[发明专利]基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法

权利要求书

1.基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)：针对由多个振动事件复合而成的高压断路器机械振动信号X，构造其相应的Hankel矩阵X1并进行奇异值分解，根据奇异值范数及设定阈值确定信号的主要成分并进行重构，实现信号的降噪处理，得到降噪后的振动信号x，通过快速傅里叶变换得到信号的主要中心频率的集合为{ω_k}＝{ω₁,ω₂,…,ω_K},K为中心频率个数；

步骤(2)：对降噪后的振动信号x进行变分模态分解，即将降噪后的振动信号x分解为K个对应中心频率ω₁,ω₂,…,ω_K的固有模态函数分量m₁,m₂,…,m_K，同时使各固有模态函数分量的估计带宽之和最小,构造降噪后的振动信号x的带约束变分模型：

{m_k}＝{m₁,m₂,…,m_K}表示K个固有模态函数分量的集合，δ(t)表示狄克拉函数，表示对时间t的偏导数，*表示卷积运算；

利用二次惩罚因子和增广拉格朗日因子法将上述带约束变分模型转化为无约束变分模型，得到的增广拉格朗日函数为：

η为二次惩罚因子，α为拉格朗日因子；

采用交替方向乘子法求取上述增广拉格朗日函数的鞍点，即变分模型最优解；

步骤(3)：采用总体最小二乘法—旋转矢量不变技术对变分模态分解得到的各固有模态函数分量的主要参数进行识别，即利用各固有模态函数分量构建Hankel矩阵并通过奇异值分解将其划分为信号子空间和噪声子空间，利用信号子空间的数据对各固有模态函数分量进行参数识别，提取幅值、频率、衰减系数、起始时刻等参数并将其作为振动信号特征数据集。

2.根据权利要求1所述的基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法，其特征在于，步骤(1)中得到降噪后的振动信号x的详细步骤包括：

步骤(1.1)：高压断路器机械振动信号X表示为

X＝(x(0),x(1),…,x(N-1))

其中，N为数据长度

基于该信号构造Hankel矩阵X1：

其中，Hankel矩阵X1的列数为L+1，行数为M+1，且满足关系式M+(L+1)＝N；

步骤(1.2)：将构造好的Hankel矩阵X1进行奇异值分解：

X1＝UΛV^T

U＝(u₁,u₂,…,u_N-L)为(N-L)×(N-L)的正交矩阵，Λ为(N-L)×(L+1)的对角阵，Λ的主对角元素为Hankel矩阵X1的奇异值[σ₁,σ₂,…,σ_L+1]；V＝(v₁,v₂,…,v_L+1)为(L+1)×(L+1)的正交矩阵，Hankel矩阵X1展开为：

m＝min((N-L),(L+1))且σ₁＞σ₂＞…＞σ_m；

步骤(1.3)：设

将X_i的第1行的所有元素和第2行第L+1列至第N-L行第L+1列的元素构成P_i

P_i＝[x_i.0,x_i.1,…,x_i.N-1]

Hankel矩阵X1表示为：

步骤(1.4)：求取Hankel矩阵X1的奇异值范数：

设定阈值μ，当K_i＞μ时认为[P₁,P₂,…,P_m]的前i个分量包含了振动信号的主要成分，由此构成降噪后的振动信号x，随后的分量就是噪声信号。