一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法

1.本发明涉及高压开关柜故障分类及评估领域，尤其是涉及一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法。


背景技术：

2.高压开关柜长时间运行在高电压、大电流、强磁场的环境中，常发生绝缘性故障导致柜内产生局部放电和异常温升的现象。开关柜故障可以通过红外温度、紫外放电脉冲等多种方式进行监测和诊断。对于开关柜运行状态的检测布置和故障诊断，力求采集系统在监测点位上的简易安置、综合分析并融合多类故障特征，以此提高故障评估的准确性，对高压开关柜在线监测有重要现实意义。
3.对于开关柜运行时的温度和放电数据，大多依靠人工手持设备采集，工作强度大，监测效率低；同时考虑开关柜内部空间问题和运行时强电磁环境问题，在缩小一体化尺寸的前提下融合数据采集独立的各硬件部分，设计硬件封装系统，使采集系统在检测点位上能简易有效布置，对数据获取的准确度有着重要影响。
4.针对红外、紫外检测信号数据量大且含有谐波干扰的特点，对传感数据进行特征分析及提取至关重要。由于采集卡频率高同时存在emi干扰，对于放电脉冲此类频率高、脉宽小、幅值范围大的波形，时域滤波方法无法完全消除杂波同时会导致脉冲幅值、脉宽、相位特征发生改变；而频域方法中，对于混杂的噪声频率也不能很好提取放电主频特征，从而难以也突出故障特点。
5.目前，大部分用于在线监测和故障诊断的方式均采用单一状态特征，由于开关柜状态与故障特征变量并非一一对应，因此缺乏多类故障特征的融合与综合分析，容易导致误判、漏检，难以保证故障诊断的准确性。而利用单个神经网络对多源信号特征进行自适应训练划分故障类型和等级的方式，使得各检测特征受无关模糊规则的约束，增加了网络隶属度函数的冗余度，影响了网络输出的精度。


技术实现要素：

6.本发明的目的是为了提供一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，解决数据采集系统在开关柜内的布置问题，并实现开关柜运行故障的精确分类和评估。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
8.一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，包括以下步骤：
9.s1、利用高压开关柜运行状态监测装置采集高压开关柜内部器件运行状态实时与历史数据，所述高压开关柜运行状态监测装置包括：采集卡、红外传感器、紫外传感器、电源、驱动电路、滤波电路；
10.s2、针对s1中采集的数据进行特征分析、提取、降维和标准化处理，基于峰谷检测定位算法处理原始紫外脉冲，基于小波去噪和滑窗滤波算法处理红外温度，精确提取紫外放电和红外温度特征；
11.s3、针对故障类型和故障等级分别构建自适应模糊神经网络并进行网络并联，并联网络结构中的两个网络以紫外放电和红外温度特征作为共同输入，设置两个网络输入特征的不同权重，通过对历史状态特征的训练获得网络隶属度函数和模糊诊断规则，分别输出故障类型诊断结果和故障等级评估结果；
12.s4、基于s3的并联网络结构，输入实时采集并处理的紫外放电和红外温度特征，通过模糊规则判断和隶属度计算，输出实时监测信息的故障类型与故障等级评估结果。
13.进一步地，所述高压开关柜运行状态监测装置针对每个部分的尺寸进行最小化独立隔室设计，形成一体封装结构，所述一体封装结构的外壳采用钢质材料进行电磁屏蔽。
14.进一步地，所述高压开关柜运行状态监测装置的一体封装结构在外壳内部设有便于传感器隔板的安装与拆卸的滑槽，在外壳背部设有便于信号线或无线模块接入的采集卡信号传输孔。
15.进一步地，所述高压开关柜运行状态监测装置的一体封装结构在封装底部设有绝缘固定部件，用于吸附、固定在检测点位并与检测安放部位的实现绝缘。
