波时序特征，通过分析在隔离开关操作杆与电机电流关系，得到操作力矩与电机电流关系模型，同时分析在不通故障下，通过边频时序与基波时序特征来得到故障特征时序的子时序；在自优化机制的故障诊断模型下不断对子时序特征进行优化学习以得到最具辨别特征的子时序，以判断故障类型，而进行快速的故障诊断。

主权项：1.基于自动优化机制的shapelet隔离开关故障诊断，其特征在于，具体包括电流-力矩关系模型的建立、电机电流特性分析，以及隔离开关自动优化机制故障诊断模型构。

全文数据：

权利要求：

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