[发明专利]全封闭组合电器在线音频诊断系统及诊断方法无效
申请号: | 201010171108.9 | 申请日: | 2010-05-13 |
公开(公告)号: | CN102243097A | 公开(公告)日: | 2011-11-16 |
发明(设计)人: | 毛晋生;金基平;刘鑫;薛天培 | 申请(专利权)人: | 西安博能电力技术有限公司 |
主分类号: | G01H17/00 | 分类号: | G01H17/00;G01R15/20 |
代理公司: | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人: | 王少文 |
地址: | 710065 陕西省西安市电子*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 封闭 组合 电器 在线 音频 诊断 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种全封闭组合电器在线音频诊断系统及诊断方法。
背景技术
现有的对全封闭组合电器实行的定期检修制度盲目性大,并且容易引入新的故障隐患,降低设备的可靠性。因此必须对全封闭组合电器状态实施在线检测,实时检测全封闭组合电器的运行状态,并为设备的状态检修提供依据。
一些发达国家对全封闭组合电器的状态诊断技术已日趋成熟。比如美国德克萨斯电力公司采用便携式断路器分析仪,可以对中低压全封闭组合电器中的断路器进行周期性试验,了解操作机构的响应特性的变化情况,发现用断路器特征波形分析来评定操作机构和相关部件的状态是行之有效的,可以弥补功率因素法、摇表测电阻和测时试验对确定操作机构状态的不足。除此以外,具有代表性的全封闭组合电器状态诊断系统还有美国Hathway公司开发的BCM200断路器状态诊断系统、ABB公司开发的全封闭组合电器状态诊断系统、日本东京电力公司和东芝公司联合开发的全封闭组合电器在线诊断和诊断系统以及法国ALSTOM研究中心研制的CBWatch系列全封闭组合电器状态诊断系统。
在我国,虽然还没有很成熟的全封闭组合电器状态诊断产品,但很多单位正在进行着积极而有益的探索,并开发出相应的状态诊断系统。例如,华中理工大学和湖南省电力局联合研制的全封闭组合电器中断路器机械特性在线诊断系统,清华大学开发的断路器状态诊断系统。香港中华电力公司项目组开发了全封闭组合电器状态诊断在线分布式信息系统,通过独立的微处理器实现对每台全封闭组合电器中断路器状态的连续诊断。国内电科院开关研究所也研制了全封闭组合电器在线检测仪。
实践证明,虽然国内外这些全封闭组合电器状态诊断系统为实现整个电网的安全运行提供了有力的工具,但是针对全封闭组合电器的在线诊断技术还存在以下几个问题:
1、在线诊断系统不完善,多数都是针对单一类型全封闭组合电器的在线诊断,这不利于推广到供电局等有多种类型全封闭组合电器单位应用;
2、找出的特征不明确,在线诊断参数提取用的传感器不够精确,诊断精度不高;
3、与数据库等相关数据管理系统相互配合性较差,不易实现从定期检修向状态检修的完全过渡。
发明内容
为了解决现有全封闭组合电器在线诊断系统不完善、诊断精度不高、不易实现从定期检修向状态检修的完全过渡的技术问题,本发明提供了一种全封闭组合电器状态在线诊断系统及诊断方法。
本发明的技术解决方案:
一种全封闭组合电器在线音频诊断系统,其特殊之处在于:包括用于采集被测全封闭组合电器动作时至少一个特征信号并输出相应的模拟信号的采集单元、用于接收采集单元输出信号的数据收发单元、用于数据处理和输出的数据分析单元;所述特征信号包括被测全封闭组合电器的振动频率信号,所述采集单元包括与被测全封闭组合电器固连的一至三个振动传感器。
上述数据收发单元包括将采集单元输出的模拟信号转化成数字信号的AD芯片、临时存储数字信号的SDRAM存储器、读取SDRAM存储器的数字信号并将并其传输给数据分析单元的嵌入式处理器以及用于存储嵌入式处理器的程序的Flash存储器;所述数据分析单元包括通信模块和数据处理模块,所述通信模块将转换单元输出的数字信号送入数据处理模块并将数据处理模块的处理结果输出。
上述特征信号包括被测全封闭组合电器的电流信号,所述采集单元包括至少一个霍尔传感器。
上述数据分析单元还包括用于将接受到的数字信号进行分类存储的数据整理模块。
上述振动传感器为地震波检波器。
一种全封闭组合电器在线诊断方法,包括以下步骤:
1】建立动作特征向量库、设定动作阈值:
根据试验获得全封闭组合电器的各种动作特征建立至少一个全封闭组合电器动作特征向量库并设定相应的全封闭组合电器动作阈值,所述动作特征为振动信号的小波分量的能量特征值;
2】采集信号:
在每相电路的全封闭组合电器上固连一个振动传感器,在线采集全封闭组合电器动作时的振动频率特征信号;
3】信号处理:
在特征信号中提取全封闭组合电器的相关特征参数与特征库中相应的特征向量进行比对,若比对结果超出设定的动作阈值,则输出全封闭组合电器动作异常信号或控制信号。
上步骤3】的具体步骤为:
3.1】消噪处理:
对采集到的包含噪声的特征信号选取合适的小波基进行多层小波分解,将分解后的特征信号进行高频滤波;
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