16.进一步地，所述s2中，对采集的历史与实时数据进行红外温度波形和紫外放电波形的在线数据处理，以提取温度平均值、跃变值以及放电脉宽、频率、幅值特征，实现海量运行数据到状态特征的降维。
17.进一步地，所述基于峰谷检测定位算法处理原始紫外脉冲具体为：
18.对于原始紫外脉冲波形，利用寻峰算法获取放电脉冲的波峰及含干扰信号的所有波谷，通过峰谷匹配算法处理相邻放电脉冲波峰间的多个波谷，使匹配波谷向区间波谷平均值收缩，并获取匹配波谷的区间位置：
[0019][0020]
其中，val为含谐波干扰的波谷，peak为精准的放电脉冲波峰，得到放电脉冲的峰谷幅值和位置信息，以获得放电脉宽、频率、幅值特征。
[0021]
进一步地，所述基于小波去噪和滑窗滤波算法处理红外温度具体包括以下步骤：
[0022]
对于含噪原始红外信号，采用小波软阈值去噪过滤高频干扰，对母小波φ
p
(x)进行小波连续变换，提取并抑制高频细节系数，当信号绝对值|ω|小于阈值λ则将该点置零，否则|ω|与λ做差向零收缩：
[0023][0024]
其中，|ω|为绝对值，λ为阈值，mad为首层小波分解系数绝对值中位数，n为信号长度；
[0025]
基于小波去噪重构信号实现降噪后，利用滑窗中值算法剔除信号离群值，进一步减小波形的脉动，获取精确的温度平均值及跃变值。
[0026]
进一步地，所述自适应模糊神经网络采用五层结构，其中，输入层获取节点信息；隶属层得到输入信息的模糊语言变量并计算隶属度并计算隶属度为输入xi的j个语言变量；规则层提出模糊规则并计算每个规则的适应度；决策层将适应度归一化减小误差；输出层得到网络诊断结果：
[0027][0028]
其中，y为网络输出，代表每条规则的加权平均之和，yj为每个规则对应输出，aj为每条规则的适应度，为aj的归一化参数。
[0029]
进一步地，所述故障类型诊断结果包括无故障、温升故障、局放故障三种分类，故障等级评估结果包括良好(i)、一般(ii)、严重(iii)三个等级。
[0030]
进一步地，输出的实时监测信息的故障类型与等级评估通过三维视图进行可视化展示，具体的，通过关联故障等级、三维柱体高度、柱体表面颜色三个参数，设置x轴为故障类型，y轴为故障等级，z轴为状态指数，以展示开关柜状态三维评估结果。
[0031]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0032]
(1)本发明融合了数据采集独立的传感器等各硬件部分，设计小型化封装系统，降低系统与开关柜间的电磁干扰，同时更简易方便布置于开关柜内监测点位。
[0033]
(2)本发明提出了对开关柜运行状态下红外温度和紫外脉冲数据特征分析和提取的方法，有利于降低数据冗余、突出故障特点，提高后期诊断的准确性。
[0034]
(3)本发明并联两个自适应模糊神经网络，利用相同特征信息设置影响占比不同的输入权重，全面准确进行开关柜温升和局放故障的判断及故障等级的划分。
附图说明
[0035]
图1为高压开关柜运行状态监测装置及硬件封装图，其中，(a)为硬件封装图，(b)为装置结构示意图；
[0036]
图2为本发明的高压开关柜故障诊断方法流程图；
[0037]
图3为基于权重输入的并联自适应模糊神经网络结构；
[0038]
图4为一种实施例中的开关柜故障诊断结果三维展示示例图；
[0039]
图中附图标记为：i为封装壳体，ⅱ为传感器隔板，ⅲ为壳体前盖板，ⅳ为壳体后盖板；1为装置总开关，2为红外紫外传感器探头及分立开关，3为传感器隔板安装滑槽，4为电源模块隔室，5为电压转换模块隔室，6为红外传感器驱动电路隔室，7为紫外传感器驱动电路隔室，8为滤波电路隔室，9为升压模块隔室，10为采集卡信号线或无线模块接入口。
具体实施方式
[0040]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0041]
