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一種基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法

文檔序號(hào):40654400發(fā)布日期:2025-01-10 19:03閱讀:8來(lái)源:國(guó)知局
一種基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測(cè),具體為一種基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法。


背景技術(shù):

1、隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度的增加,電力設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于保證電力供應(yīng)的質(zhì)量和安全性至關(guān)重要。然而,電力設(shè)備在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)各種故障,這些故障不僅可能導(dǎo)致電力供應(yīng)中斷,還會(huì)給電網(wǎng)安全帶來(lái)嚴(yán)重威脅。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)防潛在故障,提高電力設(shè)備的運(yùn)行可靠性,開(kāi)發(fā)高效準(zhǔn)確的故障預(yù)測(cè)技術(shù)顯得尤為重要。因此,本發(fā)明旨在提供一種基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法,以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備早期故障的有效檢測(cè)與預(yù)警。

2、傳統(tǒng)的電力設(shè)備故障檢測(cè)方法主要依賴于定期的人工檢查和簡(jiǎn)單的在線監(jiān)測(cè)手段,例如溫度監(jiān)測(cè)、油質(zhì)分析等。雖然這些方法能夠在一定程度上反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),但由于缺乏對(duì)設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)的深入分析,往往難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期故障。此外,人工檢查耗時(shí)費(fèi)力,成本高昂,且存在一定的主觀性和局限性;而簡(jiǎn)單的在線監(jiān)測(cè)手段通常只能反映設(shè)備表面的狀態(tài)變化,無(wú)法全面評(píng)估設(shè)備的健康狀況。

3、近年來(lái),隨著傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展,基于振動(dòng)分析的故障診斷技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)?,F(xiàn)有技術(shù)中,已經(jīng)有一些利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)的方法,這些方法通常通過(guò)采集設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào),對(duì)其進(jìn)行分析處理,以識(shí)別設(shè)備的異常狀態(tài)。然而,現(xiàn)有的振動(dòng)分析方法大多關(guān)注于靜態(tài)特征的提取,對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化關(guān)注不足,導(dǎo)致故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性較差。此外,現(xiàn)有技術(shù)在處理振動(dòng)信號(hào)時(shí),往往忽略了不同頻率成分的重要性,使得故障預(yù)測(cè)模型的魯棒性不足。

4、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題,提出了一種新的基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法。該方法不僅考慮了振動(dòng)信號(hào)的靜態(tài)特征,還引入了動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù),對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)平滑處理,提高了故障預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、一種基于振動(dòng)分析的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

2、采集電力設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù);

3、將振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)濾波、降噪、標(biāo)準(zhǔn)化處理后轉(zhuǎn)變?yōu)檎駝?dòng)分析數(shù)據(jù);

4、將振動(dòng)分析數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列切分為多個(gè)子段,子段包含連續(xù)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)點(diǎn),將子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征數(shù)據(jù);

5、根據(jù)子段內(nèi)的特征數(shù)據(jù),計(jì)算子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù),利用子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)對(duì)子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)平滑處理,計(jì)算每個(gè)子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的偏差值;

6、預(yù)設(shè)偏差值閾值,比較偏差值與偏差值閾值,判斷子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)是否存在異常。

7、優(yōu)選的,所述振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理通過(guò)濾波、降噪、標(biāo)準(zhǔn)化處理進(jìn)行轉(zhuǎn)變?yōu)檎駝?dòng)分析數(shù)據(jù);

8、所述濾波通過(guò)帶通濾波器去除振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)中的高頻噪聲和低頻漂移,保留振動(dòng)信號(hào)頻段;

9、所述降噪通過(guò)使用小波變換方法對(duì)濾波后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪,進(jìn)一步減少隨機(jī)噪聲的影響;

10、所述標(biāo)準(zhǔn)化處理將降噪后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使數(shù)據(jù)的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,生成振動(dòng)分析數(shù)據(jù)。

11、優(yōu)選的,所述振動(dòng)分析數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列切分為多個(gè)子段,包括以下步驟:

