[发明专利]一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法

说明书

本发明公开了一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法，包括以下步骤：（1）获取振动信号，由振动传感器在高压断路器上测试获取初始的振动信号，再对初始信号进行时域分析；（2）VMD算法，对于高压断路器振动信号的时域分析方法采用VMD算法对其进行分解；（3）对原始信号进行重构；（4）对重构信号进行分帧处理；（5）分帧特征；（6）断路器刚合时间。该非介入式的高压开关刚合时间检测方法相比以前操作更方便，并且可带压作业，保持系统持续运行，可减少系统停止运行带来的损失，可有效减少系统管道中水的流出，有效保护周围设备电气安全。

技术领域

本发明涉及断路器技术领域，具体为一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法。

背景技术

高压断路器的时间特性参数足断路器重要的性能参数指标，常作为出厂和技术参数指标。一般来说，断路器的时间特性参数包牯包括合闸时间、合闸不同期、最大行程时间等参数。在水利系统中，通常使用高压断路器来控制阀门开关，以往断路器刚分、刚合时间参数的获取是在变电站停电检修的状态下，运检人员通过高压开关测试仪连接复杂的传感器和连接线，通过试验的方式测量断路器的时间特性参数，操作繁琐，测量不方便，而且，在水利系统中，不时启动关闭断路器，导致管道中水的流出，影响检测工作。因此需要一种非介入式的高压开关刚合速度检测方法，实现带电检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法，包括以下步骤：（1）获取振动信号，由振动传感器在高压断路器上测试获取初始的振动信号，再对初始信号进行时域分析；（2）VMD算法，对于高压断路器振动信号的时域分析方法采用VMD算法对其进行分解；（3）对原始信号进行重构；（4）对重构信号进行分帧处理；（5）分帧特征；（6）断路器刚合时间。进一步的，所述步骤（2）中采用VMD算法对其进行分解，包括设置分解模态数K、中心频率筛选、波形变化匹配方差三个步骤，具体步骤如下：A、首先设置分解模态数Ｋ，分解模态数Ｋ根据中心频率法则确定，当选取的模态分量个数Ｋ过大时，会得到的中心频率相近的相邻模态分Ｍ，初始设置分解模态数K=6；B、设置中心频率筛选算法，当K=6，出现偏差，则自动加1，数据相邻接近则自动减1，动态确定K的数值；C、然后通过VMD分解得到的各阶模态分量后，计算各阶模态分量与原始信号的波形变化匹配方差。进一步的，所述步骤（3）中对原始信号进行重构，选取方差值最小的三个模态分量对原始信号进行重构，完成对原始信号的去噪。进一步的，所述步骤（4）中对重构信号进行分帧处理采用汉明窗对重构信号进行分帧处理，分成若干个相等的帧，窗长为90个点，对分帧进行算法处理获取分帧特征。进一步的，所述步骤（5）中分帧特征采用单参数双门限检测方法提取振动信号中的时间参数，具体方法步骤如下：对振动信号分帧数据提取分帧特征，通过对振动信号乘以窗函数来实现的分帧分群处理，即可将振动信号分为多个时间段的来分析其特征，每一段称为一“帧”，帧长通常选择10到30毫秒，在分帧基础上进行参数计算，然后逐帧地依据阈值比较和判断，通过对时域进行分析可以得到振动事件的发生时间，即高压断路器刚合时间。进一步的，所述步骤（6）中断路器刚合时间采用短时能熵比方法分析，将振动信号各关键时刻的变位点有效提取出来，经过傅里叶变换后得到能量谱，与信号振动时域波形对比分析。与现有技术相比，本发明的有益效果是：该非介入式的高压开关刚合时间检测方法相比以前操作更方便，并且可带压作业，保持系统持续运行，可减少系统停止运行带来的损失，可有效减少水利系统管道中水的流出，有效保护周围设备电气安全。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图；图2为本发明短时能嫡比能量谱图；图3为本发明小波阈值降噪能量谱图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种非介入式的高压开关刚合时间检测方法，包括以下步骤：（1）获取振动信号，由振动传感器在高压断路器上测试获取初始的振动信号，再对初始信号进行时域分析；（2）VMD算法，对于高压断路器振动信号的时域分析方法采用VMD算法对其进行分解；VMD的全程是变分模态分解，一种基于变分数学算法，与EMD、EEMD和LMD一起用于振动信号的分析，VMD算法如果用约束变分方法来求解分量模态，具有更好的噪声鲁棒性，能够更好的体现信号局部特征；所述步骤（2）中采用VMD算法对其进行分解，包括设置分解模态数K、中心频率筛选、波形变化匹配方差三个步骤，具体步骤如下：A、首先设置分解模态数Ｋ，分解模态数Ｋ根据中心频率法则确定，当选取的模态分量个数Ｋ过大时，会得到的中心频率相近的相邻模态分Ｍ，本发明初始设置分解模态数K=6；B、设置中心频率筛选算法，当K=6，出现偏差，则自动加1，数据相邻接近则自动减1，这样可动态确定K的数值；C、然后通过VMD分解得到的各阶模态分量后，计算各阶模态分量与原始信号的波形变化匹配方差。（3）对原始信号进行重构，选取方差值最小的三个模态分量对原始信号进行重构，完成对原始信号的去噪。（4）对重构信号进行分帧处理，采用汉明窗对重构信号进行分帧处理，分成若干个相等的帧，窗长为90个点，对分帧进行算法处理获取分帧特征。（5）分帧特征，分帧特征采用单参数双门限检测方法提取振动信号中的时间参数，具体方法步骤如下：对振动信号分帧数据提取分帧特征，通过对振动信号乘以窗函数来实现的分帧分群处理，即可将振动信号分为多个时间段的来分析其特征，每一段称为一“帧”，帧长通常选择10到30毫秒，在分帧基础上进行参数计算，然后逐帧地依据阈值比较和判断，通过对时域进行分析可以得到振动事件的发生时间，即高压断路器刚合时间。（6）断路器刚合时间，断路器刚合时间采用短时能熵比方法分析，将振动信号各关键时刻的变位点有效提取出来，经过傅里叶变换后得到能量谱，与信号振动时域波形对比分析，短时能熵比是一种时域分析方法，它是将振动信号经过傅里叶变换后得到能量谱，短时能熵比是能量谱其中的一种表达方式；短时能熵比将振动信号各关键时刻的变位点有效提取出来，与信号振动时域波形对比可以发现，提取的变位点时刻与振动突变吋刻匹配性较好，而原始信号由于存在较多的干扰成分，此外，提取出的关键时刻变位点与振动信号时域波形的匹配精度也较好；与采用短时能量、短时向相关和短时能零比等方法相比，短时能熵比提取出的时间参数相对误差最小，提取精度较好。同时，证明利用本发明的方法可以有效地去除信号所包含的电磁噪声等干扰成分。尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。