[发明专利]基于时域特征的断路器机械故障XGBoost诊断方法在审
| 申请号： | 201911146128.8 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110796120A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 戚佳金;陈建新;黄南天;高旭;吕峻;江奕军;王丽群;吴非斐;王根明;俞曙江;雍继磊 | 申请（专利权）人： | 杭州电力设备制造有限公司;东北电力大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01M13/00;G01R31/327 |
| 代理公司： | 22206 长春市吉利专利事务所 | 代理人： | 李晓莉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于时域特征的断路器机械故障XGBoost诊断方法属于高压断路器机械故障判断技术领域。本发明对正常状态、铁芯卡涩状态、螺丝松动状态以及拐臂润滑不足状态四种机械状态下的高压断路器振动进行信号采集，并通过采集的数据训练XGBoost故障状态分类器，训练完成后通过分析动作产生的振动信号用于高压断路器状态的判断。XGBoost分类精度高，可并行化处理、可移植性强并且能够有效防止过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 高压断路器 高压断路器状态 并行化处理 断路器机械 动作产生 故障状态 机械故障 机械状态 可移植性 润滑不足 时域特征 数据训练 松动状态 信号采集 振动信号 分类器 铁芯卡 拐臂 螺丝 拟合 采集 诊断 分类 分析 | ||
【主权项】：
1.基于时域特征的断路器机械故障XGBoost诊断方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，/n步骤一、对正常状态、铁芯卡涩状态、螺丝松动状态以及拐臂拐臂润滑不足状态四种机械状态下的高压断路器振动进行信号采集，采样信号的坐标零点为断路器动作初始时刻，信号采样率相同，振动信号记录起点与采集信号时间长度相同；/n步骤二、建立17种时域特征公式，分别对四种机械状态的振动信号提取时域特征；/n步骤三、在Anaconda开发环境下的Spyder软件中建立XGBoost分类器，将XGBoost分类器通过损失函数并且引入正则项进行XGBoost参数寻优，获得初步XGBoost分类器；/n步骤四、四种机械状态振动信号中各取3组提取的时域特征进行特征分布展示和训练初步XGBoost分类器，通过初步XGBoost分类器的梯度提升算法获得各时域特征的重要度值，将重要度值由高到低排序，通过初步XGBoost分类器获得分离程度并由高到低排序，/n由高到低选取重要度值的前指定项，删去指定项中分离程度低于设定值的特征，形成最优特征向量集；/n步骤五、从步骤一中获得的四种机械状态振动信号中，各取20组振动信号通过步骤二中的时域特征公式进行特征计算后，将属于步骤三中获得的最优特征向量集的特征向量输入初步XGBoost分类器中进行进一步训练，获得训练完成的XGBoost故障状态分类器；/n步骤六、将采集到的高压断路器的振动信号通过步骤二中的时域特征公式进行时域特征提取，将符合最优特征向量集的时域特征输入到步骤四中训练完成的XGBoost故障状态分类器中，获得此信号所反映的高压断路器状态。/n
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