[发明专利]一种基于CEEMD和相空间重构的有载调压变压器分接开关机械故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于CEEMD和相空间重构的有载调压变压器分接开关机械故障诊断分析方法，包括：建立互补集合经验模态分解和相空间重构模型；获取有载调压变压器分接开关的振动信号；将信号分解为不同频率特征的固有模态函数；通过C‑C法确定IMFs的延迟时间和嵌入维数；提取振动信号混沌特征的特征量（李雅普诺夫指数和关联维数）；建立及学习矢量量化神经网络（LVQ）进行状态分类识别系统模型，得到有载调压变压器分接开关机械故障诊断结果。本发明通过互补集合经验模态分解出不同频率的振动信号并利用振动信号的混沌特性，采用相空间重构和LVQ结合起来进行分类预处理，有效地实现了对分接开关故障状态的识别。

技术领域

本申请属于有载调压变压器分接开关机械故障诊断领域，尤其涉及一种基于基于CEEMD和相空间重构的有载调压变压器分接开关机械故障诊断方法。

背景技术

随着电网的快速发展以及国民对电能质量的要求提高，有载调压电力变压器得到越来越广泛的应用。有载调压变压器在电力系统中担任着重要任务，发挥着调节潮流和稳定符合电压的作用。有载调压变压器通过其唯一可动部件分接开关(OLTC)来实现调节功能，随着调节的次数增多，OLTC故障的几率就会增加,并且机械故障是有载调压变压器的主要故障类型。

OLTC在线监测和故障诊断技术是通过记录传感装置采集到的机械振动信号、驱动电机电流信号，通过进行信号处理提取信号的时、频域特征，从而判断OLTC的机械状态。OLTC振动结构本身是一个非常复杂的非线性动力学系统，且振动信号表现带有混沌特性，运用时频域方法分析OLTC振动信号只能提取少量的有效信息。

发明内容

本申请提供一种基于CEEMD和相空间重构的有载调压变压器分接开关机械故障诊断分析方法，以解决目前有载调压变压器分接开关机械故障诊断方法的准确率较低的问题。

为解决上述技术问题，本申请公开如下技术方案：

一种基于CEEMD和相空间重构的有载调压变压器分接开关机械故障诊断方法，包括：

建立互补集合经验模态分解和相空间重构模型；

获取有载调压变压器分接开关的振动信号；

将信号分解为不同频率特征的固有模态函数；

通过C-C法确定IMFs的延迟时间和嵌入维数；

提取振动信号混沌特征的特征量(李雅普诺夫指数和关联维数)；

建立及学习矢量量化神经网络(LVQ)进行状态分类识别系统模型，得到机械故障诊断结果。

进一步的，建立互补集合经验模态分解和相空间重构模型，包括：

获取所述有载调压变压器分接开关的振动数据的历史数据；

提取所述振动信号的历史数据的不同频率分量；

对所述不同频率分量进行相空间重构，并提取反映相空间的混沌特征量(李雅普诺夫指数和关联维数)；

进一步的，所述频率分量的构造，其中，

将一对白噪声分别添加到原始三种振动信号(正常切换、开关滑档、电机机构故障)。为了提取OLTC振动信号的特征，使用CEEMD对原始振动信号x_i(t)添加成对的白噪声n_i(t)，得到两种不同的新信号P_i(t)和N_i(t)。

P_i＝x(t)+n_i(t) (1)

N_i＝x(t)-n_i(t) (2)