[发明专利]一种基于分合闸线圈电流特征量优化的高压断路器操作机构状态评估方法

摘要

一种基于分合闸线圈电流特征量优化的高压断路器操作机构状态评估方法，针对高压断路器操作机构状态评估过程中线圈电流特征量维数过高的问题，提出了一种基于皮尔森相关系数的特征量优化方法。利用提取的线圈电流特征量构造皮尔森相关系数矩阵，通过分析线圈电流8个特征量间的相关性，并进行特征量优化，得到具有较高分类能力的特征量。将优化后的特征量输入神经网络进行高压断路器操作机构的状态评估，可简化评估过程的计算量和计算时间。实例分析表明特征量优化方法有效降低了特征量的维数，简化了分类器结构，并以较少特征量达到了较理想的高压断路器操作机构状态评估效果。

主权项

一种基于分合闸线圈电流特征量优化的高压断路器操作机构状态评估方法，其特征是：该方法包括如下步骤：(1)根据高压断路器操作机构动作特性测试设备检测得到操作机构分合闸线圈电流的波形曲线，通过分析断路器操作机构分合闸线圈电流波形变化情况，把波形曲线分为5个变化阶段，从曲线上提取8个数据作为曲线的特征数据，8个特征量数据分别是线圈电流参数{I1，I2，I3}和时间参数{t1，t2，t3，t4，t5}，I1为分合闸线圈电流波形第一个拐点对应的电流值，I2为分合闸线圈电流波形第二个拐点对应的电流值，I3为分合闸线圈电流波形第三个拐点对应的电流值，t1,t2,t3,t4,t5分别为分合闸线圈电流波形第一个拐点，第二个拐点，第三个拐点，第四个拐点和电流下降到0时对应的时刻；(2)分合闸线圈电流特征量优化通过操作机构动作特性测试设备得到线圈电流波形，并提取各状态下线圈电流8个特征量，下面利用皮尔森相关系数分析8个特征量间的相关性，得到具有较高分类能力的特征量：①线圈电流特征量的提取，其步骤包括：a、对采集的线圈电流原始信号进行小波去噪处理，消除干扰信号，得到去噪后的线圈电流信号；b、采用小波变换检测信号突变点，提取线圈电流波形的8个特征量；通过小波变换得到8个特征量，维数较高，使得状态评估过程相对复杂，而这些特征量之间具有一定的相关性，可以对其进行降维优化处理，利用皮尔森相关系数可以发现一系列变量中彼此相关的变量，剔除相关性较高的变量，达到降维优化的目的；首先构造特征量矩阵M，M为：M=x11x12...x1nx21x22...x2n............xm1xm2...xmn---(1)]]>其中，xij为特征量，i＝1..m，j＝1…n，m为样本数，n为特征量数；特征量间的皮尔森相关系数计算方法如下：rij=Σk=1m(Mki-M‾.i)(Mkj-M.j‾)Σk=1m(Mki-M.i‾)2Σk=1m(Mkj-M.j‾)2---(2)]]>式中，分别表示两特征变量的均值，Mki,Mkj为两特征变量大小；rij表示两个特征变量间线性相关强弱的程度，rij的绝对值越大表明变量间相关性越强，当rij＝0时，表明两特征变量不相关；根据式(2)计算特征量矩阵M中每一列间的皮尔森相关系数，得到矩阵M的皮尔森相关系数矩阵P为：P=r11r12...r1nr21r22...r2n............rn1rm2...rnn---(3)]]>③将优化后的特征量输入神经网络进行高压断路器状态评估。