本实施例首先提供一种高压开关柜运行状态监测装置，包括：采集卡、红外传感器、紫外光电管、内部ups电源、驱动电路、滤波电路，其中，针对每个部分测量各尺寸参数，利用三维建模软件进行最小化独立隔室设计，形成一体封装结构。
[0042]
在一种实施例中，一体封装结构如图1所示，封装部分包括封装壳体i，传感器隔板ⅱ，壳体前盖板ⅲ，壳体后盖板ⅳ；以及装置总开关1，红外紫外传感器探头及分立开关2，传感器隔板安装滑槽3，电源模块隔室4，电压转换模块隔室5，红外传感器驱动电路隔室6，紫外传感器驱动电路隔室7，滤波电路隔室8，升压模块隔室9，采集卡信号线或无线模块接入
口10。
[0043]
一体封装结构的外壳采用钢质材料进行监测装置与开关柜的电磁屏蔽。
[0044]
一体封装结构在外壳内部设有便于传感器隔板的安装与拆卸的滑槽3，在外壳背部设有便于信号线或无线模块接入的采集卡信号传输孔10，在封装底部设有绝缘固定部件，用于吸附、固定在检测点位并与检测安放部位的实现绝缘。本实施例中，绝缘固定部件采用胶贴，设于封装底部的四角。
[0045]
监测装置封装统一了各分立部件，无需外接电源即可独立实现对开关柜内部器件红外、紫外信号的采集和传输，当封装系统吸附于检测点位时，总开关负责内部升降压电路、驱动电路的通断，分立开关分别控制红外、紫外传感器探头的使用，pc端通过无线串口或usb线接收并保存采集封装系统的状态感知数据。
[0046]
本实施例还提供一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，如图2所示，包括以下步骤：
[0047]
s1、利用上述高压开关柜运行状态监测装置采集高压开关柜内部器件运行状态实时与历史数据。
[0048]
本实施例针对的针对高压开关柜内部的绝缘子设备，在进行电源、传感器与各模块的接线后，设置采集卡采集频率为25khz对绝缘子的温度和放电信息在线监测，通过采集卡信号线或无线模块将监测信息传输至电脑端，实现数据实时监测和历史信息的保存。
[0049]
s2、针对s1中采集的数据进行特征分析、提取、降维和标准化处理，基于峰谷检测定位算法处理原始紫外脉冲，基于小波去噪和滑窗滤波算法处理红外温度，精确提取紫外放电和红外温度特征。
[0050]
对采集系统获取的历史与实时数据进行红外温度波形和紫外放电波形的特征提取，以提取温度平均值、突变值，放电脉宽、放电脉冲频率、放电脉冲幅值等特征，实现海量监测运行数据到状态特征诊断网络的降维。
[0051]
对于含有噪声的原始红外检测波形，采用小波软阈值去噪的方法对母小波φ
p
(x)进行小波连续变换，在不同分辨级上对原始信号分解，得到平滑信号和细节信号，提取并抑制高频细节系数，当信号绝对值|ω|小于阈值λ则将该点置零，否则|ω|与λ做差向零收缩：
[0052][0053]
其中，mad为首层小波分解系数绝对值的中位数，本实施例取高斯噪声标准方差调整系数等于0.6745，n为信号长度。重构信号实现降噪后，设置滑动窗口并窗口内中位数取代当前数据的滑窗中值算法剔除离群值，进一步减小波形的脉动，获取精确的温度平均值、跃变值特征。
[0054]
对于原始紫外脉冲波形，利用寻峰算法获取放电脉冲的波峰及含干扰信号的所有波谷，通过峰谷匹配算法处理相邻放电脉冲波峰间的多个波谷，使匹配波谷向区间波谷平均值收缩，并获取匹配波谷的区间位置：
[0055][0056]
其中，val为含谐波干扰的波谷，peak为精准的放电脉冲波峰，得到放电脉冲的峰谷幅值和位置信息，从而获得放电脉宽、频率、幅值等特征。
[0057]
s3、针对故障类型和故障等级分别构建自适应模糊神经网络并进行网络并联，并联网络结构中的两个网络以紫外放电和红外温度特征作为共同输入，设置两个网络输入特征的不同权重，通过对历史状态特征的训练获得网络隶属度函数和模糊诊断规则，分别输出故障类型诊断结果和故障等级评估结果。
[0058]
自适应模糊神经网络采用五层结构，如图3所示，输入层获取输入特征向量x＝[x1,x2,l,xn]
t
