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公开(公告)号:CN115982549A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211543356.0
申请日:2022-12-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种断路器运行状态诊断方法,通过在断路器上安装多个传感器,利用小波降噪理论与小波包分解算法提取振动传感器采样信号的特征,提取位移传感器采集的断路器行程‑时间特性信号的特征,结合故障特征库中储存的典型特征向量,确定监测的断路器属于各不同运行状态的隶属度。再通过引入各传感器的可信度作为权值,以此得到加权隶属度,最后得到决策结果即为断路器机械的当前运行状态。本发明实现了多个传感器采集信息的融合、并通过提取特征向量确定隶属度和加权隶属度的方法大大提高了断路器状态诊断的准确度,同时也提供了一种断路器运行状态诊断的通用方法。
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公开(公告)号:CN115932568A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211542901.4
申请日:2022-12-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/327 , G01H17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高压断路器状态识别方法、系统及可读计算机存储介质,通过声音传感器和振动传感器获取断路器在不同运行状态下的声音和振动两路信号,分别对时域下的信号进行变分模态分解,得到若干固有模态函数分量信号,将两种信号的固有模态函数行分段处理,组成一个新的多维数据矩阵,求得每段信号的多种特征值,得到所组成的多维特征矩阵。从而达到将两种不同的信号融合再重构的目的,并以此为基础来构建BP神经网络模型,对采集并优化后的数据拟合,进而进行模式识别。本发明可以实现多维特征提取,能够增大断路器故障诊断容错率,做到高压断路器状态的准确识别。
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公开(公告)号:CN113671363A
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN202110928828.3
申请日:2021-08-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了属于电气设备故障诊断技术领域的一种高压断路器状态辨识系统及方法。包括电源模块、振动传感器、声音传感器、电流传感器、高速相机、数据采集装置、工控机和屏蔽电缆;电源模块为声音传感器、电流传感器和数据采集装置提供电源,各传感器将测得的振动、声音和电流信息通过屏蔽电缆传输到数据采集装置,数据采集装置再通过WIFI无线通信的方式将以上信息传输到工控机;高速相机将高压断路器弹簧操作机构的图像信息通过屏蔽电缆直接传输到工控机上。本发明可以有效地克服单一信号来源的局限性,更全面地刻画断路器的运行状态,对于提高断路器状态辨识和运行趋势预测的针对性和准确率具有重要的工程应用价值。
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