CN107728509A - 一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统，机械特性采集模块利用物联网技术传感器提取断路器机械特性，绘制断路器行程‑时间曲线、加速度‑时间曲线，分合闸电流采集模块通过霍尔传感器采集断路器动作时分合闸电流，并形成断路器分合闸电流‑时间曲线，就地信息处理模块通过智能分析机械特性、分合闸电流特性、时间特性等多维数据，建立断路器多维数据模型，有效判断断路器健康状态,由三条曲线可直接或间接测得开距、超行程、刚分点、刚合点、分合闸速度等状态参量，定性地判断断路器的健康状态。本发明代替日常人工检修，节省人力财力物力，同时所有数据为建立断路器健康状态的大数据库提供了数据支撑。

Description

一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统

技术领域

本发明涉及断路器健康状态诊断领域，具体涉及一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统。

背景技术

断路器是电力系统的基本组成元件，在电力系统中起着至关重要的作用。不仅要保证正常运行状态下的线路或电力设备的自动投入或退出，同时当电力系统发生故障时，还要保证通过继电保护装置迅速地将故障部分的线路或电力设备从电网中切除。可以说，断路器的好坏、工作的可靠程度是决定电力系统安全正常运行的重要因素，其寿命一般为15~30年。随着断路器使用时间的增加，及时对其进行维护，检修是十分必要的。

国内外针对电气设备，尤其是断路器，常见的检修方式分为事后检修，定期检修和状态检修三种方式。事后检修是在电力设备发生故障后，才对其检修维护，这不仅缩短了设备的正常使用寿命，也影响整个系统的正常运行，严重时会扩大事故范围，影响整个系统。定期检修相对于事后检修有明显的进步，可以减少事故的发生次数，但此种做法缺乏科学性和针对性，盲目地检修容易造成设备的利用率降低和人力财力物力的浪费，同时降低了电力设备的检修质量，尤其是部分服役周期长、负荷率高的重要设备，在两次检修时间的间隔内往往很容易发生故障，从而影响整个电力系统的正常运行。状态检修是指依据先进的状态监测和故障诊断技术所提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的潜在故障，在故障发生前进行检修的方式。由于状态检修技术还处于不成熟且仍在发展的阶段，所以我国基本采用定期检修和状态检修结合的检修方式。已有专利《一种基于非监督学习模型的高压断路器故障诊断方法》通过获取断路器分合闸过程中的波形并根据该波形获得断路器的状态参数，实现故障类型的判断。但该专利仅利用分合闸电流的波形来获取高压断路器参数，非多维样本数据，功能单一，准确性较差。同时这种方法仅为人工智能认知阶段的算法，精准度不够。本发明采用行程-时间曲线、加速度-时间曲线和电流-时间曲线，多维样本数据建立断路器状态参数模型并确定断路器的状态参数，评估和诊断断路器的健康状态，准确性大大提高。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的问题，提供了一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，通过对断路器的状态参量分析，实现对其健康状态的评估与预测。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统，其包括包括机械特性采集模块、分合闸电流采集模块和就地信息处理模块，其特征在于，各个所述的模块均具备软件分析功能，所述就地信息处理模块还具备基于多维数据建立断路器健康状态模型的功能，

其中，所述机械特性采集模块通过物联网技术传感器提取断路器机械特性，并绘制断路器行程-时间曲线、加速度-时间曲线；

所述分合闸电流采集模块通过霍尔传感器采集断路器动作时的分合闸电流，并形成断路器分合闸电流-时间曲线；

所述就地信息处理模块通过智能分析机械特性、分合闸电流特性、时间特性等多维数据，建立断路器多维数据模型，有效判断断路器健康状态。

进一步，作为优选，该在线专家诊断系统能够通过多维样本数据自动提取标准特征曲线

进一步，作为优选，所述的就地信息处理模块综合机械特性、分合闸电流以及运行时间，提取多维特征向量并建立断路器生命周期及健康模型，评估和诊断断路器的健康状态。

进一步，作为优选，所述的就地信息处理模块能够接收机械特性采集模块绘制的行程-时间曲线、加速度-时间曲线和分合闸电流采集模块绘制的分合闸电流-时间曲线，直接或间接测得开距、超行程、刚分点、刚合点、分合闸速度等状态参量。

