[发明专利]一种设备状态的检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种设备状态的检测方法及装置，其方法包括：获取气体绝缘全封闭组合电力设备的振动信号数据，根据振动频带范围和振动幅值，划分所述振动信号数据，得到划分后的振动信号数据，基于所述划分后的振动信号数据，建立振动信号采集系统，利用所述振动信号采集系统，结合预设的多个计算模型，构建电力设备运行状态判别系统，将待测的振动信号数据输入所述运行状态判别系统进行检测，得到所述待测的振动信号数据对应设备的运行状态信息。本发明通过一种设备状态的检测方法，保障了电力系统的安全、可靠运行。

技术领域

本发明涉及检测设备故障的领域，尤其涉及一种设备状态的检测方法及装置。

背景技术

气体绝缘全封闭组合电器(GIS)以SF6为绝缘介质，用金属壳封闭母线、隔离开关、断路器等元件。因其具有体积小、维护便捷、可靠性高、检修周期长等优点，广泛应用于电力系统中。随着GIS可用系数的增长，故障率随之增长。由于GIS设备的封闭性，难以定位并识别内部故障，使得检修周期长，维护费用高。因此，为使电力系统安全可靠运行，降低系统运营成本，带电检测并判别设备运行状态具有重要意义。GIS设备运行中受外壳感应电流在自身磁场中的电磁力、外壳磁滞收缩力和触头接触面电流收缩力作用，产生基频为100Hz的振动。当设备存在故障时，振动信号频谱随之变化，并具有一定特征值。据统计，GIS故障中约80％为机械故障和绝缘故障。其中，紧固件松脱、元件损坏、机械卡涩等原因引起的机械故障振动频率集中在1000Hz，而金属突出物放电、自由金属颗粒振动引起的绝缘故障振动频率在2000Hz以上。因此，依据振动信号判别设备运行状态具有可行性，且操作便捷，不会影响设备自身运行。

当前，模式、模型、人工智能为三种主要的故障识别方法。由于GIS结构构复杂，物理模型无法准确仿真，往往采样模式识别方法。其中，非监督模式不需要积累对应样本，包括模糊C均值聚类l23和核模糊C均值聚类24等；监督模式识别则需要积累对应样本的先验知识，包括支持向量机和神经网络等。

因此，为了保证电力系统的安全可靠运行，解决目前存在的由于气体绝缘全封闭组合电器设备的封闭性导致设备内部故障难以定位和识别的技术问题，亟需构建一种设备状态的检测方法。

发明内容

本发明提供了一种设备状态的检测方法及装置，解决了目前存在的由于气体绝缘全封闭组合电器设备的封闭性导致设备内部故障难以定位和识别的技术问题。

第一方面，本发明提供了一种设备状态的检测方法，包括：

获取气体绝缘全封闭组合电力设备的振动信号数据；

根据振动频带范围和振动幅值，划分所述振动信号数据，得到划分后的振动信号数据；

基于所述划分后的振动信号数据，建立振动信号采集系统；

利用所述振动信号采集系统，结合预设的多个计算模型，构建电力设备运行状态判别系统；

将待测的振动信号数据输入所述运行状态判别系统进行检测，得到所述待测的振动信号数据对应设备的运行状态信息。

可选地，利用所述振动信号采集系统，结合预设的多个计算模型，构建电力设备运行状态判别系统，包括：

利用所述振动信号采集系统，得到振动信号三维云图数据；

基于所述振动信号三维云图数据和所述预设的多个计算模型，建立所述电力设备运行状态判别系统。

可选地，利用所述振动信号采集系统，得到振动信号三维云图数据，包括：

对所述振动信号采集系统所获取的信号数据进行过滤，得到过滤后的信号数据；

基于所述过滤后的信号数据，构建所述振动信号三维云图数据。

可选地，基于所述振动信号三维云图数据和所述预设的多个计算模型，建立所述电力设备运行状态判别系统，包括：