[发明专利]一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法在审
| 申请号： | 201810189484.7 | 申请日： | 2018-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN108646124A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 郝思鹏;王东;吴善 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G01R31/02 | 分类号： | G01R31/02;G01N30/00;G06F17/50 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 梁天彦 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，大量油色谱在线监测装置的普及，为及时监测油色谱异常变化提供了基础。根据在线监测数据分析，油色谱数据异常变化分为快速渐变、跃变两种类型，首先，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立函数模型，并计算拟合残差，其次，对拟合残差进行小波分析，可识别了油色谱数据异常数据，最后，利用小波变换模极大值与Lipschitz指数关系，在两个不同的小波尺度下对拟合残差进行小波分解，识别了油色谱在线监测数据渐变、跃变异常类型，实践证明，该油色谱异常数据检测方法，能够检测油色谱在线监测数据异常变化趋势，及时发现潜伏故障，提高变压器的运行可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 油色谱 在线监测数据 残差 拟合 变化趋势 数据异常 异常变化 渐变 小波 跃变 检测 异常数据检测 在线监测装置 小波变换模 运行可靠性 函数模型 时间序列 小波尺度 小波分解 小波分析 异常类型 指数关系 可识别 变压器 监测 发现 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获取油色谱在线监测数据，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立模型，计算拟合残差et；(2)对拟合残差et进行小波分解，计算小波系数Ak；(3)在随机的M分解尺度下对小波系数Ak进行分解，得到小波模值；判断小波系数Ak是否有小波模极大值：若无，则判断油色谱在线监测数据正常；否则，判断油色谱在线监测数据异常，进入步骤(4)；(4)在随机的N分解尺度下对小波系数Ak进行分解，得到小波模值，M≠N；计算M分解尺度和N分解尺度下的小波模差值Ek，判断小波模差值Ek是否有极大值点：若无，则判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变；否则，判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变；(5)若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变，则判断电力变压器存在严重故障；若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变，则判断电力变压器存在潜伏性故障。
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