进一步，作为优选，所述诊断系统采用分布式结构，机械特性采集模块、分合闸电流采集模块分散安装于需要检测的各个部位，就地信息处理模块安装于机构室。

进一步，作为优选，所述的机械特性采集模块、分合闸电流采集模块采用数据总线与就地信息处理模块连接，数据总线的连接方式包括CAN/RS485接口，单一处理模块可接入多个不同的机械特性采集模块或分合闸电流采集模块。

进一步，作为优选，所述就地信息处理模块采用STM32F407系列芯片。

进一步，作为优选，所述就地信息处理模块基于小波相关滤波，从机械特性采集模块和分合闸电流采集模块绘制的曲线中提取状态量。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明采用分布式结构，采集模块可直接分散安装于断路器中需要测量的不同部位，安装方便，可直接应用于现有断路器。装置通过行程曲线、加速度曲线和分合闸电流曲线，多维样本提取断路器的状态参数，建立断路器生命周期模型并根据新样本实时反馈调整模型，评估和预测断路器的健康状态。这些状态参量可以代替日常维保和检修，为维护提供了大量的数据支持，节省了人力财力物力，同时所有的数据可上传云端，为建立断路器健康状态的大数据库提供了数据支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实例中技术方案，附图作简要介绍。

图1为基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统的系统示意图。

图2为就地信息处理模块中基于特性模型的数据挖掘框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考附图1，该图示出了基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统的系统结构图，包括机械特性采集模块、分合闸电流采集模块和就地信息处理模块，机械特性采集模块、分合闸电流采集模块和就地信息处理模块采用数据总线相连接，

机械特性采集模块采用角位移传感器或角加速度传感器收集断路器的信息，可分散安装在需要检测的各个部位。该模块采用非接触式专利设计，有效地提高了长期可靠性，在不使用诸如滑环、叶片、接触式游标、电刷等易磨损的活动部件的前提下仍可保证测量精度，并且安装方便，直接安装在需检测位置即可，不需大规模停电。

分合闸电流采集模块可通过霍尔传感器收集断路器的电流信息，可分散安装在需要检测的各个部位。该模块可以测量任意波形的电流，如直流、交流、脉冲波形等。测量精度比较高，在工作温度区内精度优于1%，测量范围较广。

就地信息处理模块采用STM32F407系列。SMT32F4系列运行速度快，功耗低，外设集成度高，兼容于STM32F2系列产品，便于用户扩展或升级产品来保持硬件的兼容能力。同时，集成了新的DSP和FPU指令，具备168MHz的高速性能，提升了控制算法的执行速度和代码效率。

本模块能够接收机械特性采集模块、分合闸电流采集模块的信息，并绘制行程-时间曲线、加速度-时间曲线、分合闸电流-时间曲线，直接或间接测得开距、超行程、刚分点、刚合点、分合闸速度等状态参量。

本实施方案中，以分闸情况为例对状态参量作以说明。

由行程-时间曲线，可直接观测出总行程，超程以及反弹值等状态参量。

分合闸电流曲线中，电流的起始点即为断路器接到分闸指令的时刻（t₁）。

结合行程-时间曲线和分合闸电流曲线计算刚分点。

刚分点时，两触头由于受到电弧影响会产生力的作用，致使分闸线圈电流会有些许抖动，分开后，电流骤降，骤降前的抖动时刻为断路器刚分点，即弧触头分离的时刻（t₂）。

由加速度-时间曲线可以判断熄弧时刻。

断路器分闸过程中，由于电弧的作用，在分闸期间，会对触头产生很强的吸引力，不易分开，此时加速度不是很大。当电弧熄灭瞬间时，对触头的吸引力消失，加速度瞬时增加。照加速度曲线，采用一阶导数和二阶导数相结合的方法，判断加速度最大点，最大值点即为电弧熄灭时刻（t₃）。

