[发明专利]基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，包括以下步骤：

1)通过加速度传感器对有载分接开关正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；

2)对预处理后的振动信号进行固有时间尺度分解ITD分析，构造特征向量，作为SVM的输入；

3)对SVM进行训练，将步骤2)构造的特征向量输入到SVM中，对SVM进行训练，将测试数据输入到训练好的SVM从而判断OLTC的故障模式。

2.根据权利要求1所述的一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，其特征是：所述预处理具体为：对振动信号进行去噪处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，其特征是：所述故障状态包括有载分接开关OLTC触头松动以及弹簧性能下降。

4.根据权利要求1所述的一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，其特征是：所述加速度传感器安装在分接开关的顶端。

5.根据权利要求1所述的一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，其特征是：所述固有时间尺度分解ITD分析，具体步骤包括：

①确定原始信号X_t(t≥0)的极值x(t)及相应的时刻t_k'，k'＝1,2,…,M，M为极值点的个数，并且计算：

式中，t表示原始信号的序列时刻，k＝1,2,3,…,M-2，0＜α＜1，x(k)、x(k+1)、x(k+2)分别表示原始信号X_t在第k、k+1、k+2个极值点的极值，t_k、t_k+1和t_k+2表示极值x(k)、x(k+1)、x(k+2)分别对应的时刻，L_k+1表示各基线控制点；

②式(1)中可以得到L₂,L₃,…,L_M-1，两端点L₁、L_M的值需要估计计算，采用镜像延拓向左右两端各延拓一个极值点，得到左右两端极值点分别为(t₀,x(0))、(t_M+1,x(M+1))，其中x(0)为向左端延拓的极值，t₀为极值x(0)对应的时刻，x(M+1)也为向右端延拓的极值，t_M+1为极值x(M+1)对应的时刻，令k分别等于0和M-1，按照式(1)求出L₁、L_M的值，采用有理样条插值函数拟合所有的L₁，L₂，L₃…,L_M，得到基线信号L_t；

③将基线信号L_t从原始信号中分离出来，得到剩余信号，即信号经ITD分解，第一次分解的结果记为h₁(t)：

h₁(t)＝X_t-L_t (2)

若h₁(t)满足内禀尺度分量ISC的条件，输出h₁(t)，令ISC₁＝h₁(t)，ISC₁是第一个分解出来的内禀尺度分量ISC；否则，h₁(t)作为原始数据，继续重复上述步骤①到步骤③，直到h_1s(t)为内禀尺度分量，记ISC₁＝h_1s(t)，h_1s(t)为h₁(t)重复步骤①～③s次后满足ISC条件后h₁(t)的值；

④将ISC₁分量从原始信号中分离出来，则得到新的剩余信号u₁(t)＝X_t-ISC₁；

⑤新的剩余信号u₁(t)作为原始数据，重复上述步骤①～④循环n-1次，直到剩余信号u_n(t)为单调信号或常信号，即为ITD分解终止条件，将信号能量添加到分解中作为终止条件判据，即：

式中，l的范围为1～原始信号的序列长度；u^z_n(t)为剩余信号u_n(t)的均值，X^z(t)为X(t)的均值，X(t)为原始信号，ε为阈值；ITD分解结束后固有时间尺度分解ITD将非平稳信号分解成若干个表征信号特征的内禀尺度分量ISC和一个单调信号之和，即：

式中，ISC_i为第i个分解出来的内禀尺度分量；

⑥采用ITD分解得到的前5个分量ISC₁、ISC₂、…、ISC₅，分别计算出它们的能量E₁、E₂、E₃、E₄和E₅，p_m为第m个ISC的能量占总能量E中的比重，m＝1，2，…，5，能量为信号各点幅度值平方后的求和，将p₁、p₂、p₃、p₄和p₅作为有载分接开关机械故障诊断的特征向量。

6.根据权利要求1所述的一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，其特征是：所述振动数据分成两组，每组包括正常振动信号与故障信号，一组用于SVM的训练，另一组用于SVM的测试；步骤3)中，先将特征向量归一化处理到[0，1]之间，将归一化后的训练特征向量输入到支持向量机SVM中，对支持向量机进行训练，然后将归一化后的测试特征向量输入到训练好的SVM，从而判断OLTC的故障模式。