一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，包括步驟：1)建立存儲實際故障波形樣本數(shù)據(jù)庫，并對故障類型進行編號；2)獲取無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值；3)獲取待測分合閘電流信號并濾波；4)獲得待測電流信號分合閘起始時刻和結(jié)束時刻，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)，使得截取的數(shù)據(jù)長度與樣本數(shù)據(jù)長度一樣；5)獲取處理后的待測電流信號的特征值及極值個數(shù)；6)判斷極值個數(shù)是否大于3，確定是否為卡澀故障；7)比較待測信號特征值與正常信號特征值之間的距離，確定是否為正常信號；8)將待測信號與實際故障樣本庫中的數(shù)據(jù)比較，通過比較待測信號波形與實際故障樣本庫波形的距離，確定故障類型。本發(fā)明方法計算簡單方便，可靠性高。
【專利說明】
一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及斷路器監(jiān)測領(lǐng)域，尤其是指一種基于分合閘線圈電流波形識別的斷路 器分合閘控制回路故障診斷方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 斷路器作為發(fā)電和用電之間的聯(lián)系環(huán)節(jié)，其可靠運行對于保證電網(wǎng)的安全意義重 大，因此對斷路器的狀態(tài)進行監(jiān)測具有重要意義。對高壓斷路器發(fā)生故障后果的統(tǒng)計表明， 平均每次斷路器事故造成數(shù)百萬千瓦時的電量損失，隨著電力系統(tǒng)向高電壓、大容量、遠距 離輸電的方向發(fā)展，這個數(shù)字還會增大。
[0003] 九十年代以來，國外電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷實時監(jiān)測系統(tǒng)已達到實用目 標，我國電力企業(yè)也于上世紀80年代末開始試行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，故而，提出了很多故 障診斷方法。常見的故障監(jiān)測主要研究三個方面:對分合閘行程和速度的監(jiān)測、對分合閘線 圈電流的監(jiān)測、對振動信號的監(jiān)測。診斷技術(shù)主要有模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但研究發(fā)現(xiàn) 模糊技術(shù)需要專家設(shè)定參數(shù)值，該值對診斷結(jié)果影響較大，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于故障診 斷時，如果征兆集較大，可能使診斷進入死循環(huán)。
[0004] 采用波形識別的故障診斷方法可以很好地解決以上問題。求取極值簡單方便，極 值個數(shù)也容易求出，故而，區(qū)分鐵心卡澀和正常分合閘電流信號計算量很小。每一種故障都 有其特定的波形形狀，當把已知的故障波形建立標準庫之后，利用快速模板匹配的波形識 別算法可以精準地判斷出故障對應(yīng)的模板，計算簡單，可靠性高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于分合閘線圈電流波形識別 的斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，計算簡單方便，可靠性高。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為:一種斷路器分合閘控制回路故障 診斷方法，包括以下步驟：
[0007] 1)建立存儲實際故障波形樣本數(shù)據(jù)庫，并對故障類型進行編號；
[0008] 2)獲取無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值；
[0009] 3)獲取待測分合閘電流信號并進行濾波；