12、確定子段長(zhǎng)度l和步長(zhǎng)s,其中l(wèi)為每個(gè)子段包含的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù),s為相鄰子段之間的間隔數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù);

13、從振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的起始點(diǎn)開(kāi)始,按照步長(zhǎng)s依次選取長(zhǎng)度為l的子段,形成多個(gè)子段;第i個(gè)子段的起始點(diǎn)位置pi通過(guò)以下公式計(jì)算:

14、pi=(i-1)×s

15、其中,i為子段的序號(hào);

16、第i個(gè)子段的結(jié)束點(diǎn)位置qi通過(guò)以下公式計(jì)算:

17、qi=pi+l-1

18、其中,qi為第i個(gè)子段的最后一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置。

19、優(yōu)選的,所述子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征數(shù)據(jù)包括頻域特征和時(shí)域特征;

20、所述頻域特征通過(guò)對(duì)子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換,得到頻域數(shù)據(jù)x(f):

21、

22、其中,x(t)為子段內(nèi)第t個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù),f為頻率,j為虛數(shù)單位;

23、計(jì)算子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的頻域能量ei:

24、

25、通過(guò)頻域數(shù)據(jù)計(jì)算子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的主頻f0:

26、

27、所述主頻f0標(biāo)記出振動(dòng)分析信號(hào)的特征振動(dòng)頻率。

28、優(yōu)選的,所述時(shí)域特征包括以下步驟:

29、計(jì)算子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的均值μi:

30、

31、其中,x(t)為子段內(nèi)第t個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù),l為子段長(zhǎng)度,pi和qi分別是第i個(gè)子段的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)位置;

32、通過(guò)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的均值μi計(jì)算子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差σi;

33、

34、所述峰值ppi通過(guò)子段內(nèi)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,公式如下:

35、

36、所述時(shí)域特征數(shù)據(jù)為振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的均值μi、標(biāo)準(zhǔn)差σi和峰值ppi,實(shí)現(xiàn)在時(shí)域特征上的關(guān)鍵特征值。

37、優(yōu)選的,所述子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)包括以下步驟:

38、通過(guò)子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的均值μi、標(biāo)準(zhǔn)差σi和峰值ppi計(jì)算子段的時(shí)域特征綜合指標(biāo)ti;

39、ti=w1·μi+w2·σi+w3·ppi

40、其中,w1、w2、w3分別為預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù);

41、通過(guò)子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的主頻f0和頻域能量ei計(jì)算子段內(nèi)的頻域特征綜合指標(biāo)fi;

42、fi=w4·ei+w5·f0

43、其中,w4、w5分別為預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù);

44、根據(jù)子段的時(shí)域特征綜合指標(biāo)ti和頻域特征綜合指標(biāo)fi計(jì)算子段的綜合特征指標(biāo)ci;

45、ci=α·ti+(1-α)·fi

46、其中,α為預(yù)設(shè)的時(shí)域特征和頻域特征的綜合權(quán)重;

47、根據(jù)子段的綜合特征指標(biāo)ci計(jì)算子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)βi;

48、

49、其中,θ為預(yù)設(shè)閾值。

50、優(yōu)選的,所述通過(guò)子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)對(duì)子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)平滑處理,所述對(duì)每個(gè)子段i內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)平滑處理,計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)t的平滑值si(t),所述動(dòng)態(tài)平滑處理公式為:

51、si(t)=βi·x(t)+(1-βi)·si-1(t)

52、其中,si-1(t)為前一個(gè)子段在時(shí)間t處的平均值。

53、優(yōu)選的,所述偏差值通過(guò)子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值進(jìn)行計(jì)算,所述子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值為:

54、

55、所述偏差值di(t)通過(guò)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的差值求出,公式為:

56、

57、其中,di(t)為第i個(gè)子段在時(shí)間t處的偏差值。

58、優(yōu)選的,所述偏差值閾值包括以下步驟:

59、計(jì)算所有子段的平均偏差值

60、

61、其中,n為子段的總數(shù);

62、計(jì)算所有子段的偏差值的標(biāo)準(zhǔn)差σd;