；隶属层得到输入信息的模糊语言变量；隶属层得到输入信息的模糊语言变量为输入xi的j个语言变量，其隶属度定义为规则层提出模糊规则若x1是是是并计算每条规则对应适应度决策层将适应度归一化减小误差；输出层进行每条规则的加权平均之和：
[0059][0060]
其中，y为网络输出，yj为每个规则对应输出，为aj的归一化参数。该结构将输入与输出变量构成非线性映射，利用反向传播算法在迭代中实现输入-输出数据对建模，通过局部逼近方式计算网络内部隶属度函数的最优权值，实现网络构建。
[0061]
并联自适应模糊神经网络提高诊断精度，在污秽绝缘子温升与放电试验中，通过对试验数据与试验现象的分析关联输入特征对输出结果的影响。对于温升故障，温度明显上升同时伴随放电信息；而对于局放故障，放电信号外显明显而温度仅体现为小幅振动，因此利用试验经验数值，对红外、紫外特征在故障类别和等级评估网络中分别设置输入权重为kt1＝0.45,kp1＝0.55、kt2＝0.2,kp2＝0.8。
[0062]
s4、基于s3的并联网络结构，输入实时采集并处理的紫外放电和红外温度特征，通过模糊规则判断和隶属度计算，输出实时监测信息的故障类型与故障等级评估结果。
[0063]
结合试验对象的温升、放电物理表象，通过s2中数据处理方法提取红外、紫外信号特征，定义输出故障种类指数α＝0,1,2和故障等级范围0＜β＜1进行多组输入特征与输出指数非线性映射关系的数据对人工设置作为训练集和测试集，从而对s3中模糊网络内部隶属度函数最优权值进行训练，获得针对红外、紫外信号进行故障类型划分和等级评估完整并联网络。
[0064]
其中α＝0,1,2定义为无故障、温升异常、局部放电三种类型，β∈(0,0.4]、β∈(0.4,0.7]、β∈(0.7,1)定义为严重(iii)、一般(ii)、良好(i)三个故障等级。
[0065]
在一种实施例中，对于故障诊断结果的输出，可以将故障等级指数关联三维柱体高度参数与柱体表面颜色参数，假定每一个输出状态指数β反向关联三维柱体高度，使故障严重程度与柱高参数成正比，并利用rgb色彩渐变函数映射柱高参数进行柱体填充并色彩平滑处理，设置x轴为故障类型，y轴为故障等级，z轴为状态指数，得到了三维渐变柱状图来表示状态指数，以绘制展示开关柜状态三维评估结果，如图4所示。
[0066]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依据本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理、或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、利用高压开关柜运行状态监测装置采集高压开关柜内部器件运行状态实时与历史数据，所述高压开关柜运行状态监测装置包括：采集卡、红外传感器、紫外传感器、电源、驱动电路、滤波电路；s2、针对s1中采集的数据进行特征分析、提取、降维和标准化处理，基于峰谷检测定位算法处理原始紫外脉冲，基于小波去噪和滑窗滤波算法处理红外温度，精确提取紫外放电和红外温度特征；s3、针对故障类型和故障等级分别构建自适应模糊神经网络并进行网络并联，并联网络结构中的两个网络以紫外放电和红外温度特征作为共同输入，设置两个网络输入特征的不同权重，通过对历史状态特征的训练获得网络隶属度函数和模糊诊断规则，分别输出故障类型诊断结果和故障等级评估结果；s4、基于s3的并联网络结构，输入实时采集并处理的紫外放电和红外温度特征，通过模糊规则判断和隶属度计算，输出实时监测信息的故障类型与故障等级评估结果。2.根据权利要求1所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述高压开关柜运行状态监测装置针对每个部分的尺寸进行最小化独立隔室设计，形成一体封装结构，所述一体封装结构的外壳采用钢质材料进行电磁屏蔽。3.