[发明专利]一种基于混沌理论与GA-Kmeans的OLTC触头类故障在线诊断方法

摘要

本发明提出了一种基于混沌理论与GA‑Kmeans的OLTC触头类故障在线诊断方法，首先针对OLTC信号的非线性和混沌性，利用P‑G法和互信息法计算嵌入维数和延迟时间，应用Kolmogorov熵对OLTC进行混沌特性判定，并进行OLTC相空间重构，得到OLTC振动信号的相空间特征分布。为提高Kmeans对其初始聚类的精度，将遗传算法(Genetic Algorithm)引入Kmeans算法对其初始聚类中心进行优化选择，进而基于GA‑Kmeans算法得到了OLTC振动信号相空间分布的特征量簇中心在相空间的分布，通过特征量对触头类故障进行定量分析。该诊断方法能够为实现触头类故障定量分析诊断提供依据。

主权项

1.一种基于混沌理论与GA‑Kmeans的OLTC触头类故障在线诊断方法，该方法包括如下步骤：步骤1：输入OLTC振动测量数据，计算混沌理论中的延迟时间τ；步骤2：计算混沌理论中的参数，嵌入维数m；步骤3：计算Kolmogorov熵K，利用Kolmogorov熵K结果对OLTC进行混沌特征判定；步骤4：将相空间处理后得到的预处理数据，也就是步骤1和步骤2中得到的延迟时间τ和嵌入维数m，加入到GA算法中进行优化，设置初始聚类中心；步骤5：随机产生初始种群；步骤6：以种群个体为中心，采用K个均值对数据进行分类；步骤7：计算个体的适应度值；步骤8：执行选择、交叉、变异操作，产生新一代群体；步骤9：重复执行步骤6‑步骤8，直到达到最大迭代次数T，以适应度值最优的个体进行分类输出；步骤10：利用K‑means得到的簇中心，得到四种工况下OLTC振动信号的簇中心在相空间的位置；步骤11：在获得四种工况簇中心三维坐标的基础上，计算簇中心矢量和的模，从而识别故障。