CN109406923B - 一种列车供电系统接地漏电故障预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种列车供电系统接地漏电故障预测方法及装置，该方法步骤包括：S1.实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；S2.根据实时获取的输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据；S3.分别获取指定时间段内目标参数值的故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态；该装置包括信号获取模块、故障实时监测模块以及故障状态预测模块。本发明具有实现方法简单、能够实现供电系统接地漏电故障监测以及故障状态预测，且预测精度高的优点。

Description

一种列车供电系统接地漏电故障预测方法及装置

技术领域

本发明涉及列车供电技术领域，尤其涉及一种列车供电系统接地漏电故障预测方法及装置。

背景技术

列车供电系统贯通整个机车、客车，如图1所示，机车中供电系统采用交-直-交结构，包括整流单元、直流供电单元、逆变输出单元等，整个供电系统包括机车、客车中供电系统的多种设备。正常状态时保护地中没有电流流过，当接地故障发生时构成回路，导致漏电流的产生，即发生漏电故障，由于供电系统长期处于工作状态，供电系统中各设备的绝缘工作性能将逐步退化，如绝缘性能下降，当供电系统中存在某位置接地或对地绝缘电阻降低到一定程度时，将导致发生接地或漏电故障，不同接地位置对应不同的故障模式。列车的运行环境通常较为复杂，长期需要运行在跨度长、温差大等各种恶劣环境下，还会进一步增加列车供电系统的故障发生概率，因而需要对列车供电系统实行有效的故障维护。

目前针对于列车供电系统装置通常是采用定期故障维护的方式，即定期排查列车供电系统各设备的故障状态，该类方式成本较大、效率较低，且通过定期故障维护的方式无法及时监测到供电系统故障的发生，更无法提前预测故障的状态，当故障发生时会影响列车的正常运行，提高了运营成本。因此亟需提供一种能够实现列车供电系统接地漏电故障预测的方法、装置，以有效指导列车供电系统的调度、故障排查等工作，减少接地漏电故障对列车造成的影响。

目前虽然存在对设备故障的预测方法，但通常都是基于设备中的某一关键元件的故障预测，而列车供电系统结构复杂、应用环境复杂，接地漏电故障存在多种故障模式，如图2所示，主要包括8种接地漏电故障类型：整流侧正端(1)、整流侧负端(2)、电抗前级(3)、DC600V正输出端(4)、DC600V负输出端(5)、逆变侧A相(6)、逆变侧B相(7)以及逆变侧C相(8)的接地故障，每种接地漏电故障类型在供电系统中的位置不同，针对某一特定元件的故障状态预测无法评估供电系统的整体故障状态，因而现有的基于关键元件的故障预测方法无法直接适应于列车供电系统中。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、所需维护成本低、能够实现供电系统接地漏电故障监测以及故障状态预测，且预测精度高的列车供电系统接地漏电故障预测方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种列车供电系统接地漏电故障预测方法，步骤包括：

S1.信号获取：实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

S2.故障实时监测：根据实时获取的所述输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据；

S3.故障状态预测：分别获取指定时间段内目标参数值的所述故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对所述目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态。。

作为本发明方法的进一步改进：所述目标参数值具体为对地等效绝缘电阻值。

作为本发明方法的进一步改进：所述输出信号具体为供电系统的半电压信号。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2中获取当前故障状态下供电系统的目标参数值的具体步骤为：

S21.故障模式识别：将实时监测的所述输出信号进行频域变换，得到所述输出信号的实时频谱，并根据预先建立的输出信号的频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

S22.目标参数值获取：根据所述输出信号的实时频谱、识别到的所述故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号的频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S21中识别所述故障类型时具体基于所述输出信号的实时频谱的比例特征。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S1还包括信号判定步骤，具体步骤为：判断获取的所述输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行步骤S2以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行步骤S1。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S3的具体步骤为：

S31.退化轨迹拟合：分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的所述故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

S32.退化模型评价：对各所述退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

S33.故障性能评估：使用确定得到的所述最优的退化轨迹模型进行预测，得到供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S31中具体基于最小二乘方法进行拟合。