[0010] 4)獲得待測電流信號分合閘起始時刻和結(jié)束時刻，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)， 使得截取的數(shù)據(jù)長度與樣本數(shù)據(jù)長度一樣；
[0011] 5)獲取處理后的待測電流信號的特征值及極值個數(shù)；
[0012] 6)判斷極值個數(shù)是否大于3,確定是否為卡澀故障；
[0013] 7)比較待測信號特征值與正常信號特征值之間的距離，確定是否為正常信號；
[0014] 8)將待測信號與實際故障樣本庫中的數(shù)據(jù)進行比較，通過比較待測信號波形與實 際故障樣本庫波形的距離，確定故障類型。
[0015] 在步驟1)中，建立數(shù)據(jù)庫采用以下措施:獲取斷路器正常情況和多種故障情況的 分合閘線圈電流信號，通過設(shè)閾值的方法，獲得分合閘起始時刻to和結(jié)束時刻t4,在to~t4 時刻間，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)，使截取的樣本數(shù)據(jù)長度相同，建立電流信號標準庫。 所述閾值0 = 0.06。
[0016] 步驟2)和步驟5)中的特征值的獲取，采用求極值的方法，具體操作步驟:每連續(xù)三 個點求一次導數(shù)，選取導數(shù)由正數(shù)變?yōu)樨摂?shù)或者由負數(shù)變?yōu)檎龜?shù)的交接點作為極值點，并 求出相應(yīng)橫縱軸坐標值。
[0017] 步驟3)中的濾波方法包括中值濾波和形態(tài)學濾波，其中，形態(tài)學濾波處理包括膨 脹、腐蝕、開運算、閉運算。
[0018] 在步驟2)中，無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值為(t1Q，i1Q)，（t2()，i 20)， (t3Q，i3Q)，其中，tlQ為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，ilQ為對應(yīng)時刻的電流幅值;t2Q為第二個極 值點出現(xiàn)的時刻，為對應(yīng)時刻的電流幅值;t 3Q為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i3Q為對應(yīng)時 刻的電流幅值；
[0019]在步驟5)中，處理后的待測分合閘線圈電流信號的特征值為(tn，in)，（t21，i 21)， (t31，i31)，其中，til為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，i 11為對應(yīng)時刻的電流幅值;t21為第二個極 值點出現(xiàn)的時刻，i21為對應(yīng)時刻的電流幅值;t31為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i 31為對應(yīng)時 刻的電流幅值;待測信號極值個數(shù)為m;
[0020] 在步驟6)中判斷m>3是否成立，若成立，則分合閘過程中有鐵心卡澀故障；若不 成立，轉(zhuǎn)下一步驟。
[0021] 步驟7)中的距離判斷表示方式為:判斷是否滿足(tkl-tkQ)/tkQ<S t且（ikl-ikQ)/ik0 ，2,3···;若滿足，則待測分合閘電流信號為正常分合閘電流信號，否則，用波形識 別的方法判斷該電流信號屬于何種故障類型;其中，tkl為待測信號的第k個極值點出現(xiàn)的時 亥lj，i kl為對應(yīng)時刻的電流幅值;tk〇為正常信號的第k個極值點出現(xiàn)的時刻，ik〇為對應(yīng)時刻的 電流幅值；St為設(shè)定的時間比例閾值，3,為設(shè)定的電流比例閾值。所述δ* = 〇.2;所述δ1 = 0·1〇
[0022] 在步驟8)中，采用的波形識別方法是一種快速模板匹配的波形識別算法，算法的 核心為模板匹配，計算公式為：
[0024]其中，Xi為模板波形數(shù)據(jù)，Υ為待測波形數(shù)據(jù)，^為每一個模板波形的第j個數(shù)據(jù)，η 為待測波形的第j個數(shù)據(jù)，i為故障模板波形編號，k為故障模板波形個數(shù)，j為采樣點序號，ρ 為輸入波形序列長度。
[0025] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點與有益效果：
