[发明专利]一种高压断路器故障诊断方法及系统和装置

权利要求书

1.一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、获取电磁斥力机构高压断路器两个不同位置的分闸振动信号；

步骤2)、利用小波包分解对获取的振动信号进行时、频特性分析，提取振动信号的特征量；

步骤3)、根据提取的特征量计算振动信号的各频段归一化能量向量得到特征量集合；

步骤4)、根据得到的特征量集合基于随机森林集成学习模型进行故障诊断与识别。

2.根据权利要求1所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，以电磁斥力机构真空断路器为研究对象建立振动信号测试平台，电容充电电压额定值为2kV；通过压电式加速度传感器获取在5种故障下电磁斥力机构高压断路器两个不同位置的分闸振动信号。

3.根据权利要求2所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，5种故障分别为：基座固定螺丝松动、缓冲器卡涩、控制回路电阻增大、控制回路电压过高和控制回路电压过低。

4.根据权利要求1所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，步骤2)中，将获取的振动信号进行小波包分解，采用db10小波基，结合断路器振动信号特点和采样频率，对振动信号进行7层小波包分解，采样频率为1MHz，7层分解后频带范围为500kHz/27≈3.906kHz。

5.根据权利要求4所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，当小波包分解完成后，对分解系数进行逐层重构，并计算各频段信号能量，对各频段能量进行归一化处理。

6.根据权利要求5所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，各频段信号能量Q(i)计算公式为：

其中，N为原始信号S(0,0)信号长度，为j层小波包分解，第i个频带内信号幅值。

7.根据权利要求5所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，各频段能量Q(i)归一化处理计算公式为

其中，为振动信号总能量。

8.根据权利要求1所述的一种高压断路器故障诊断方法，其特征在于，通过Bagging自助采样法在得到的特征量集合D中有放回地随机抽取m个训练样本，重复步骤1)至步骤3n次，即可得到n个含m个训练样本的采样集M_i，从特征量集合K个特征属性中随机无放回地选择一个包含k(k＜＜K)个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分，重复n次，完成随机森林的随机属性选择，基于每个训练集M_i训练出一个基学习器T_i，完成模型训练，将未知样本输入到构建好的n个决策树模型进行预测，预测结果通过投票取众数输出作为最终诊断结果。

9.一种高压断路器故障诊断系统，其特征在于，包括信号采集模块、特征量提取模块和诊断计算模块；

信号采集模块用于获取电磁斥力机构高压断路器两个不同位置的分闸振动信号，并将获取的信号传输至特征量提取模块，特征量提取模块通过小波包分解对获取的振动信号进行时、频特性分析，提取振动信号的特征量，并根据提取的特征量计算振动信号的各频段归一化能量向量得到特征量集合，将获取的特征量集合传输至诊断计算模块，诊断计算模块根据得到的特征量集合基于随机森林集成学习模型进行故障诊断与识别。

10.一种高压断路器故障诊断装置，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述方法的步骤。