根据权利要求2所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述高压开关柜运行状态监测装置的一体封装结构在外壳内部设有便于传感器隔板的安装与拆卸的滑槽，在外壳背部设有便于信号线或无线模块接入的采集卡信号传输孔。4.根据权利要求2所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述高压开关柜运行状态监测装置的一体封装结构在封装底部设有绝缘固定部件，用于吸附、固定在检测点位并与检测安放部位的实现绝缘。5.根据权利要求1所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述s2中，对采集的历史与实时数据进行红外温度波形和紫外放电波形的在线数据处理，以提取温度平均值、跃变值以及放电脉宽、频率、幅值特征，实现海量运行数据到状态特征的降维。6.根据权利要求5所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述基于峰谷检测定位算法处理原始紫外脉冲具体为：对于原始紫外脉冲波形，利用寻峰算法获取放电脉冲波峰及所有波谷，通过峰谷匹配算法处理相邻放电脉冲波峰间的多个波谷：其中，val为含谐波干扰的波谷，peak为精准的放电脉冲波峰，得到放电脉冲的峰谷幅值和位置信息，以获得放电脉宽、频率、幅值特征。7.根据权利要求5所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述基于小波去噪和滑窗滤波算法处理红外温度具体包括以下步骤：对于含噪原始红外信号，采用小波软阈值去噪过滤高频干扰：
其中，|ω|为绝对值，λ为阈值，mad为首层小波分解系数绝对值中位数，n为信号长度；基于小波去噪的结果，利用滑窗中值算法剔除信号离群值，获取温度平均值及跃变值。8.根据权利要求1所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述自适应模糊神经网络采用五层结构，其中，输入层获取节点信息；隶属层将输入信息模糊化；规则层计算数据对应每个规则的适应度；决策层将适应度归一化减小误差；输出层得到网络诊断结果：其中，y为网络输出，代表每条规则的加权平均之和，y
j
为每个规则对应输出，a
j
为每条规则的适应度，为a
j
的归一化参数。9.根据权利要求8所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述故障类型诊断结果包括无故障、温升故障、局放故障三种分类，故障等级评估结果包括良好、一般、严重三个等级。10.根据权利要求9所述的一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，输出的实时监测信息的故障类型与等级评估通过三维视图进行可视化展示，具体的，通过关联故障等级、三维柱体高度、柱体表面颜色三个参数，设置x轴为故障类型，y轴为故障等级，z轴为状态指数，以展示开关柜状态三维评估结果。

技术总结
本发明涉及一种基于光电监测的高压开关柜故障诊断方法，包括以下步骤：采集高压开关柜内部器件运行状态实时与历史数据；对采集的数据进行特征分析、提取、降维和标准化处理，精确提取紫外放电和红外温度特征；针对故障类型和故障等级分别构建自适应模糊神经网络并进行网络并联，以紫外放电和红外温度特征作为共同输入，设置不同的输入权重，通过对历史状态特征的训练获得网络隶属度函数和模糊诊断规则，分别输出故障类型诊断结果和故障等级评估结果；基于并联网络结构，输入实时采集并处理的紫外放电和红外温度特征，输出实时监测信息的故障类型与等级评估。与现有技术相比，本发明具有对温升、局放特征精准提取，故障结果分类准确等优点。类准确等优点。类准确等优点。


技术研发人员：高凯 王劭菁 徐鹏 胡正勇 田昊洋 曹培 金立军 黄佳其 谢润
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2023.06.27
技术公布日：2023/10/5