[0026] 本發(fā)明方法利用已知狀態(tài)的分合閘電流信號及其特征值作為參考值，對獲取的待 測分合閘電流信號曲線，選取一個閾值，判定第一次超過該閾值的時刻為分合閘起始時刻， 判定第一次小于該閾值的時刻為分合閘結(jié)束時刻，再對信號進行中值濾波和形態(tài)學濾波處 理，可消除電流信號中的毛刺。每連續(xù)三個點求導數(shù)選取極值的方法，可以快速找到極值且 有效避免選取因噪聲引起的極值。通過對極值個數(shù)的判斷，可優(yōu)先推斷出鐵心卡澀故障，結(jié) 合三個特征點的大小，可區(qū)分斷路器分合閘是正常狀態(tài)還是故障狀態(tài)，最后利用波形識別 的方法，可實現(xiàn)故障類型的區(qū)分。同時，該方法可以實現(xiàn)在線實時采樣，即當截取到一段分 合閘電流信號之后，快速判別該電流信號是正常的還是某種故障的波形，此后，數(shù)據(jù)可以繼 續(xù)采集，直到下一個分合閘電流信號出現(xiàn)，回到步驟三繼續(xù)運算。該方法前幾步可迅速區(qū)分 鐵心卡澀故障以及正常信號，用波形識別的方式又可精準地判別出其他故障類型，滿足斷 路器分合閘控制回路在線故障診斷的要求。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發(fā)明的斷路器分合閘控制回路故障診斷方法流程圖。
[0028] 圖2是斷路器分合閘線圈電流特征波形圖。
[0029]圖3是斷路器正常波形圖。
[0030]圖4是斷路器鐵心卡澀波形圖。
[0031 ]圖5是斷路器的分合閘控制電壓偏離波形圖。
[0032]圖6是斷路器分合閘電阻增大波形圖。
[0033]圖7是待測分合閘電流波形圖。
【具體實施方式】
[0034]下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0035] 如圖1所示，本實施例所述的斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，包括如下步 驟：
[0036] 1)建立存儲實際故障波形樣本數(shù)據(jù)庫，并對故障類型進行編號；
[0037] 2)獲取無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值；
[0038] 3)獲取待測分合閘電流信號并進行濾波；
[0039] 4)獲得待測電流信號分合閘起始時刻和結(jié)束時刻，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)， 使得截取的數(shù)據(jù)長度與樣本數(shù)據(jù)長度一樣；
[0040] 5)獲取處理后的待測電流信號的特征值及極值個數(shù)；
[0041] 6)判斷極值個數(shù)是否大于3,確定是否為卡澀故障；
[0042] 7)比較待測信號特征值與正常信號特征值之間的距離，確定是否為正常信號；
[0043] 8)將待測信號與實際故障樣本庫中的數(shù)據(jù)進行比較，通過比較待測信號波形與實 際故障樣本庫波形的距離，確定故障類型。
[0044] 在步驟1)中，建立數(shù)據(jù)庫采用以下措施:獲取斷路器正常情況和多種故障情況的 分合閘線圈電流信號，通過設(shè)閾值的方法，獲得分合閘起始時刻to和結(jié)束時刻t 4,在to~t4 時刻間，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)，使截取的樣本數(shù)據(jù)長度相同，建立電流信號標準庫； 所述的閾值σ = 〇.06。其中，標準庫現(xiàn)有的故障類型有:鐵心卡澀，分合閘線圈控制電壓偏 離，分合閘電阻增大，分別編號1、2、3，正常分合閘電流信號編號0。
[0045] 參考圖2所示，圖2為斷路器的分合閘線圈的電流信號波形圖（橫軸為時間，縱軸為 電流幅值），包括如下四個階段：
[0046] ①階段t = to~ti，線圈在to時刻通電，鐵心在ti時刻開始運動；
[0047]②階段t = ti~t2,鐵心運動，由于反電動勢的影響，電流下降；t2時刻鐵心觸動操 作機械的負載而顯著減速或者停止運動；
[0048]③階段t = t2~t3，鐵心停止運動，電流又呈指數(shù)上升；
[0049] ④階段t = t3~t4,電流開斷，分合閘過程在t4時刻結(jié)束。
