【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力設備故障診斷，尤其涉及一種泵站斷路器故障檢測方法及系統。
技術介紹
1、泵站斷路器是泵站系統中保障電力安全運行的重要設備，其主要功能是實現電路的斷開與保護，避免因短路、過載或其他異常情況對設備造成損害，然而，斷路器的機械部件長期運行會產生磨損、老化或松動等問題，可能引發機械故障或電氣異常，傳統的斷路器維護方式多依賴人工定期巡檢或簡單的電氣參數監測，難以及時發現早期隱患，尤其是在泵站等關鍵性連續運行的場景中，傳統方法往往存在效率低下、檢測不及時的問題，容易導致隱性故障累積，最終對設備運行安全構成嚴重威脅。
2、現有技術在斷路器故障檢測領域中雖然已經引入了一些基于振動監測或數據分析的技術手段，但仍存在以下技術難題亟待解決：一是監測的信號頻段通常集中于高頻范圍，而低頻振動信號作為反映斷路器機械部件故障的重要特征，往往未被充分利用；二是數據預處理、特征提取和故障模式識別之間缺乏有機結合，導致檢測結果的可靠性不足；三是現有的故障檢測模型在處理復雜振動特征與故障狀態的映射關系時，分類精度和魯棒性仍有待提高。因此，研發一種能夠全面分析低頻振動信號、實現高精度故障識別的檢測方法及系統具有重要的技術意義和應用價值。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了一種泵站斷路器故障檢測方法及系統。
2、一種泵站斷路器故障檢測方法，包括以下步驟：
3、s1：在泵站斷路器的指定部位安裝低頻振動傳感器，采集斷路器運行過程中低于50?hz的振動信號，形成
4、s2：對s1采集的初始振動數據進行預處理，包括去除噪聲、濾波處理以及剔除異常數據，獲得預處理后的振動數據；
5、s3：對s2預處理后的振動數據進行分析，提取斷路器低頻振動相關的特征參數，所述特征參數包括振動幅值波動、低頻諧波強度、共振頻率偏移和非線性特性；并將提取的特征參數構成特征向量；
6、s4：利用歷史斷路器運行數據和歷史故障數據建立特征模式訓練集，并結合s3中的特征向量，采用支持向量機算法對特征模式訓練集進行訓練，生成斷路器故障模式識別模型；
7、s5：將當前振動數據轉換成實時特征向量，并輸入s4生成的故障模式識別模型，判斷斷路器是否存在異常；當檢測到異常模式時，輸出故障識別結果并記錄對應的特征參數，并生成故障診斷報告。
8、可選的，所述s1具體包括：
9、s11：選擇振動信號敏感區域作為傳感器的安裝位置，所述敏感區域為斷路器的支撐框架或開關操作機構的固定連接點；
10、s12：在s11確定的安裝位置處，采用螺紋緊固件將低頻振動傳感器固定至斷路器表面，并使用硅膠填充傳感器周邊間隙；
11、s13：通過接入標準信號發生器模擬0?hz至50?hz的振動信號，調節低頻振動傳感器的靈敏度和輸出幅值，確保低頻振動傳感器在目標頻率范圍內輸出振動信號的誤差控制在±1%；
12、s14：將低頻振動傳感器輸出的振動信號直接連接至高速數據記錄設備，設置采樣頻率為100?hz；采集的振動信號以幅值和時間序列的形式連續記錄；
13、s15：將s14采集的振動信號以數字格式保存為初始振動數據。
14、可選的，所述s2具體包括：
15、s21：利用基于小波變換的噪聲去除方法，將初始振動數據分解為多層小波系數，對高頻系數部分進行閾值濾波處理，去除由環境干擾引起的背景噪聲，保留低頻信號成分；
16、s22：使用頻率范圍為0.5?hz至50?hz的fir帶通濾波器，對s21處理后的振動數據進行濾波，去除頻率低于0.5?hz和高于50?hz的非目標頻率成分；
17、s23：對s22處理后的振動信號應用基于統計學的方法進行異常檢測，計算信號幅值的均值和標準差，將幅值超出均值兩倍標準差范圍的數據點判定為異常數據，并剔除異常數據；
18、s24：對s23剔除異常數據后得到的振動信號采用滑動平均算法進行平滑處理，以消除由信號波動引起的小幅尖峰。
19、可選的，所述s3具體包括：
20、s31：對s2預處理后的振動數據，按時間窗口分段，計算每段內振動信號的幅值范圍，并對所有時間窗口的幅值范圍求均值與標準差，作為振動幅值波動的特征參數；
