[发明专利]基于红外和紫外光电传感融合的电气设备故障检测方法有效
| 申请号： | 201611081256.5 | 申请日： | 2016-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN106802384B | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 金立军;薛飞;马丹睿 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12 |
| 代理公司： | 31225 上海科盛知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于红外和紫外光电传感融合的电气设备故障检测方法，该方法将紫外传感器得到的脉冲数据换算成放电量数据，并将红外传感器得到的温度特征量数据和紫外传感器获得的放电特征量数据进行融合，实现电气设备故障检测，得出检测状态结论并预测故障发展。与现有技术相比，本发明具有融合两个传感器数据信息、实现局部放电视在放电量的定量测量、预测故障发展等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 红外 紫外 光电 传感 融合 电气设备 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于红外和紫外光电传感融合的电气设备故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1、系统进行开机自检；/nS2、系统通过自检后进入步骤S3，若未通过，则发出警报；/nS3、红外温度传感器获得温度特征量数据并发送给计算机，紫外光电传感器获得放电特征量数据并发送给计算机；/nS4、判断根据S3中的单一特征量数据是否得出立即安排检修的故障状态结论，若是，则发出警报并存储数据；若否，则继续进行步骤S5；/nS5、对步骤S3中获得的放电特征量数据采用分位图法筛选，并将筛选后的放电特征量数据求取平均值得到平均放电量数据；/nS6、将步骤S3中的温度特征量数据和步骤S5中的平均放电量数据输入神经网络进行融合故障判断，得出故障状态结论，若结论为立即安排检修，则发出警报并存储数据，若为其他结论则直接存储数据；/n步骤S6所述的融合故障判断具体为：将步骤S3中的温度特征量数据和步骤S5中的平均放电量数据通过premnmx函数进行归一化处理，并输入神经网络进行判断，得出故障状态结论，神经网络输入输出关系如下：/n
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