[0050] 步驟2)和步驟5)中的特征值的獲取，采用了求極值的方法，具體操作步驟:每連續(xù) 三個點求一次導數(shù)，選取導數(shù)由正數(shù)變?yōu)樨摂?shù)或者由負數(shù)變?yōu)檎龜?shù)的交接點作為極值點， 并求出相應(yīng)橫縱軸坐標值。無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值(t 1Q，i1Q)，（t20， i2〇)，（ t3Q，i3Q)，其中，t1Q為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，i1Q為對應(yīng)時刻的電流幅值;t 2Q為第二 個極值點出現(xiàn)的時刻，為對應(yīng)時刻的電流幅值;t3Q為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i 3Q為對 應(yīng)時刻的電流幅值。所述處理后的待測分合閘線圈電流信號的特征值(tn，in)，（t21，i 21)， (t31，i31)，其中，til為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，i 11為對應(yīng)時刻的電流幅值;t21為第二個極 值點出現(xiàn)的時刻，i21為對應(yīng)時刻的電流幅值;t31為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i 31為對應(yīng)時 刻的電流幅值;待測信號極值個數(shù)為m。
[0051 ]步驟3)中采用的濾波方法包括中值濾波和形態(tài)學濾波，中值濾波可用來消除椒鹽 噪聲，形態(tài)學濾波可以濾除毛刺，兩種濾波方式可消除波形中的擾動，而波形原有特征可有 效保留。在一個實施例中，所述形態(tài)學濾波相關(guān)公式如下：
[0056]其中，f為采樣得到的一維電流信號，其定義域為D[f] = {l，2,3，. ..，N}，N為f(n) 序列長度，g為一維結(jié)構(gòu)元素，其定義域為D[g] = {l，2,3,. . .，M}，M為g(k)序列長度，N，M都 為整數(shù)，且N 2 Μ，X是平移量，?是膨脹運算，Θ是腐蝕運算，。是開運算，?是閉運算。
[0057]本實施例選用的形態(tài)學算法為先進行開運算，再進行閉運算，即y = f〇g · g。
[0058]在步驟6)中判斷m>3是否成立，若成立，則分合閘過程中有鐵心卡澀故障；若不 成立，轉(zhuǎn)下一步驟。
[0059] 步驟7)中采用的距離判斷表示方式為：判斷是否滿足（tkl-tkQ)/tkQ<S t且&廣 若滿足，則待測分合閘電流信號為正常分合閘電流信號，否則，用 波形識別的方法判斷該電流信號屬于何種故障類型;其中，tkl為待測信號的第k個極值點出 現(xiàn)的時刻，iia為對應(yīng)時刻的電流幅值;tk〇為正常信號的第k個極值點出現(xiàn)的時刻，ik〇為對應(yīng) 時刻的電流幅值A(chǔ)為設(shè)定的時間比例閾值，δΑ設(shè)定的電流比例閾值。所述δ* = 〇.2;所述 δ? = 0 · 1 〇
[0060] 在步驟8)中，采用的波形識別方法是一種快速模板匹配的波形識別算法。所述波 形識別方法的具體實施步驟為：
[0061] ①對模板庫中的波形Xi進行編號，其中，i為波形號;Xi = [xi Χ2 X3 . . . xk-2 xk-i Xk] ο
[0062]②定義輸入波形Y=[yi y2 y3 . · · yk-2 yk-1 yk]，則與波形模板Xi之間的距離Di可 表示為：
[0064]其中，Xi為模板波形數(shù)據(jù)，Y為待測波形數(shù)據(jù)，^為每一個模板波形的第j個數(shù)據(jù)，η 為待測波形的第j個數(shù)據(jù)，i為故障模板波形編號，k為故障模板波形個數(shù)，j為采樣點序號，p 為輸入波形序列長度。
[0065] ③比較Di的值，取最小值，此時i即為輸入波形所對應(yīng)的故障編號，達到了自動 識別的目的。
[0066] 本實施例中，故障模板個數(shù)k = 3,輸入波形序列長度p = 156。
