[发明专利]一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法

权利要求书

1.一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：包括检测方法和故障判定方法，所述检测方法为采集GIS设备的振动信号，计算振动信号的基波分量占总频率分量的百分比并获得其振动特征，结合多输出支持向量回归模型融合GIS设备多测点的振动特征并搭建其振动特征估计器，通过振动特征估计值与实际测量值之间残差的相对值来计算GIS设备的实时检测指标，通过指数移动加权平均算法处理实时检测指标并实时计算自适应阈值；所述故障判定方法为当实时检测指标在自适应阈值以下的范围内波动，则判定GIS设备运行正常；当实时检测指标越过自适应阈值，则判定GIS设备发生故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：还包括故障定位方法，所述故障定位方法为检测出GIS设备存在故障后，通过箱形图分析GIS设备多测点振动特征残差的分布情况，进而定位GIS设备的故障点。

3.根据权利要求1所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：所述检测方法具体划分为如下步骤，

S1采集GIS设备的振动信号并提取其振动特征

S101采集GIS设备的振动信号

使用振动传感器吸附于GIS设备的外壳表面直接测取振动信号；

S102提取GIS设备的振动特征

依据所述GIS设备的振动信号，计算其基波分量占总频率分量的百分比并获得其振动特征；

S2基于GIS设备的振动特征构建其振动特征估计器

通过实现多变量状态特征估计的多输出支持向量回归算法确定多测点数据之间的相关关系，构建GIS设备的振动特征估计器；所述GIS设备的振动特征估计器通过前一时刻GIS设备的振动特征来估计当前时刻的振动特征；

S3获得GIS设备的实时检测指标和自适应阈值

S301获得GIS设备的实时检测指标

通过计算GIS设备的振动特征的估计值与实际测量值之间残差的相对值获得其实时检测指标；

S302获得GIS设备的自适应阈值

通过指数移动加权平均算法结合历史实时检测指标数据计算GIS设备的自适应阈值。

4.根据权利要求3所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：在S101采集GIS设备的振动信号的步骤中，采样频率大于40kHz。

5.根据权利要求3所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：在S101采集GIS设备的振动信号的步骤中，采样频率为44kHz，测点个数为八个。

6.根据权利要求3所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：在S2基于GIS设备的振动特征构建其振动特征估计器的步骤中，基于MATLAB平台的LIBSVM工具箱训练多输出支持向量回归模型，构建GIS设备的振动特征估计器。

7.根据权利要求3所述的一种基于MOSVR与箱形图分析的GIS设备故障检测与定位方法，其特征在于：在S102提取GIS设备的振动特征的步骤中，

式2中，x表示振动特征即基波分量占总频率分量的百分比；S_基波表示频谱图中基波频率对应的幅值，单位为mV；S_谐波表示频谱图中谐波频率对应的幅值，单位为mV。