[发明专利]一种有载分接开关在线监测故障诊断方法

权利要求书

1.一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：将振动传感器的安装位置固定在OLTC的顶端，采集数据，然后，输入有载分接开关(OLTC)振动测量数据，计算延迟时间τ；

步骤2：计算嵌入维数n；

步骤3：将相空间处理后得到的预处理数据，也就是步骤1和步骤2中得到的延迟时间τ和嵌入维数n，加入到PSO算法中进行优化，设置初始聚类中心；

步骤4：利用随机初始化方法初始粒子群初始种群数；

步骤5：计算初始每个粒子适应度，找出当前全局的最优解作为目标位置适应度，并找出当前全局最优解的位置作为目标位置；

步骤6：将每个粒子的适应度和全局经历过的最好位置进行比较，若较好，则将其作为当前的最好的位置，对最好位置进行更换；

步骤7：设N为迭代次数，如果达到最大迭代次数(Max_iter)，结束输出最优解，得到全局最优目标，如果不是返回步骤4；

步骤8：将步骤7中的全局最优目标，即粒子群优化得到的初始聚类中心，赋值给K均值聚类算法(Kmeans)，Kmeans对全局最优目标进行聚类；

步骤9：利用Kmeans得到的簇中心，得到触头正常、触头脱落、触头松动以及弹簧性能下降这四种工况下OLTC振动信号的簇中心在相空间的位置；

步骤10：在获得四种工况簇中心三维坐标的基础上，计算簇中心矢量和的模与矢量夹角，从而识别故障；故障识别的依据为：根据MSCCV的值的大小，ACCV的值的大小，或者二者的联合，从而确定不同工况；具体包括：当MSCCV的值为最大时，判断为触头正常工况；当MSCCV的值下降时，判断为触头脱落工况；当MSCCV的值下降到触头脱落数值的一半左右时，判断为弹簧性能下降工况；当MSCCV的值为最小时，判断为触头松动工况；当ACCV的值为最大时，判断为触头正常工况；当ACCV的值下降时，判断为触头脱落工况或者弹簧性能下降工况；当ACCV的值为最小时，判断为触头松动工况；当ACCV的值下降，判断为触头脱落工况或者弹簧性能下降工况时，联合MSCCV数值大小，从而区分上述两种工况，具体区分依据为：当MSCCV的数值较大时，判断为触头脱落工况，当MSCCV的数值较小时，判断为弹簧性能下降工况；

MSCCV是指簇中心矢量和的模，ACCV是指簇中心矢量的夹角。

2.根据权利要求1所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中，按设定的采样频率和采样时间整周期截取振动信号。

3.根据权利要求1所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中，采用混沌原理利用互信息延迟法计算延迟时间τ。

4.根据权利要求1所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：在步骤2中，采用G-P算法计算嵌入维数n，依据G-P原理，当曲线的线性部分不再变化，就可以得出嵌入维数n。

5.根据权利要求3所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：在步骤1中，计算时间延迟τ还可以使用自关联函数法和平均位移法。

6.根据权利要求4所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：在步骤2中，计算嵌入维数n还可以使用Cao算法。

7.根据权利要求1所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：在步骤3中，具体的设置为：设置PSO算法中粒子群的最大迭代数，种群规模，以及初始簇中心的个数。

8.根据权利要求1所述的一种有载分接开关在线监测故障诊断方法，其特征在于：在步骤10中，

簇中心矢量和的模(MSCCV)计算公式如下：

簇中心矢量的夹角(ACCV)计算公式如下：

其中x,y,z分别代表了在直角坐标系中的位置，x,y,z的下角标1,2,3,4代表了同一个工况下四个簇中心点的直角坐标，a,b,c,d代表了同一工况下的四个簇中心点，用向量来表示。