【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及直流電源監控領域，具體涉及一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法及系統。
技術介紹
1、在現代社會中，電子設備和系統的廣泛應用對電源的穩定性和可靠性提出了越來越高的要求。直流電源系統作為許多關鍵設備和應用的核心部分，其電壓穩定性直接關系到設備的正常運行和壽命。然而，在實際運行過程中，直流電源系統經常會面對各種電壓異常問題，如過壓和欠壓問題。其中，過壓問題產生的過壓現象是指電源電壓超過額定值的情況。過壓可能由電網波動、控制系統故障或電源過載等原因引起。過高的電壓會對電子設備造成損害，縮短其壽命，甚至導致設備的瞬間損壞。傳統的過壓保護裝置雖然能夠在電壓異常時切斷電源，但往往無法及時檢測和記錄過壓的具體情況和原因。其中，欠壓問題導致的欠壓是指電源電壓低于額定值的現象，通常由電網電壓波動、輸電線路損耗或電源輸出能力不足等因素引起。持續的欠壓會導致設備不能正常工作，甚至停機。欠壓的嚴重性通常與其持續時間有關，短時間的欠壓可能對設備影響不大，但長時間的欠壓會導致設備性能下降或損壞。
2、而傳統的直流電源故障診斷方法主要依賴于人工檢測和簡單的保護裝置，存在檢測滯后、診斷不準確以及缺乏綜合分析的不足之處。傳統的直流電源故障診斷方法往往在故障發生后才能檢測到，無法實現實時監控和快速響應；由于缺乏對電壓信號的細致分析，傳統方法難以準確判斷故障類型和具體原因，而且，通常只針對單一故障類型（如過壓或欠壓）進行檢測，無法綜合分析多種故障特征。
3、而隨著大數據和人工智能技術的發展，基于數據分析的故障診斷方法逐
技術實現思路
1、有鑒于此，為了解決現有直流電源系統在面對過壓及欠壓等故障時，檢測滯后、診斷不準確及缺乏綜合分析能力的問題，本專利技術的目的在于提出一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法及系統，用于快速準確地處理直流電源系統的過壓及欠壓故障，通過對電壓信號進行多維度的突變檢測和綜合分析，能夠快速準確地診斷直流電源系統中的過壓及欠壓故障。本專利技術不僅提高了故障檢測的實時性和準確性，還能夠有效區分不同類型的故障，為電源系統的穩定運行提供了堅實的保障。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、基于上述目的，第一方面，本專利技術提供了一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，包括以下步驟：
4、通過傳感采集設備實時采集直流電源的電壓信號數據，設置數據瞬時采集頻率并記錄采集時間，獲取電壓信號數據的實時變化趨勢；
5、對電壓信號數據預處理后進行多維突變檢測，分析電壓信號的時域、頻域和時頻域特征，識別出電壓信號中的突變點和異常波動，得到突變檢測結果；
6、從突變檢測結果中提取出突變幅度、持續時間、頻率成分和能量分布的特征參數，將提取的特征參數輸入預訓練的故障類型識別模型，對電壓信號中的故障類型進行識別；
7、基于實時變化趨勢、識別出的故障類型以及特征參數分析出故障診斷結果，包括故障發生時間、持續時間、故障位置及故障原因；
8、建立對直流電源不間斷監控的實時監控系統，實時更新電壓信號的數據和分析結果，設置多級報警機制，根據故障診斷結果觸發報警。
9、作為本專利技術的進一步方案，獲取電壓信號數據的實時變化趨勢時，包括以下步驟：
10、設定采樣頻率，其中，設置采樣頻率至少為電壓信號最高頻率成分的兩倍，即：
11、
12、式中，為采樣頻率；為電壓信號的最高頻率成分；
13、使用ntp服務器進行時間校準和時鐘同步在每次采集電壓信號數據時，實時記錄當前時間戳；
14、使用apache?flink進行數據流處理，根據當前時間戳獲取并處理電壓信號數據，并使用滑動窗口對實時采集的電壓信號數據進行趨勢分析，其中，根據滑動窗口內數據點計算瞬時變化趨勢；
15、將得到的實時電壓信號數據繪制成圖形，顯示電壓變化的趨勢。
16、作為本專利技術的進一步方案，對電壓信號數據預處理后進行多維突變檢測，包括以下步驟：
17、選擇daubechies小波基函數對預處理后的電壓信號數據進行小波分解，得到不同尺度上的小波系數，其中，小波系數包括近似系數和細節系數，近似系數為低頻部分，細節系數為高頻部分；
18、在各個尺度的小波系數中搜索異常系數值，異常系數值對應電壓信號的突變點，根據設定的閾值并通過時序分布定位出信號突變點的位置；
19、利用保留突變點信息的細節系數和近似系數進行小波逆變換，重構信號，分析重構后的信號，驗證突變點。
20、作為本專利技術的進一步方案，采用短時傅里葉變換（stft）驗證突變點，驗證突變點時，包括以下步驟：
21、選擇漢寧窗，設置窗口重疊率為70%，并選定窗口長度l，計算短時傅里葉變換；