作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S33中具体采用SSE方法对各所述退化轨迹拟合结果进行评价。

一种列车供电系统接地漏电故障预测装置，包括：

信号获取模块，用于实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

故障实时监测模块，用于根据实时获取的所述输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据；

故障状态预测模块，用于分别获取指定时间段内目标参数值的所述故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对所述目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态。

作为本发明装置的进一步改进，所述故障实时监测模块包括：

故障模式识别单元，用于将实时监测的所述输出信号进行频域变换，得到所述输出信号的实时频谱，并根据预先建立的所述输出信号的频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

目标参数值获取单元，用于根据所述输出信号的实时频谱、识别到的所述故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号的频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

作为本发明装置的进一步改进：所述信号获取模块包括信号获取单元以及信号判定单元，所述信号获取单元实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号，所述信号判定单元判断获取的所述输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行所述故障实时监测模块以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行所述信号获取单元。

作为本发明装置的进一步改进，所述故障状态预测模块包括：

退化轨迹拟合单元，用于分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的所述故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

退化模型评价单元，用于对各所述退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

故障性能评估单元，用于使用确定得到的所述最优的退化轨迹模型进行预测，得到供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

作为本发明装置的进一步改进：还包括分别与所述故障实时监测模块、故障状态预测模块连接的控制模块，用于接收控制数据，分别控制所述故障实时监测模块、故障状态预测模块。

作为本发明装置的进一步改进：还包括与所述控制模块连接的显示模块，用于显示输出结果。

作为本发明装置的进一步改进：所述故障模式识别单元、目标参数值获取单元加载至嵌入式系统中。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)本发明通过实时监测列车供电系统运动过程中的输出信号，根据输出信号识别是否存在接地漏电故障，使得能够及时监测到供电系统接地漏电故障的发生，同时获取供电系统的目标参数在故障状态时的故障数据以及运行过程中的退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，基于系统参数的退化轨迹能够对供电系统的故障状态进行评估预测，且充分利用了供电系统的故障数据以及退化数据，能够实现高精度的接地漏电故障预测；

2)本发明能够对列车供电系统实现预测性维护，在故障发生前即给出故障预测，能有效指导列车的调度、排查等工作，且相比于传统的定期故障维护，能够有效降低维护成本，提高列车供电系统的可靠性及连续运行能力；

3)本发明使用对地等效绝缘电阻作为故障敏感特征参数，通过对地等效绝缘电阻值能够反映供电系统中各设备性能的退化情况，有效表征供电系统整体对地绝缘状态，从而基于对地等效绝缘电阻值的故障数据、退化数据，能够准确的实现供电系统整体对地绝缘状态预测；

4)本发明通过实时获取供电系统的半电压信号，由获取的半电压信号进行故障识别，能够有效识别DC600V列车供电系统不同类型的接地漏电故障，且进一步使用半电压的频谱特征进行故障分离，半电压信号的频谱特征可靠性高，且能够很好的表征信号的特性，可以准确识别出各故障类型，同时能够降低半电压细节特征对对地等效绝缘电阻计算的影响。

附图说明

图1是列车DC600V供电系统的结构原理示意图。

图2是DC600V供电系统的各接地故障点位置示意图。

图3是本实施例列车供电系统接地漏电故障预测方法的实现流程示意图。

图4是正常状态下供电系统的半电压频谱示意图。

图5是不同故障类型下供电系统的半电压频谱示意图。

图6是本发明具体实施例中对地等效绝缘电阻与半电压频谱的关系拟合曲线示意图。

图7是本实施例列车供电系统接地漏电故障预测装置的结构示意图。

图8是本实施例故障状态预测模块的结构示意图。

图9是本发明具体实施例中列车供电系统接地漏电故障预测装置的第一种结构示意图。

图10是本发明具体实施例中列车供电系统接地漏电故障预测装置的第二种结构示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

如图3所示，本实施例列车供电系统接地漏电故障预测方法步骤包括：

S1.信号获取：实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

S2.故障实时监测：根据实时获取的输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据；

S3.故障状态预测：分别获取指定时间段内目标参数值的故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态。

本实施例通过实时监测列车供电系统运动过程中的输出信号，根据输出信号识别是否存在接地漏电故障，使得能够及时监测到供电系统接地漏电故障的发生，同时分别获取供电系统的目标参数在故障状态时的故障数据以及运行过程中的退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，基于系统参数的退化轨迹能够对供电系统整体的故障状态进行评估预测，且充分利用了供电系统的故障数据以及退化数据，能够实现高精度的接地漏电故障预测。

本实施例采用上述方法，能够对列车供电系统实现预测性维护，在故障发生前即给出故障预测，从而能够有效指导列车的调度、故障排查等工作，且相比于传统的定期故障维护，能够有效降低维护成本，提高列车供电系统的可靠性及连续运行能力。由于预测过程中可以获得供电系统的参数退化轨迹，因而采用上述方法，还可以考虑基于参数退化轨迹进一步提升预测性能。

供电系统在不同接地漏电故障模式时输出信号会发生变化，由该变化特性可识别到故障的发生。本实施例中输出信号具体为半电压信号，如图1所示中电压传感器SV2即为检测DC600V列车供电系统的半电压信号。步骤S1中，实时采集列车系统运行过程中的半电压信号，根据半电压信号识别是否存在接地漏电故障。DC600V列车供电系统是采用中点接地保护电路，当接地漏电故障发生时，半电压波形会发生变化，且不同接地故障模式(不同故障点)的半电压波形有明显的区别，本实施例通过半电压信号能够有效识别DC600V列车供电系统不同类型的接地漏电故障。

由于在复杂工况、不同批次、负载变化等车辆上，半电压的细节特征很可能是不稳定的，尤其是在电磁环境非常复杂的电力机车上，由于存在电磁干扰，半电压信号的细节特征并不可靠，而信号的频谱特征可靠性高，且能够很好的表征信号的特性，本实施例具体是基于半电压信号的频谱信息进行故障识别，能够降低半电压细节特征对对地等效绝缘电阻计算的影响，从而可以准确识别出各故障类型。

供电系统整体绝缘性能的退化主要是由供电系统中各设备的绝缘性能下降引起，供电系统的参数值即为能够表征供电系统整体绝缘性能状态的敏感特征参数，本实施例在故障监测过程中，进一步获取供电系统运行过程中的系统参数值，对于监测到发生接地漏电故障以及识别到具体的接地漏电故障类型时，由识别到的故障类型获取对应的供电系统的参数值，从而可获取供电系统的参数值的故障数据以及退化数据，后续基于该故障数据、退化数据可实现对系统故障状态进行预测。

本实施例供电系统的参数值具体为对地等效绝缘电阻值，即为供电系统的接地电阻值，以对地等效绝缘电阻作为故障敏感特征参数表征供电系统的整体对地绝缘状态，通过对地等效绝缘电阻值能够反映供电系统中各设备性能的退化情况，从而表征供电系统整体对地绝缘的健康状况。基于对地绝缘电阻值对列车供电系统中接地漏电故障模式进行失效机理分析有：

当如图2中所有点位对地的绝缘性能下降时，等效于存在对地等效绝缘电阻Rjd在各点位于地之间存在电气连接，供电系统中各主要电气部位发生老化、磨损后会导致绝缘性能进一步下降，当对地等效绝缘电阻大小小于指定阈值时会引起接地故障，即对地等效绝缘电阻的大小变化与故障程度的变化趋势相一致，若接地、漏电故障程度越大，则相应的对地等效绝缘电阻的变化越大；

以如图1中1点的单点接地故障为例，计算出对应的对地等效绝缘电阻大小，如图4为正常状态下半电压波形频谱，图5分别为在相同对地等效绝缘电阻大小下不同接地漏电模式(接地故障点)的半电压波形频谱，其中图(a)对应为电抗器前端(如图2中3点)接地，图(b)对应为整流侧正端(如图2中1点)接地，图(c)对应为整流侧负端(如图2中2点)接地，图(d)对应为不含三相变压器逆变侧接地，图(e)对应为直流正端(如图2中4点)接地，图(f)对应为直流负端(如图2中5点)接地；若改变对地等效绝缘电阻Rjd的大小，半电压的幅值将发生变化，但波形整体形状不变，即各谐波成分比例不变，则可以获得不同故障模式、对地等效绝缘电阻以及半电压之间如下关系：①半电压波形在不同对地等效绝缘电阻(Rjd)大小时，半电压都会有显著的相关性；②同一接地漏电故障模式下时，供电系统的对地等效绝缘电阻随半电压信号的变化而发生改变，不同接地故障模式下对地等效绝缘电阻与半电压信号有着不同的对应关系模型；

由于不同故障点位之间是竞争关系，最薄弱环节(对地绝缘电阻最小的位置点)最能表征当前供电系统对地绝缘状态，当供电系统的最薄弱环节绝缘性能下降时，系统的对地等效绝缘电阻会发生最显著变化，则通过计算出最薄弱环节的单点接地故障的等效对地绝缘电阻，能够有效表征供电系统的整体绝缘状态；且最薄弱的环节对半电压波形的影响最大，最易于被识别，当最薄弱环节与次薄弱环节相差较大时，通过单点接地故障能准确的得到系统整体绝缘电阻，另外供电系统的接地漏电故障类型中绝大多数是单点发生的概率大，多处同时出现严重绝缘下降问题的状况较少，即通过单点故障时的等效对地绝缘电阻能够有效表征供电系统的整体绝缘状态。

由供电系统的对地等效绝缘电阻值的上述特性，本实施例中步骤S2中获取当前故障状态下供电系统的目标参数值的具体步骤为：

S21.故障模式识别：将实时监测的输出信号进行频域变换，得到输出信号的实时频谱，并根据预先建立的输出信号的频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

S22.目标参数值获取：根据输出信号的实时频谱、识别到的故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号的频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

本实施例预先分别获取供电系统处于不同接地漏电故障模式时的半电压信号，将获取的半电压信号进行频域变换，得到各本电压信号的频谱，由对应各接地漏电故障模式的半电压信号的频谱，建立接地漏电故障模式与输出信号的频谱之间的对应关系模型，具体可通过曲线拟合的方式得到对地等效绝缘电阻与半电压频谱之间的定量关系；以供电系统中某点接地为例，如图6所示为通过拟合得到的对地等效绝缘电阻与半电压频谱中谐波幅值、直流分量之间的定量关系拟合曲线，该拟合曲线可表示为：

f(x)＝a*exp(b*x) (1)

其中置信区间为：95％，a＝9120(8804,9436)

b＝-0.005971(-0.006109,-0.005833)

实时监测到供电系统的半电压信号后，计算半电压信号的实时频谱，将实时频谱使用上述建立的接地漏电故障模式与半电压信号的频谱之间的对应关系模型，即可识别出当前是否发生接地漏电故障，当识别到发生故障时，则根据该对应关系模型可以进一步确定具体的接地漏电故障类型，即定位到接地漏电故障点。

由于不同接地漏电故障所对应的半电压频谱信号的比例特征差异较大，本实施例根据不同接地故障波形频谱具有的特征差异，选取频谱之间的有较大差异的特征，如比例特征等信息，即步骤S11中识别故障类型时具体基于半电压信号的实时频谱的比例特征，实现不同故障模式的分离。

本实施例中，步骤S1中还包括信号判定步骤，具体步骤为：判断获取的输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行步骤S2以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行步骤S1。当供电系统的半电压信号小于指定阈值时，表明系统处于性能下降状态且存在较大故障概率，本实施例通过设置半电压信号的敏感区间可以调节系统的敏感程度，使得半电压信号降低到一个预定的阈值时，如对应为严重绝缘性能下降状态，才开始执行进一步的故障监测、对地等效绝缘电阻计算以及故障预测，可以有效提高预测的稳定性及预测效率，减少不必要的故障预测，从而进一步减少维护成本。信号判定的阈值具体可以根据半电压信号与正常状态下的偏离程度等进行设定。

本发明具体实施例中步骤S1、S2的详细步骤为：

a)预先通过半电压频谱分析得到不同接地漏电故障模式与半电压频谱之间的对应关系，并拟合得到不同接地模式下对地等效绝缘电阻与半电压信号频谱的谐波幅值、直流分量之间的定量关系，得到对地等效绝缘电阻的计算公式；

b)实时采集供电系统的半电压信号，当半电压信号降低到预定的阈值时，启动下一步骤以进行对地等效绝缘电阻的跟踪计算；

c)进行实时故障模式监测识别，根据预先得到的半电压信号频谱与对地等效绝缘电阻之间的定量关系计算当前对地等效绝缘电阻大小，由该对地等效绝缘电阻值可实现对供电系统整体绝缘状态的实时评估；

d)由计算得到的对地等效绝缘电阻值的故障数据、退化数据，执行故障状态预测。

本实施例中，步骤S3故障状态预测的具体步骤为：

S31.退化轨迹拟合：分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

S32.退化模型评价：对各退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

S33.故障性能评估：使用确定得到的最优的退化轨迹模型，预测供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

列车供电系统在实际运营中能得到少量的故障数据和大量的性能特征参数退化数据，本实施例采用退化轨迹法对该故障数据、退化数据信息进行处理及故障预测，将退化参数数据看作一个时间的函数，假定供电系统的对地等效绝缘电阻的实际退化函数为X(t)，t>0，通过实时采集列车供电系统的半电压信号，计算获得对地等效绝缘电阻值后，可得到在时间t_j,(0<j≤m)时刻的X(t)的值，即：

y_j＝X(t_j,β₁,…,β_s)+ε_j (j＝1,2,…,m) (2)

其中，β为待定参数，X(t_j,β₁,…,β_s)为所求实际退化轨迹，ε_j为测量误差，y_i是供电系统运行过程中监测到的性能退化数据。

利用上述式(2)即可对计算得到的列车供电系统的对地等效绝缘电阻值进行拟合，具体可基于最小二乘方法进行拟合，即按照式(3)通过最小二乘法计算得到误差平方和最小的退化轨迹待定参数，通过可通过对待定参数求偏导，同时令一阶偏导为零，求取得到待定参数矩阵。

式中f(x)是拟合所采用的退化轨迹函数模型，

本实施例具体分别采用多种退化轨迹模型对获取的故障数据、退化数据进行拟合，以得到供电系统的对地等效绝缘电阻值的退化轨迹，典型的轨迹模型可采用以下四种，也可以根据实际需求采用其他轨迹模型。

线性:y_i＝a_it+b_i

指数:

幂函数:

对数:y_i＝a_i ln(t)+b_i

由各退化轨迹模型分别拟合得到多个退化轨迹拟合结果后，对各退化轨迹拟合结果进行评价，以确定最优的退化轨迹模型，本实施例中具体采用SSE(Sum of Squares forError，残差平方和)方法对各退化轨迹拟合结果进行评价，即以SSE方法的表达式具体为：

其中Y为原始数据，Y′为拟合数据，ε′为残差。

由式(4)可知，退化轨迹模型拟合效果越好，对应的SSE值则越小，则利用SSE方法进行比较即可以从多种退化轨迹模型中最终选取最优的拟合函数，使得能够精确的表征供电系统整体绝缘性能的退化趋势。

确定得到最优的退化轨迹模型后，使用该最优的退化轨迹模型进行评估，当使用最优的退化轨迹模型得到的退化轨迹达到失效阈值F时，表明供电系统将发生失效，基于该退化轨迹计算得到的失效时间Tf即为预测的故障时间，即为伪寿命，将预测故障时间Tf减去当前时间，即为当前剩余寿命。由于材料、工艺等因素，批次产品的寿命有一定的分散性，将批量列车供电系统产品的伪寿命等信息看作一个随机变量，分析故障时间的分布特征即可进一步评估该批次全部产品的可靠性。

本实施例具体可根据实际需求选取一段时间内的故障数据、退化数据进行预测分析，如一周或一个月等。

如图7所示，本实施例列车供电系统接地漏电故障预测装置，包括：

信号获取模块，用于实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

故障实时监测模块，用于根据实时获取的输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据；

故障状态预测模块，用于分别获取指定时间段内目标参数值的故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态。

本实施例中，信号获取模块包括信号获取单元以及信号判定单元，信号获取单元实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号，信号判定单元判断获取的输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行故障实时监测模块以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行信号获取单元。信号获取单元具体实时获取列车供电系统运动过程中的半电压信号，信号判定单元判断获取的半电压信号是否小于预设阈值，如果是，则转入执行故障实时监测模块以启动对目标参数值的跟踪。

本实施例中，故障实时监测模块包括：

故障模式识别单元，用于将实时监测的输出信号进行频域变换，得到输出信号的实时频谱，并根据预先建立的输出信号频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

目标参数值获取单元，用于根据输出信号的实时频谱、识别到的故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

本实施例中目标参数值获取单元具体获取供电系统的对地等效绝缘电阻值，具体如上所述。

如图8所示，本实施例中故障状态预测模块包括：

退化轨迹拟合单元，用于分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

退化模型评价单元，用于对各退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

故障性能评估单元，用于使用确定得到的最优的退化轨迹模型，预测供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

本实施例列车供电系统接地漏电故障预测装置与上述列车供电系统接地漏电故障预测方法原理一致，不再进行赘述。

本实施例还包括分别与故障实时监测模块、故障状态预测模块连接的控制模块，用于接收控制数据，分别控制故障实时监测模块、故障状态预测模块，即由控制模块基于控制数据来控制故障实时监测模块、故障状态预测模块的执行，控制数据可以根据实际需求进行配置。

本实施例中，还包括与控制模块连接的显示模块，用于显示输出结果，可便于预测结果的实时观测。

本发明列车供电系统接地漏电故障预测装置在具体本实施例中可以采用以下两种方式实现：

①第一种：计算机软件程序实现方式。

如图9所示，列车供电系统接地漏电故障预测装置具体包括波形数据采集端，以及能够实现上述故障实时监测模块、故障状态预测模块功能的分析器，以及控制器以及显示器；控制器通过人机控制接口接收用户的控制数据、设置数据，可配置数据属性、列车属性等，控制分析器启动故障实时监测模块、故障状态预测模块，分析器通过数据输入接口接收波形数据采集端采集的供电系统半电压波形进行分析，以使用获取的数据实现对供电系统故障状态的预测，通过显示器进行显示DC600V供电系统的对地绝缘性能评估结果。

数据接口具体通过可采用直接利用网口、串口等标准接口进行在线数据获取后再进行模数转换的方式、或采用访问数据库、获取数据包等数据交互方式，以得到供电系统半电压数据；人机接口具体包括计算机显示器及键盘、鼠标等，通过菜单、按钮等软件界面在显示器上打印以及输入设备的用户输入信息获取，用户通过界面可以设置数据属性、列车属性、分析方式，并控制分析流程，最终输出预测结果，实现人机交互。

本实施例采用上述结构装置实现列车供电系统接地漏电故障预测时：

分析器预先分析不同接地故障模式的频谱特征进行故障模式识别，得到如上述接地故障类型与供电系统的半电压信号以及对地等效绝缘电阻值之间的对应关系式；

波形数据采集端实时采集供电系统的半电压波形数据，发送给分析器；

分析器接收到半电压波形数据后进行FFT分析，得到当前半电压波形或所需分析半电压波形数据的频谱，采用上述方法进行故障模式识别后，使用上述对应关系式计算得到不同时刻供电系统对地等效绝缘电阻值大小；

根据不同时间序列的对地等效绝缘电阻数据采用上述方法进行故障预测。

②嵌入式系统方式。

如图10所示，该类方式包括AD采集电路、以及能够实现上述故障实时监测模块、故障状态预测模块功能的分析器以及显示器等，分析器采用嵌入式系统实现，由AD采集电路实时采集供电系统的半电压信号，通过数据输入接口发送给嵌入式系统，嵌入式系统通过获取的数据实现预测，预测原理与上述第一种方式一致。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (13)

1.一种列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，步骤包括：

S1.信号获取：实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

S2.故障实时监测：根据实时获取的所述输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据，所述目标参数值为表征供电系统整体绝缘性能状态的敏感特征参数，所述目标参数值具体为对地等效绝缘电阻值；

S3.故障状态预测：分别获取指定时间段内目标参数值的所述故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对所述目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态；

所述步骤S3的具体步骤为：

S31.退化轨迹拟合：分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的所述故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

S32.退化模型评价：对各所述退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

S33.故障性能评估：使用确定得到的所述最优的退化轨迹模型进行预测，得到供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

2.根据权利要求1所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，所述输出信号具体为供电系统的半电压信号。

3.根据权利要求1或2所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，所述步骤S2中获取当前故障状态下供电系统的目标参数值的具体步骤为：

S21.故障模式识别：将实时监测的所述输出信号进行频域变换，得到所述输出信号的实时频谱，并根据预先建立的输出信号的频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

S22.目标参数值获取：根据所述输出信号的实时频谱、识别到的所述故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号的频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

4.根据权利要求3所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，所述步骤S21中识别所述故障类型时具体基于所述输出信号的实时频谱的比例特征。

5.根据权利要求1或2所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，所述步骤S1还包括信号判定步骤，具体步骤为：判断获取的所述输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行步骤S2以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行步骤S1。

6.根据权利要求1所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于：所述步骤S31中具体基于最小二乘方法进行拟合。

7.根据权利要求6所述的列车供电系统接地漏电故障预测方法，其特征在于，所述步骤S33中具体采用SSE方法对各所述退化轨迹拟合结果进行评价。

8.一种列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号；

故障实时监测模块，用于根据实时获取的所述输出信号识别是否存在接地漏电故障，若识别到发生故障，则获取当前故障状态下供电系统的目标参数值，得到目标参数值的故障数据，否则获取目标参数值的退化数据，所述目标参数值为表征供电系统整体绝缘性能状态的敏感特征参数，所述目标参数值具体为对地等效绝缘电阻值；

故障状态预测模块，用于分别获取指定时间段内目标参数值的所述故障数据、退化数据，得到目标参数值的退化轨迹，对所述目标参数值的退化轨迹进行评估以预测供电系统的故障状态；

所述故障状态预测模块包括：

退化轨迹拟合单元，用于分别使用不同退化轨迹模型对目标参数值的所述故障数据、退化数据进行拟合，得到多个对应各退化轨迹模型的退化轨迹拟合结果；

退化模型评价单元，用于对各所述退化轨迹拟合结果进行评价，确定得到最优的退化轨迹模型；

故障性能评估单元，用于使用确定得到的所述最优的退化轨迹模型进行预测，得到供电系统的故障时间T_f、以及当前剩余寿命。

9.根据权利要求8所述的列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于，所述故障实时监测模块包括：

故障模式识别单元，用于将实时监测的所述输出信号进行频域变换，得到所述输出信号的实时频谱，并根据预先建立的所述输出信号的频谱与供电系统接地漏电故障模式之间的对应关系模型，识别当前是否发生接地漏电故障以及发生接地漏电故障时的故障类型；

目标参数值获取单元，用于根据所述输出信号的实时频谱、识别到的所述故障类型，以及预先建立的不同故障类型下列车供电系统的目标参数值与输出信号的频谱之间的对应关系模型，得到当前故障状态下供电系统的目标参数值。

10.根据权利要求9所述的列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于：所述信号获取模块包括信号获取单元以及信号判定单元，所述信号获取单元实时获取列车供电系统运动过程中的输出信号，所述信号判定单元判断获取的所述输出信号是否小于指定阈值，如果是，转入执行所述故障实时监测模块以对目标参数值进行跟踪，否则返回执行所述信号获取单元。

11.根据权利要求10所述的列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于：还包括分别与所述故障实时监测模块、故障状态预测模块连接的控制模块，用于接收控制数据，分别控制所述故障实时监测模块、故障状态预测模块。

12.根据权利要求11所述的列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于：还包括与所述控制模块连接的显示模块，用于显示输出结果。

13.根据权利要求11或12所述的列车供电系统接地漏电故障预测装置，其特征在于，所述故障模式识别单元、目标参数值获取单元加载至嵌入式系统中。

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