高阶导数公式：

分闸时间是指断路器接到分闸指令起到所有相中弧触头分离的时刻。

分闸时间（分断时间）=燃弧时间＋全断开时间。

燃弧时间=断路器开断时间（t₃-t₁）-分闸时间（t₂-t₁）。

断路器开断时间是指断路器接到分闸指令瞬间（t₁）到所有相最终熄弧的时间（t₃）。

断路器接到分闸指令后，电机需要储存足够能量来分离动静触头。分闸时间是指断路器接到分闸指令（t₁）起到所有相中弧触头分离的时刻。断路器刚分点，即弧触头分离的时刻（t₂）。

分闸速度，即刚分速度，是指开关分闸过程中动触头和静触头刚分离时的速度。

结合行程曲线和分合闸电流曲线可以观察从接到分闸指令到弧触头刚分时刻，动触头行进距离（x）。

就地信息处理模块基于小波相关滤波，从机械特性采集模块和分合闸电流采集模块绘制的曲线中提取状态量。

通过小波滤波处理后，曲线保留了突变信号的时间信息，这些时间信息反映了突变信号的重复频率及他们的变化规律，包含着状态参量的信息。

通过Hibbert变换实现，设某一空间的小波系数，则的Hibert变换为：

则小波系数的包络信号为：

用小波相关滤波包络分析法进行状态量提取主要有两个阶段：

采用小波相关滤波降噪的思想，将信号在相邻尺度上的小波变换系数直接相乘，突变信号的小波分解系数相乘后会得到增强。

对滤波处理后的小波系数进行Hibert包络细化谱分析，得到状态参量的特征时间。

参见附图2，本装置具备人工智能自我认知能力，通过多维样本数据自动提取标准特征曲线，利用多维数据样本建立断路器生命周期模型，并能根据新样本数据进行实时反馈，基于人工智能认知技术对生命周期模型不断调整和完善。基于生命周期模型对断路器的健康状态做定性判断。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统，其包括包括机械特性采集模块、分合闸电流采集模块和就地信息处理模块，其特征在于，各个所述的模块均具备软件分析功能，所述就地信息处理模块还具备基于多维数据建立断路器健康状态模型的功能，

其中，所述机械特性采集模块通过物联网技术传感器提取断路器机械特性，并绘制断路器行程-时间曲线、加速度-时间曲线；

所述分合闸电流采集模块通过霍尔传感器采集断路器动作时的分合闸电流，并形成断路器分合闸电流-时间曲线；

所述就地信息处理模块通过智能分析机械特性、分合闸电流特性、时间特性等多维数据，建立断路器多维数据模型，有效判断断路器健康状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统，其特征在于：该在线专家诊断系统能够通过多维样本数据自动提取标准特征曲线。

3.根据权利要求1所述的一种基于多维数据模型的断路器机械特性在线专家诊断系统，其特征在于：所述的就地信息处理模块综合机械特性、分合闸电流以及运行时间，提取多维特征向量并建立断路器生命周期及健康模型，评估和诊断断路器的健康状态。

4.根据权利要求书1所述的一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，其特征在于，所述的就地信息处理模块能够接收机械特性采集模块绘制的行程-时间曲线、加速度-时间曲线和分合闸电流采集模块绘制的分合闸电流-时间曲线，直接或间接测得开距、超行程、刚分点、刚合点、分合闸速度等状态参量。

5.根据权利要求书1所述的一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，其特征在于，所述诊断系统采用分布式结构，机械特性采集模块、分合闸电流采集模块分散安装于需要检测的各个部位，就地信息处理模块安装于机构室。

6.根据权利要求书1所述的一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，其特征在于，所述的机械特性采集模块、分合闸电流采集模块采用数据总线与就地信息处理模块连接，数据总线的连接方式包括CAN/RS485接口，单一处理模块可接入多个不同的机械特性采集模块或分合闸电流采集模块。

7.根据权利要求书1所述的一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，其特征在于，所述就地信息处理模块采用STM32F407系列芯片。

8.根据权利要求书1所述的一种基于物联传感技术的断路器健康状态在线专家诊断系统，其特征在于，所述就地信息处理模块基于小波相关滤波，从机械特性采集模块和分合闸电流采集模块绘制的曲线中提取状态量。