[发明专利]牵引变压器的剩余使用寿命预测方法及系统

权利要求书

1.一种牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：

获取轨道交通供电系统牵引变压器工作期间的顶层油温数据；

根据变压器内部热变化过程建立牵引变压器剩余使用寿命数学模型；

根据所述的牵引变压器工作期间的顶层油温数据建立时间序列模型，分析顶层油温的变化趋势并进行特征提取，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列；

基于趋势变化时间序列与随机变化时间序列，预测下一时段的变压器顶层油温演化趋势，并将预测结果代入牵引变压器剩余使用寿命数学模型中获取变压器剩余使用寿命。

2.根据权利要求1所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，建立变压器剩余使用寿命与变压器绕点的热点温度间的模型RUL，则对于牵引变压器某日的工作损耗情况，其运行24小时后，定义剩余有效使用寿命为Arrhenius定律求得的理想RUL与当日损耗的差值。

3.根据权利要求2所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列，包括：

定义原始轨道交通供电系统牵引变压器顶层油温时间序列；

利用EMD分解原始时间序列，定义分解后的第一个节点IMF信号：

定义第一次EMD分解后的信号剩余量；

分解第一次EMD分解后的剩余信号量，得到第二个节点信号：

对每一个节点重复以上步骤，得到最终剩余信号量。

4.根据权利要求3所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，对趋势变化时间序列采用长短期记忆神经网络LSTM预测模型，对随机变化时间序列采用type-2FIS方法进行预测，并建立组合预测模型。

5.根据权利要求4所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，对随机变化时间序列采用type-2FIS方法进行预测，包括：

输入变压器顶层油温随机项时间序列，建立基于IF-THEN模糊规则的规则库；定义使用模糊集隶属度函数的数据库；基于模糊规则进行推理决策，并引入粒子群优化算法寻找最优模糊规则；模糊推理；去模糊化，显示化清晰结果。

6.根据权利要求5所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，其特征在于，利用CEEMDAN分解算法提取顶层油温时间序列特征，进行分解得到混沌时间序列节点和单调趋势序列节点；构建组合预测模型，对于混沌时间序列节点采用type-2FIS进行预测，对单调趋势序列节点采用LSTM进行预测；利用CEEMDAN重构叠加原理得到预测油温，将预测油温以小时划分，并代入变压器剩余使用寿命数学模型中求得牵引变压器剩余使用寿命。

7.一种牵引变压器的剩余使用寿命预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取轨道交通供电系统牵引变压器工作期间的顶层油温数据；

构建模块，用于根据变压器内部热变化过程建立牵引变压器剩余使用寿命数学模型；

提取模块，用于根据所述的牵引变压器工作期间的顶层油温数据建立时间序列模型，分析顶层油温的变化趋势并进行特征提取，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列；

预测模块，用于基于趋势变化时间序列与随机变化时间序列，预测下一时段的变压器顶层油温演化趋势，并将预测结果代入牵引变压器剩余使用寿命数学模型中获取变压器剩余使用寿命。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-6任一项所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-6任一项所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的牵引变压器的剩余使用寿命预测方法。