[发明专利]一种电气设备故障电弧的噪声诊断方法

摘要

本发明公开了一种电气设备故障电弧的噪声诊断方法，包括以下步骤：A、采集电气设备弧声信号，并对弧声信号进行预加重处理、FIR数字滤波和分帧；B、计算每帧弧声信号的短时能量和短时过零率，确定短时平均能量和短时平均过零率，采用双门限阈值判定法检测弧声信号异常区间；C、采用M个FIR滤波器对弧声信号异常区间进行滤波，并计算各频域子带能量值，形成M维特征向量；D、利用样本集数据和核函数的最优参数建立初级线性核模型，通过反复修改参数获得最佳线性核模型，利用最佳线性核模型对M维特征向量进行诊断，确认电气设备运行状态是否正常。本发明实现了对电气设备运行状态的在线检测和实时预警，降低了故障电弧产生的危害和几率。

主权项

1.一种电气设备故障电弧的噪声诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：A、弧声信号采集及预处理：采用音频传感器采集电气设备在运行中的弧声信号，并对弧声信号进行预加重处理、FIR数字滤波和分帧，得到以帧为单位的弧声信号；B、弧声信号异常区间检测：计算每帧弧声信号的短时能量和短时过零率，将前X帧弧声信号短时能量的平均值作为短时平均能量ampth，将前X帧弧声信号短时过零率的平均值作为短时平均过零率zcrth，依据短时平均能量ampth和短时平均过零率zcrth，采用双门限阈值判定法检测弧声信号异常区间；C、异常区间特征向量提取：将0～fs/2的频段分为M个等长区间，其中fs为音频传感器的采样率，针对每个区间设计对应的FIR滤波器，采用M个FIR滤波器对弧声信号异常区间进行滤波，并计算各频域子带能量值，得到弧声信号异常区间能量分布，形成M维特征向量；D、基于向量机的故障诊断：采用已收集的电气设备故障弧声信号建立样本集数据，采用网格寻优法确定核函数的最优参数，利用样本集数据和核函数的最优参数建立初级线性核模型，采用测试集数据对初级线性核模型的识别率进行验证和统计，通过反复修改参数获得最佳线性核模型，利用最佳线性核模型对M维特征向量进行诊断，确认电气设备运行状态是否正常。