[发明专利]一种电磁斥力机构故障监测方法、系统、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种电磁斥力机构故障监测方法、系统、设备及可读存储介质，采用小波包归一化能量方法提取振动信号样本集的信号特征，采用获取的信号特征进行模型训练得到故障诊断模型，并设定诊断模型的故障诊断阈值，以电磁斥力机构为监测对象，首先实现了电磁斥力机构的在线监测，可以实时判断电磁斥力机构的运行状态，从而快速准确地减少故障的发生，并进一步指导电磁斥力机构的参数和结构优化，本发明可实现在线监测，在电磁斥力机构动作后的几秒之内即可判断是否故障以及故障类型，可以通过分闸振动信号快速准确地判断出断路器状态，具有一定的实际工程应用价值。

技术领域

本发明属于电工技术领域，具体涉及一种电磁斥力机构故障监测方法、 系统、设备及可读存储介质。

背景技术

随着经济社会的发展，电力系统的安全性问题也面临着越来越严峻的挑 战，短路电流的开断是其中的一个重要环节。而传统的机械结构断路器已无 法满足部分地方的开端容量和速度，因此一种应用电磁斥力机构的真空断路 器得到了应用。电磁斥力机构开断速度快，时间短，能够满足当前短路电流 的开断要求。

然而，由于电磁斥力机构开断速度快，其对自身和断路器带来的冲击力 也很大，因此容易故障。现有的电磁斥力机构故障诊断仍然停留在算法层面， 鲜有可以实际应用的监测系统。因此，有必要将算法和硬件相结合，研制一 种可以实际应用的故障监测系统，来快速准确地检测出电磁斥力机构中出现 的故障，避免出现经济损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电磁斥力机构故障监测方法、系统、设备及 可读存储介质，以克服现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种电磁斥力机构故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取电磁斥力机构正常状态下分闸动作产生的振动信号样本集，并 采用小波包归一化能量方法提取振动信号样本集的信号特征；

S2，采用获取的信号特征进行模型训练得到故障诊断模型，并设定诊断 模型的故障诊断阈值；

S3，通过加速度传感器获取待测电磁斥力机构分闸动作产生的待测振动 信号，并将获取的待测振动信号输入至故障诊断模型得到振动信号的信号特 征与设定阈值对比，即可得到待测电磁斥力机构分闸动作的状态。

进一步的，采用LabVIEW中对采集到的振动信号进行小波包分解实现 信号特征提取。

进一步的，对原始信号进行小波包分解，计算小波包分解后各节点的能 量：信号能量通过以下公式计算

式中，x(k)为小波包分解后每个节点的信号，N为信号点数，Q为求得的 该信号的能量；

对振动信号进行归一化处理：计算公式为

式中，E为小波包分解后各节点的总能量，E_i为各节点归一化能量，j 为小波包分解层数。

进一步的，故障诊断模型基于支持向量机(SVM)，其分类原理满足如 下公式

其中，{x_i,y_i}N i＝1代表样本集，ξ_i为松弛因子，c为惩罚系数，b为基 础系数，为目标函数，s.t.为约束条件，E_i表示小波包分解后各节点归一 化能量，y_i表示信号类别，ω为分类超平面的法向量，ω^T为超平面法向量的 转置向量。