22、對預處理后的電壓信號進行stft計算，計算公式為：
23、
24、其中，為電壓信號；為函數窗口；為窗口長度；重疊率為70%，即重疊長度為；
25、根據stft計算結果生成時頻矩陣，其中每一列對應一個時間窗口下的頻譜信息；
26、使用matplotlib繪制電壓信號的時頻圖，其中，橫軸為時間，縱軸為頻率，顏色/強度表示頻率分量的幅值，并在時頻圖中識別突變點，根據時頻圖中的突變特征，定位突變點的時間位置，對daubechies小波基函數中識別的突變點位置進行對比和驗證。
27、作為本專利技術的進一步方案，對電壓信號進行多維突變檢測，分析電壓信號的時域、頻域和時頻域特征，識別突變點和異常波動時，包括：
28、（1）時域分析：
29、使用滑動窗口計算滑動窗口內信號的標準差，檢測突變點；
30、在每個識別出的突變點處，計算突變前后的電壓值差異，得到突變幅度：
31、突變幅度=|電壓值（突變后）-電壓值（突變前）|；
32、（2）頻域分析：
33、通過傅里葉變換（fft）將信號從時域轉換到頻域，分析頻率成分；
34、計算信號的功率譜密度，識別頻率分量及強度；
35、分析頻域特征變化，確定是否存在頻率成分的突變或異常波動；
36、（3）時頻域分析：
37、使用短時傅里葉變換（stft）計算信號的時頻圖；
38、對信號進行小波變換，分析不同尺度下的變化特征；
39、結合時域、頻域和時頻域特征，確定識別突變點和異常波動位置。
40、作為本專利技術的進一步方案，從突變檢測結果中提取出突變幅度、持續時間、頻率成分和能量分布的特征參數，包括以下步驟：
41、（1）突變點檢測和突變幅度計算：
42、使用本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，獲取電壓信號數據的實時變化趨勢時，包括以下步驟：
3.如權利要求2所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，對電壓信號數據預處理后進行多維突變檢測，包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，采用短時傅里葉變換驗證突變點，驗證突變點時，包括以下步驟：
5.如權利要求4所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，對電壓信號進行多維突變檢測，分析電壓信號的時域、頻域和時頻域特征，識別突變點和異常波動時，包括：
6.如權利要求5所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，從突變檢測結果中提取出突變幅度、持續時間、頻率成分和能量分布的特征參數，包括以下步驟：
7.如權利要求6所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，故障診斷結果包括
8.如權利要求7所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，建立實時監控系統時，實時監控系統包括：
9.一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷系統，其特征在于，用于執行如權利要求1-8任一項所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，該系統包括：
10.如權利要求9所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷系統，其特征在于，該系統還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，獲取電壓信號數據的實時變化趨勢時，包括以下步驟：
3.如權利要求2所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，對電壓信號數據預處理后進行多維突變檢測，包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，采用短時傅里葉變換驗證突變點，驗證突變點時，包括以下步驟：
5.如權利要求4所述的基于突變型數據分析的直流電源過欠壓診斷方法，其特征在于，對電壓信號進行多維突變檢測，分析電壓信號的時域、頻域和時頻域特征，識別突變點和異常波動時，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：楊東，陳強，徐峰，趙琛，訾泉，李堅林，謝佳，謝鋮，陳兆，徐曉，王楠楠，王嚴，賀威，陳忠，胡迪，官瑋平，洪小龍，陳國平，常青春，張功營，王宜福，趙曉東，黃俠，徐琦睿，董海濤，呂釗，李逸飛，鞏明濤，鄧傳力，孫睿，劉崗，
申請(專利權)人：安徽大學，
類型：發明
國別省市：
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