21、s32：對s2預處理后的振動信號進行快速傅里葉變換，提取頻譜中的頻率成分，并計算低于10?hz的各頻率分量的幅值平方和，作為低頻諧波強度的特征參數；
22、s33：在s32的頻譜分析基礎上，確定振動信號中幅值最大的頻率點，作為共振頻率；將該共振頻率與斷路器正常工作時的基準共振頻率進行比較，計算頻率偏移量，作為共振頻率偏移的特征參數；
23、s34：利用希爾伯特黃變換對s2預處理后的振動信號進行非線性分析，分解得到若干固有模態函數imf，并計算imf能量占比及峭度，作為振動信號的非線性特性的特征參數；
24、s35：將s31至s34提取的特征參數按照固定順序排列，包括振動幅值波動、低頻諧波強度、共振頻率偏移和非線性特性，形成四個維度的特征向量，每個維度對應一個特征參數。
25、可選的，所述s35具體包括：
26、s351：對s31至s34中提取的所有特征參數進行歸一化處理，將每個特征參數的原始值轉換為相對值，使其范圍統一到固定區間；
27、s352：按照固定順序，將歸一化后的特征參數分配到特征向量的四個維度；第一維度表示振動幅值波動的綜合情況，通過結合振動幅值波動的均值和標準差計算得出；第二維度表示低頻諧波強度，直接由歸一化處理后的低頻諧波強度特征參數賦值；第三維度表示共振頻率偏移量，由歸一化后的共振頻率偏移特征賦值；第四維度用于表達振動信號的非線性特性，通過對歸一化后的能量占比和峭度參數進行加權處理后確定；
28、s353：將上述四個維度的特征參數按既定順序排列，形成四維特征向量，特征向量的每一維度分別代表振動幅值波動、低頻諧波強度、共振頻率偏移量和非線性特性。
29、可選的，所述s4具體包括：
30、s41：收集斷路器在正常運行狀態和已知故障狀態下的歷史運行數據和歷史故障數據，所述收集的數據包括振動信號的原始記錄及對應的運行工況標簽，運行工況標簽明確標注正常狀態和不同故障類型；
31、s42：對s41中收集的歷史數據進行預處理，按照與s2相同的去噪、濾波及異常值剔除方法，保證歷史數據的質量與實時數據一致；
32、s43：對s42處理后的歷史數據按照s3中提取特征參數的方法進行處理，提取振動幅值波動、低頻諧波強度、共振頻率偏移和非線性特性等參數，生成與s35一致的特征向量，并將特征向量與運行工況標簽一一對應，形成特征模式訓練集；
33、s44：將s43生成的特征模式訓練集按照8:2的比例劃分為訓練集和驗證集，其中80%的數據用于訓練支持向量機模型，20%的數據用于測試模本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S35具體包括：
6.根據權利要求4所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S4具體包括：
7.根據權利要求6所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S45具體包括：
8.根據權利要求7所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S46具體包括：
9.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述S5具體包括：
10.一種泵站斷路器故障檢測系統，用于實現如權利要求1-9任一項所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，包括以下模塊：
【技術特征摘要】
1.一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述s3具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種泵站斷路器故障檢測方法，其特征在于，所述s35具體包括：
6.根據權利要求4所述的一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳清清，梁昌盛，張鳳坤，任威旭，彭木站，蔣偉，彭玉萍，吳興松，楊茂勇，曾慶祥，
申請(專利權)人：深圳市廣匯源環境水務有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。