[0067] 上述斷路器故障診斷方法，利用已知狀態(tài)的分合閘電流信號及其特征值作為參考 值，對獲取的待測分合閘電流信號曲線進行閾值處理，得到分合閘起始和結(jié)束時刻，并截取 一定長度的數(shù)據(jù)，再對信號進行中值濾波和形態(tài)學濾波處理，可消除電流信號中大部分的 噪聲，且經(jīng)過這兩種濾波處理，原信號的特征可以被有效保留。每連續(xù)三個點求導數(shù)選取極 值的方法，可以快速找到極值且有效避免選取因噪聲引起的極值。通過對極值個數(shù)的判斷， 可優(yōu)先推斷出鐵心卡澀故障，結(jié)合三個特征值的大小，可區(qū)分斷路器分合閘是正常狀態(tài)還 是故障狀態(tài)，最后利用波形識別的方法，可實現(xiàn)其他故障類型的區(qū)分。同時，該方法可以實 現(xiàn)在線實時采樣，即當截取到一段分合閘電流信號之后，快速判別該電流信號是正常的還 是某種故障的波形，此后，數(shù)據(jù)可以繼續(xù)采集，直到下一個分合閘電流信號出現(xiàn)，回到步驟 三繼續(xù)運算。該方法可迅速區(qū)分鐵心卡澀故障以及正常信號，用波形識別的方式又可精準 地判別其他故障類型，滿足斷路器分合閘控制回路在線故障診斷的要求。
[0068]參考圖3~圖7所示，圖示為正常和故障狀態(tài)相關(guān)的示意圖（橫軸為時間，縱軸為電 流幅值）。
[0069] 圖3中的特征值：ti〇 = 5.1ms，ii〇 = 1.866A，t2〇 = 8.8ms，i2〇 = 1 · 312A，t3〇 = 14.3ms， i3〇=1.424A〇
[0070] 圖4中的特征值:m = 5。
[0071 ]圖5中的特征值：tii = 4.8ms，iii = 1 · 328A，t2i = 8 · 8ms，i2i = 0 · 743A，t3i = 13.4ms， i3i = 0.854A,m = 3〇
[0072] 圖6中的特征值：tii = 4.8ms，iii = 1 · 845A，t2i = 8 · 7ms，i2i = 1 · 311A，t3i = 15 · 8ms， i3i = 1 · 609A，m = 3〇
[0073] 圖7中的特征值：tii = 4.7ms，iii = 1 · 238A，t2i = 8 · 7ms，i2i = 0 · 660A，t3i = 13 · 3ms， i3i = 0.943A,m = 3〇
[0074] 圖3是斷路器正常波形圖，圖4是斷路器鐵心卡澀波形圖，圖5是斷路器的分合閘控 制電壓偏離波形圖，圖6是斷路器分合閘電阻增大波形圖，圖7是待測電流波形圖。
[0075] 本實施例中，由圖7可知，待測電流的極值個數(shù)ηι = 3,可判斷待測電流不是鐵心卡 澀故障，進而判斷特征值，對比可知，特征值中時間與正常電流波形接近，但是電流幅值差 別超過閾值，故而該待測電流也不是正常電流。最后，利用波形識別的方法，可計算出待測 電流與標準庫中電流的距離向量Di=[74.2070 13.6275 112.1335]，進而，可判斷出改待 測電流信號為模板庫中的2編號，即分合閘線圈控制電壓偏離。
[0076] 以上所述實施例只為本發(fā)明之較佳實施例，并非以此限制本發(fā)明的實施范圍，故 凡依本發(fā)明之形狀、原理所作的變化，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： 1) 建立存儲實際故障波形樣本數(shù)據(jù)庫，并對故障類型進行編號； 2) 獲取無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值； 3) 獲取待測分合閘電流信號并進行濾波； 4) 獲得待測電流信號分合閘起始時刻和結(jié)束時刻，隨機刪除或者復制部分數(shù)據(jù)，使得 截取的數(shù)據(jù)長度與樣本數(shù)據(jù)長度一樣； 5) 獲取處理后的待測電流信號的特征值及極值個數(shù)； 6) 判斷極值個數(shù)是否大于3,確定是否為卡澀故障； 7) 比較待測信號特征值與正常信號特征值之間的距離，確定是否為正常信號； 8) 將待測信號與實際故障樣本庫中的數(shù)據(jù)進行比較，通過比較待測信號波形與實際故 障樣本庫波形的距離，確定故障類型。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:在步驟 1) 中，建立數(shù)據(jù)庫采用以下措施:獲取斷路器正常情況和多種故障情況的分合閘線圈電流 信號，通過設(shè)閾值的方法，獲得分合閘起始時刻to和結(jié)束時刻t4，在to~t4時刻間，隨機刪除 或者復制部分數(shù)據(jù)，使截取的樣本數(shù)據(jù)長度相同，建立電流信號標準庫。