63、

64、通過(guò)平均偏差值和偏差值的標(biāo)準(zhǔn)差σd預(yù)設(shè)偏差值閾值δ:

65、

66、其中,k為預(yù)設(shè)的倍數(shù)系數(shù)。

67、優(yōu)選的,所述子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)通過(guò)偏差值di(t)與預(yù)設(shè)偏差值閾值δ進(jìn)行比較判斷存在異常;

68、所述若di(t)>δ,則判定子段內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)存在異常,電力設(shè)備存在故障;

69、所述若di(t)≤δ,則判定子段內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)無(wú)異常,電力設(shè)備無(wú)故障。

70、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù),本技術(shù)的技術(shù)方案具有以下技術(shù)效果:

71、本發(fā)明通過(guò)振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理技術(shù),解決噪聲干擾問(wèn)題,得到更準(zhǔn)確的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)使用帶通濾波器去除振動(dòng)信號(hào)中的高頻噪聲和低頻漂移,保留振動(dòng)信號(hào)的主要頻段;再通過(guò)小波變換方法對(duì)濾波后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪,進(jìn)一步減少隨機(jī)噪聲的影響,對(duì)降噪后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使數(shù)據(jù)的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,生成振動(dòng)分析數(shù)據(jù)。這一系列預(yù)處理步驟有效消除了噪聲干擾,提高了振動(dòng)信號(hào)的質(zhì)量,從而為后續(xù)的特征提取和故障預(yù)測(cè)提供了更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

72、本發(fā)明通過(guò)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的時(shí)間序列切分技術(shù),解決數(shù)據(jù)處理效率問(wèn)題,提高故障預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性,將振動(dòng)分析數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列切分為多個(gè)子段,每個(gè)子段包含連續(xù)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)點(diǎn),并確定合適的子段長(zhǎng)度和步長(zhǎng)。通過(guò)這種方式,可以將大量的振動(dòng)數(shù)據(jù)分段處理,降低了單次處理的數(shù)據(jù)量,提高了數(shù)據(jù)處理的效率。同時(shí),子段的劃分也有助于捕捉振動(dòng)信號(hào)的局部特征,提高了故障預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

73、本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)的計(jì)算和應(yīng)用,解決振動(dòng)信號(hào)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性問(wèn)題,提升故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,通過(guò)計(jì)算子段的時(shí)域特征綜合指標(biāo)和頻域特征綜合指標(biāo),進(jìn)而得出子段的綜合特征指標(biāo),并根據(jù)綜合特征指標(biāo)計(jì)算子段的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)。利用動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)對(duì)子段內(nèi)的振動(dòng)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)平滑處理,可以更好地適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化,減少因信號(hào)突變引起的誤判。這一技術(shù)方案顯著提升了故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

74、本發(fā)明通過(guò)偏差值與預(yù)設(shè)閾值的比較技術(shù),解決故障檢測(cè)的靈敏度問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)早期故障預(yù)警,通過(guò)計(jì)算每個(gè)子段內(nèi)振動(dòng)分析數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的偏差值,并與預(yù)設(shè)的偏差值閾值進(jìn)行比較,判斷子段內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)是否存在異常。這一方法能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)微小的振動(dòng)變化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備早期故障的預(yù)警。與傳統(tǒng)的故障檢測(cè)方法相比,本發(fā)明的技術(shù)方案具有更高的靈敏度和可靠性,能夠有效預(yù)防潛在的故障風(fēng)險(xiǎn),保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

75、上述說(shuō)明僅是本技術(shù)技術(shù)方案的概述,為了能夠更清楚了解本技術(shù)的技術(shù)手段,從而可依照說(shuō)明書的內(nèi)容予以實(shí)施,并且為了讓本技術(shù)的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂,以下以本技術(shù)的較佳實(shí)施例并配合附圖詳細(xì)說(shuō)明如后。

76、根據(jù)下文結(jié)合附圖對(duì)本技術(shù)具體實(shí)施例的詳細(xì)描述,本領(lǐng)域技術(shù)人員將會(huì)更加明了本技術(shù)的上述及其他目的、優(yōu)點(diǎn)和特征。

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