[发明专利]一种交流接触器性能退化与状态评估方法

说明书

本发明属于电器智能化领域，尤其是一种基于数据驱动的交流接触器性能退化与状态评估方法及系统。其能更准确的实现其性能退化状态的评估。包括以下步骤：（1）从交流接触器AC‑4条件下的全寿命测试系统中获得数据，并对数据进行特征提取。（2）对特征参数进行预处理。（3）由全寿命试验数据，建立交流接触器状态分级，对每种接触器状态按试验顺序再分成若干同等试验次数的小组，每小组建立以分断电流相角为自变量。（4）对每种状态中每小组的特征参量进行降维处理。（5）对进行EMD分解，得到若干IMF分量。（6）建立特征矢量矩阵。（7）对每个状态建立隐半马尔可夫模型。（8）根据评估结果给出交流接触器的检修策略。

技术领域

本发明属于电器智能化领域，尤其是一种基于数据驱动的交流接触器性能退化与状态评估方法。

背景技术

交流接触器用于远距离频繁接通和开断交流主电路以及大容量控制电路，是一种用途十分广泛和非常重要的低压电器。智能电网是自动化供电网络，它的每一个节点都可得到实时监控，交流接触器智能化的实现会推动智能电网的发展，体现在对其工作实时状态的监测及自身的检测。通常情况下，交流接触器的机械寿命很长，电寿命远小于机械寿命，是评价交流接触器运行可靠与否的重要指标。影响其电寿命的主要因素是其分断时产生的电弧，而在实际中分断电流的起弧相位角不固定，不同的起弧相角对其他特征参量有很大关系。

目前，对交流接触器性能退化与状态评估的方法有很多，在接触器实际运行分断时每次分断时的起弧电流相位角是随机的，在如何处理这个问题上还没有相对适合的方法，状态评估模型的准确性有待提高。

(一)主成分分析法

主成分分析法(PCA)一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的多元统计方法，主成分通常是原始变量的线性组合，彼此之间互不相关，反映原始变量的大部分信息。主成分分析在很多领域有着广泛应用，由于其降维思想与多指标评价序化的要求接近，逐渐成为一种多指标综合评价技术。

(二)经验模态分解(EMD)

经验模态分解(EMD)是一种对信号的处理方法，它主要应用于对非线性、非平稳信号的时频分析。相对于小波变换、傅里叶分析等分析方法，它具有突出的特点。经验模态分解在处理时，可以不需要任何的经验知识，具有非常强的自适应性，能够根据所给信号本身的特点，自适应的分解为若干个的本征模态函数(IMF)之和，是一次重大的突破创新。具有很重要的研究价值意义和应用价值。

根据EMD算法的假设，任何信号都可以由若干个本征模态函数(IMF)组合而成，每个模态函数由下面的方式获得：

首先，将所有极大值点和极小值点从原始信号中提取出来，由3次样条函数分别把极大值包络线e₊(t)和极小值包络线e_-(t)拟合出来，从而得到原始信号的均值包络线m₁(t)，则：

把原信号除去均值包络线m₁(t)，得到除去低频的新信号

一般来说，是一个非平稳的信号，为了要得到所要的IMF，需要重复上面的步骤，直到第k次符合IMF的要求，原信号的一阶本征模态函数分量为：

x(t)减去c₁(t)，得到除去高频的新信号r₁(t)，则：

r₁(t)＝x(t)-c₁(t) (4)