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:所述閾 值 σ = 〇·〇6。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:步驟2) 和步驟5)中的特征值的獲取，采用求極值的方法，具體操作步驟:每連續(xù)三個點求一次導 數(shù)，選取導數(shù)由正數(shù)變?yōu)樨摂?shù)或者由負數(shù)變?yōu)檎龜?shù)的交接點作為極值點，并求出相應(yīng)橫縱 軸坐標值。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:步驟3) 中采用的濾波方法包括中值濾波和形態(tài)學濾波，其中，形態(tài)學濾波處理包括膨脹、腐蝕、開 運算、閉運算。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:在步驟 2) 中，無故障情況下，分合閘線圈電流信號的特征值為(tlQ，ilQ)，（t2Q，i2Q)，（t3Q，i3Q)，其中， t1〇為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，i1Q為對應(yīng)時刻的電流幅值;t2Q為第二個極值點出現(xiàn)的時 亥IJ，i 2Q為對應(yīng)時刻的電流幅值;t3Q為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i3Q為對應(yīng)時刻的電流幅值； 在步驟5)中，處理后的待測分合閘線圈電流信號的特征值為(tn，in)，（t21，i21)，（t 31， i31)，其中，tn為第一個極值點出現(xiàn)的時刻，in為對應(yīng)時刻的電流幅值;t21為第二個極值點 出現(xiàn)的時刻，i 21為對應(yīng)時刻的電流幅值;t31為第三個極值點出現(xiàn)的時刻，i31為對應(yīng)時刻的 電流幅值;待測信號極值個數(shù)為m; 在步驟6)中判斷m>3是否成立，若成立，則分合閘過程中有鐵心卡澀故障；若不成立， 轉(zhuǎn)下一步驟。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:步驟7) 中采用的距離判斷表示方式為:判斷是否滿足(^1<141 {())八1{()<51；且(11{1-11<())八1<()<51，1^=1， 2,3···;若滿足，則待測分合閘電流信號為正常分合閘電流信號，否則，用波形識別的方法判 斷該電流信號屬于何種故障類型;其中，t kl為待測信號的第k個極值點出現(xiàn)的時刻，ikl為對 應(yīng)時刻的電流幅值;tk〇為正常信號的第k個極值點出現(xiàn)的時刻，ik〇為對應(yīng)時刻的電流幅值； δ?為設(shè)定的時間比例閾值，δ?為設(shè)定的電流比例閾值。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:所述δ* =0.2〇9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:所述δ, =0.1〇10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種斷路器分合閘控制回路故障診斷方法，其特在于:在步 驟8)中，采用的波形識別方法是一種快速模板匹配的波形識別算法，算法的核心為模板匹 配，計算公式為：其中，Xi為模板波形數(shù)據(jù)，Υ為待測波形數(shù)據(jù)，^為每一個模板波形的第j個數(shù)據(jù)，^為待 測波形的第j個數(shù)據(jù)，i為故障模板波形編號，k為故障模板波形個數(shù)，j為采樣點序號，ρ為輸 入波形序列長度。
【文檔編號】G06K9/00GK105866669SQ201610333586
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年5月19日
【發(fā)明人】季天瑤, 石夢潔, 吳青華, 李夢詩, 張祿亮
【申請人】華南理工大學