申请/专利权人：西安西电开关电气有限公司;中国西电电气股份有限公司

申请日：2020-08-25

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112001326B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G01H17/00;G06F18/10;G06F18/213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.11.27#公开

摘要：本申请公开了一种基于振动指纹的高压开关装备故障诊断与预测方法和系统，具体为当待检测的高压开关装备稳定运行时，实时采集其的振动信号；对振动信号进行切片处理得到振动切片；对振动切片进行处理，得到振动信号的振动指纹；将装备初始运行时的振动指纹作为初始参照标准,其后依次将每次动作时的振动指纹与前一次进行相似度比对，若相似度变化高于设定的阈值，则判断该开关装备出现故障趋势或已经发生故障。由于本方案以高压开关装备初始的振动指纹为初始参照标准，对实时采集的振动指纹进行趋势分析实现故障诊断与预测，因此并不需要采集大量的标准数据。从而解决了目前的故障诊断方法无法对高压开关装备进行有效的故障诊断与预测的问题。

主权项：1.一种基于振动指纹的高压开关装备故障诊断与预测方法，其特征在于，包括步骤：当待检测的高压开关装备开始稳定运行时，实时在线采集所述高压开关装备的振动信号；对所述振动信号进行处理，得到所述振动信号的振动指纹，所述振动指纹包括所述振动信号的特征向量的混合高斯分布参数；对所述振动指纹进行实时监测，对比高压开关装备每次动作时的振动指纹变化，当所述振动指纹相似度变化超过预设阈值时，判定所述高压开关装备出现故障趋势或者已经发生故障，发出相应的示警信号；其中，所述对所述振动信号进行处理，得到所述振动信号的振动指纹，包括步骤：对所述振动信号进行切片处理，得到高压开关装备动作时的振动切片；对所述振动切片进行降噪处理；对所述振动切片进行特征提取，得到每个所述振动切片的一组典型特征向量；对所述一组典型特征向量采用混合高斯模型进行分布拟合，得到每个所述典型特征向量的分布参数，并将所述分布参数作为所述振动指纹；其中，所述一组典型特征向量包括第一典型特征向量、第二典型特征向量、第三典型特征向量、第四典型特征向量和第五典型特征向量中的部分或全部，所述对所述信号切片进行特征提取，包括步骤：采用时域法对所述信号切片进行特征提取，得到所述第一典型特征向量；采用频域法对所述信号切片进行特征提取，得到所述第二典型特征向量；采用时频分析法对所述信号切片进行特征提取，得到所述第三典型特征向量；采用数据时序法对所述信号切片进行特征提取，得到所述第四典型特征向量；采用基于经验模态分解和能量熵方法对所述信号切片进行特征提取，得到所述第五典型特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安西电开关电气有限公司;中国西电电气股份有限公司 基于振动指纹的高压开关装备故障诊断与预测方法和系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD