CN113740721A - 一种非接触式的gis振动故障诊断方法及装置 - Google Patents

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赵科
杨景刚
张量
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陈少波
胡成博
李洪涛
腾云
李玉杰
张照辉
徐阳
肖焓艳
马径坦
曹昆
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Abstract

本发明公开了一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，涉及电力行业设备故障诊断技术领域，包括高速摄像机、处理器和显示屏。本发明中，采用的是非接触式测量，具有测量方式无负载效应和对测试对象无损伤的优点；该装置具有较强的环境适应性，相比较传统的GIS测量，视觉测量方法不会受到电磁环境的干扰，相机拍摄距离的灵活性使得测量工作能够在恶劣环境中实现，此外，巡检式装置便于移动和携带；具有广泛的测量范围，拍摄帧频的提高可以分析频率更高的信号，通过调整相机的参数，可实现不同尺度设备的测量与分析；该装置自动化程度高，所采集的视频可在运算处理器上进行分析，可以使得信号的提取自动进行，工作过程稳定且设定简单。

Description

一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置
技术领域
本发明涉及电力行业设备故障诊断技术领域，更具体地说，特别涉及一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置。
背景技术
传统的GIS故障诊断方法具有局限性，不能发现早期故障，对于排查故障有滞后性。若想要以定期检测的方式实现故障排查，频繁的检查又会打扰GIS的工作，也会影响其使用寿命。
目前，基于振动测量的故障诊断方法也被应用于GIS状态监测中，但其测量过程是利用加速度传感器或应变传感器的接触式测量。对于大型设备的振动信号采集，使用传感器的难度大、成本高，且耗时耗力。
目前，在基于振动测量的GIS故障诊断方法中，振动信号采集都是利用传感器的接触式测量。当测量大型设备时，为保证数据采集的完整性和可靠性，传感器的数量需求较大，测试过程也更繁琐，而且基于传感器的测量在空间分辨率方面欠佳。
此外，在传统振动测量过程中，传感器的安装以及振动信号的采集装置都对测量场地的条件有标准需求，且其采集系统的连接较为复杂。甚至有时会由于设备位置等原因，出现传感器无法安装在设备上的情况，这无疑阻碍了振动信号的采集，增加了GIS故障诊断的困难。
为此，我们提出一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，而提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，在检测过程中实现非接触式测量，能够简化测试过程；同时，在数据采集方面，能够获取空间分辨率较高的振动信号，并能便捷地选取设备上任意位置的振动信号，为后续提供更加全面的数据。最终能够基于GIS振动状态，实现故障诊断。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤一：通过高速摄像机获取设备运行期间的视频；
步骤二：通过处理器对所述步骤一中获取的振动视频进行预处理，之后再进行图像运动捕捉获取振动信号数据；
步骤三：选择被测设备上的重点分析区域，得到振动区域信号数据，基于所述振动区域信号数据进行后处理，提取特征值，即OFC值；
步骤四：将所述OFC值与阈值进行比较，获取诊断结果；
步骤五：将得到的所述OFC值及诊断结果投放到显示屏上，实现GIS的振动故障诊断。
优选的，所述步骤三中振动信号的后处理为奇次谐波频率复杂度的数值提取。
优选的，所述奇次谐波频率复杂度的数值提取包括进行振动时域信号的采集，对于采集到的所述振动时域信号通过离散傅立叶变换得到信号的频域分布，通过所述信号的频域分布得出奇次谐波成分所占的能量比例(R)。
优选的，故障的出现对所述振动信号各频率成分的抑制或增强作用，使得振动信号的某些频率成分出现衰减，而另一些频率成分出现增强。但不同故障时，不同频率成分的变化有着显著不同，结合这些特性可以对故障类型进行进一步判别。例如GIS在发生直流偏磁时，振动信号中的基频奇次谐波分量增多。
优选的，对于采集到的所述振动时域信号，先利用离散傅立叶变换得到信号的频域分布。GIS的基频为f，且其他振动成分以f的倍频出现。
优选的，所述奇次谐波成分所占的能量比例定义为：
Figure BDA0003162578590000031
其中，GIS的基频为f，Af为频率f对应的谐波成分的幅值，N代表了所选择的频率范围。
优选的，所述奇次谐波频率复杂度(OFC)为：
Figure BDA0003162578590000032
其中，OFC表示能量集成程度，取值范围为0～OFCmax。
当所有奇次谐波频率成分具有相同的能量比例时，达到OFCmax。当振动集中在有限频段时，OFC值接近于0。
优选的，正常的GIS的OFC值低于阈值的最小数值，异常GIS的OFC值高于阈值的最大数值。(正常GIS的OFC值较小，异常GIS的OFC值较大，并非在取值范围0～OFCmax外)而大多数老化GIS的OFC值介于异常GIS的OFC值和正常GIS的OFC值之间。
一种非接触式的GIS振动故障诊断的装置，包括：
所述高速摄像机，用于获取设备运行期间的视频；
所述处理器，用于对振动视频进行预处理之后，进行图像运动捕捉并获取振动数据，对振动数据进行后处理得到特征值——奇次谐波频率复杂度OFC。
所述显示屏，用于显示OFC值和故障诊断结果。
处理器包括以下模块：
图像处理模块：按照设定好的算法，对高速摄像机所记录的视频进行预处理，调节视频对比度、亮度等；人工选择可调整视频长短；对视频进行图像运动捕捉，获取运动数据。
数据储存模块：将振动数据存储在本模块。
运算模块：按照设定好的特征值计算方法，对运动数据进行调用和计算，并给出针对被测GIS的故障判断。
结果输出模块：将运算结果输出到显示屏端。
本发明提出的非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，可以直接应用于运行时的故障检测与诊断。
本发明的实施例提供的技术方案包括以下有益效果：
1、本发明公开了一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，采用的是非接触式测量，具有测量方式无负载效应和对测试对象无损伤的优点。
2、本发明公开了一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，具有较强的环境适应性，相比较传统的GIS测量，视觉测量方法不会受到电磁环境的干扰，相机拍摄距离的灵活性使得测量工作能够在恶劣环境中实现，此外，巡检式装置便于移动和携带。
3、本发明公开了一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，具有广泛的测量范围，拍摄帧频的提高可以分析频率更高的信号，通过调整相机的参数，可实现不同尺度设备的测量与分析。
4、本发明公开了一种非接触式的GIS振动故障诊断方法及装置，该装置自动化程度高，所采集的视频可在运算处理器上进行分析，可以使得信号的提取自动进行，工作过程稳定且设定简单，信号的获取无需人工干预。
附图说明
图1为本发明提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断的装置的结构示意图；
图2为本发明提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法的流程图；
图3为本发明提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法的流程图中振动信号数据表；
图4为本发明提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法的流程图中故障诊断图；
图5为本发明提出的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法的流程图中诊断结果图。
图中：1、高速摄像机；2、处理器；3、显示屏。
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。
参照图1-2，一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤一：通过高速摄像机1获取设备运行期间的视频；
步骤二：通过处理器2对步骤一中获取的振动视频进行预处理，之后再进行图像运动捕捉获取振动信号数据；
步骤三：选择被测设备上的重点分析区域，得到振动区域信号数据，基于振动区域信号数据进行后处理，提取特征值，即OFC值；
步骤四：将OFC值与阈值进行比较，获取诊断结果；
步骤五：将得到的所OFC值及诊断结果投放到显示屏3上，实现GIS的振动故障诊断。
步骤三中特振动信号的后处理为奇次谐波频率复杂度的数值提取。
奇次谐波频率复杂度的数值提取包括进行振动时域信号的采集，对于采集到的振动时域信号通过离散傅立叶变换得到信号的频域分布，通过信号的频域分布得出奇次谐波成分所占的能量比例(R)。
故障的出现对振动信号各频率成分的抑制或增强作用，使得振动信号的某些频率成分出现衰减，而另一些频率成分出现增强。但不同故障时，不同频率成分的变化有着显著不同，结合这些特性可以对故障类型进行进一步判别。例如GIS在发生直流偏磁时，振动信号中的基频奇次谐波分量增多。
奇次谐波成分所占的能量比例定义为：
Figure BDA0003162578590000061
其中，GIS的基频为f，Af为频率f对应的谐波成分的幅值，N代表了所选择的频率范围。
奇次谐波频率复杂度(OFC)为：
Figure BDA0003162578590000062
其中，OFC表示能量集成程度，取值范围为0～OFCmax。
当所有奇次谐波频率成分具有相同的能量比例时，达到OFCmax。当振动集中在有限频段时，OFC值接近于0。
正常的GIS的OFC值低于阈值的最小数值，异常GIS的OFC值高于阈值的最大数值。(正常GIS的OFC值较小，异常GIS的OFC值较大，并非在取值范围0～OFCmax外)而大多数老化GIS的OFC值介于异常GIS的OFC值和正常GIS的OFC值之间。
一种非接触式的GIS振动故障诊断的装置，可以直接应用于运行时的故障检测与诊断，包括：
高速摄像机1，用于获取设备运行期间的视频；
处理器2，用于对振动视频进行预处理之后，进行图像运动捕捉并获取振动数据；
显示屏3，用于显示OFC值和故障诊断结果。
处理器2包括以下模块：
图像处理模块：按照设定好的算法，对高速摄像机1所记录的视频进行预处理，调节视频对比度、亮度等；人工选择可调整视频长短；对视频进行图像运动捕捉，获取运动数据。
数据储存模块：将振动数据存储在本模块。
运算模块：按照设定好的特征值计算方法，对运动数据进行调用和计算，并给出针对被测GIS的故障判断。
结果输出模块：将运算结果输出到显示屏3端。
实施例
对站点GIS进行检测
首先，在站点内架设高速摄像机1，利用高速摄像机1对选取设备运行期间的视频进行录制。
利用处理器2对获取的振动视频进行预处理，之后再进行图像运动捕捉获取振动信号数据，参照图3。
再对振动信号数据提取特征值，得到OFC值，与阈值进行比较，进行故障诊断，参照图4。
将诊断结果投放到显示屏3上，参照图5。
综上所述，通过高速摄像机1对设备运行期间的视频进行录制，然后通过处理器2对获取的视频进行处理，提取特征值，得到OFC值，与阈值进行故障诊断，得到诊断结果并投放到显示屏3上，可以直观地得到设备是否存在机械故障。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：通过高速摄像机(1)获取设备运行期间的视频；
步骤二：通过处理器(2)对所述步骤一中获取的振动视频进行预处理，之后再进行图像运动捕捉获取振动信号数据；
步骤三：选择被测设备上的重点分析区域，得到振动区域信号数据，基于所述振动区域信号数据进行后处理，提取特征值，即OFC值；
步骤四：将所述OFC值与阈值进行比较，获取诊断结果；
步骤五：将得到的所述OFC值及诊断结果投放到显示屏(3)上，实现GIS的振动故障诊断。
2.根据权利要求1所述的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤三中振动信号的后处理为奇次谐波频率复杂度的数值提取。
3.根据权利要求2所述的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，其特征在于，所述奇次谐波频率复杂度的数值提取包括进行振动时域信号的采集，对于采集到的所述振动时域信号通过离散傅立叶变换得到信号的频域分布，通过所述信号的频域分布得出奇次谐波成分所占的能量比例(R)。
4.根据权利要求3所述的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，其特征在于，所述奇次谐波成分所占的能量比例定义为：
Figure FDA0003162578580000011
其中，GIS的基频为f，Af为频率f对应的谐波成分的幅值，N代表了所选择的频率范围。
5.根据权利要求4所述的一种非接触式的GIS振动故障诊断方法，其特征在于，所述奇次谐波频率复杂度(OFC)为：
Figure FDA0003162578580000021
其中，OFC表示能量集成程度，取值范围为0～OFCmax。
6.根据权利要求1～5任意一项所述的一种非接触式的GIS振动故障诊断的装置，其特征在于，包括：
所述高速摄像机(1)，用于获取设备运行期间的视频；
所述处理器(2)，用于对振动视频进行预处理之后，进行图像运动捕捉并获取振动数据；
所述显示屏(3)，用于显示OFC值和故障诊断结果。
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