[发明专利]一种GIS设备机械故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种GIS设备机械故障诊断方法及系统，属于机械故障诊断领域，方法包括：采集GIS设备的长度为N的振动信号时间序列；以L为移动平均周期，对振动信号时间序列进行移动平均处理，依次得到N‑L+1个移动平均值，并按照时间顺序将N‑L+1个移动平均值进行组合以得到移动平均值时间序列；对移动平均值时间序列进行标准化处理，并计算标准化处理后移动平均值时间序列的近似熵；将近似熵输入至SVM分类器，以分类输出GIS设备的运行状态。对振动信号时间序列进行移动平均处理，使得提取的GIS设备机械振动趋势更为精准，基于移动平均值时间序列得到的近似熵更能准确地反映GIS设备的运行状态，提高GIS设备机械故障诊断的准确率和精度。

技术领域

本发明属于机械故障诊断领域，更具体地，涉及一种GIS设备机械故障诊断方法及系统。

背景技术

气体绝缘全封闭组合电器(Gas Insulted Switchgear，GIS)是电力系统中应用十分广泛的电气设备。GIS将断路器、隔离开关、接地开关、电压互感器、电流互感器、避雷器、出线端等电气设备组合成一个整体。长时间的高压工作下，GIS设备会出现各种安全事故，造成人员的伤亡和经济损失。因此，GIS设备运行状态诊断成为一种关键性的技术需求，关系到电力系统的安全稳定运行。

常见的GIS设备故障主要有局部放电故障、机械故障。在GIS设备机械故障监测方面，主要方法有声信号分析法与振动信号分析法。声信号分析法利用声信号传感器采集GIS设备的声信号，对声信号分类以监测其机械故障，然而，由于电厂工作环境下噪声较多，对声信号的采集和噪声滤除要求极高，易受外界环境的影响，只能成为GIS设备机械故障诊断的辅助方法。现有的振动信号分析法主要采集GIS设备表面的振动信号，对不同位置振动信号的频域进行分析以监测其机械故障，然而，由于其频谱在故障情况下变得极其复杂，不适合作为机械故障监测的分析对象。现有技术中也存在基于振动信号时域特征的机械故障诊断方法，直接从振动信号中分解得到相应的特征信息以监测其机械故障，无法满足高精度、高准确率机械故障诊断需求。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种GIS设备机械故障诊断方法及系统，其目的在于提高GIS设备机械故障诊断的准确率和精度。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种GIS设备机械故障诊断方法，包括：S1，采集GIS设备的振动信号时间序列，所述振动信号时间序列的长度为N；S2，以L为移动平均周期，对所述振动信号时间序列进行移动平均处理，依次得到N-L+1个移动平均值，并按照时间顺序将所述N-L+1个移动平均值进行组合以得到移动平均值时间序列；S3，对所述移动平均值时间序列进行标准化处理，并计算标准化处理后移动平均值时间序列的近似熵；S4，将所述近似熵输入至SVM分类器，以分类输出所述GIS设备的运行状态。

更进一步地，所述N-L+1个移动平均值为：

其中，m_i为所述N-L+1个移动平均值中第i个移动平均值，x(i)为所述振动信号时间序列中第i个振动信号，x(i+1)为所述振动信号时间序列中第i+1个振动信号，x(i+L-1)为所述振动信号时间序列中第i+L-1个振动信号，i＝1,2,…,N-L+1。

更进一步地，标准化处理后的移动平均值时间序列为：

其中，为中第i个移动平均值，m_i为所述N-L+1个移动平均值中第i个移动平均值，M为标准化处理前的移动平均值时间序列，max(M)为M中的最大值，min(M)为M中的最小值，i＝1,2,…,N-L+1。