一种基于振动分析的电力设备故障预测方法

本发明涉及数据分析与监测，具体为一种基于振动分析的电力设备故障预测方法。

背景技术：

1、随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力设备的稳定运行对于保证电力供应的质量和安全性至关重要。然而，电力设备在长期运行过程中可能会出现各种故障，这些故障不仅可能导致电力供应中断，还会给电网安全带来严重威胁。为了及时发现并预防潜在故障，提高电力设备的运行可靠性，开发高效准确的故障预测技术显得尤为重要。因此，本发明旨在提供一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，以实现对电力设备早期故障的有效检测与预警。

2、传统的电力设备故障检测方法主要依赖于定期的人工检查和简单的在线监测手段，例如温度监测、油质分析等。虽然这些方法能够在一定程度上反映设备的运行状态，但由于缺乏对设备内部状态的深入分析，往往难以及时发现早期故障。此外，人工检查耗时费力，成本高昂，且存在一定的主观性和局限性；而简单的在线监测手段通常只能反映设备表面的状态变化，无法全面评估设备的健康状况。

3、近年来，随着传感器技术和数据分析技术的发展，基于振动分析的故障诊断技术逐渐成为研究热点。现有技术中，已经有一些利用振动信号进行故障预测的方法，这些方法通常通过采集设备运行时产生的振动信号，对其进行分析处理，以识别设备的异常状态。然而，现有的振动分析方法大多关注于静态特征的提取，对于振动信号的动态变化关注不足，导致故障预测的准确性和实时性较差。此外，现有技术在处理振动信号时，往往忽略了不同频率成分的重要性，使得故障预测模型的鲁棒性不足。

4、本发明针对现有技术中存在的问题，提出了一种新的基于振动分析的电力设备故障预测方法。该方法不仅考虑了振动信号的静态特征，还引入了动态调整系数，对振动信号进行了动态平滑处理，提高了故障预测的精度和稳定性。

技术实现思路

1、一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2、采集电力设备的振动信号数据；

3、将振动信号数据进行预处理，振动信号数据经过滤波、降噪、标准化处理后转变为振动分析数据；

4、将振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，子段包含连续的振动分析数据点，将子段内的振动分析数据进行提取特征数据；

5、根据子段内的特征数据，计算子段的动态调整系数，利用子段的动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，计算每个子段内振动分析数据的预测值和实际值的偏差值；

6、预设偏差值阈值，比较偏差值与偏差值阈值，判断子段内的振动分析数据是否存在异常。

7、优选的，所述振动信号数据的预处理通过滤波、降噪、标准化处理进行转变为振动分析数据；

8、所述滤波通过带通滤波器去除振动信号数据中的高频噪声和低频漂移，保留振动信号频段；

9、所述降噪通过使用小波变换方法对滤波后的振动信号数据进行降噪，进一步减少随机噪声的影响；

10、所述标准化处理将降噪后的振动信号数据进行归一化处理，使数据的均值为0，标准差为1，生成振动分析数据。

11、优选的，所述振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，包括以下步骤：

12、确定子段长度l和步长s，其中l为每个子段包含的振动分析数据点数，s为相邻子段之间的间隔数据点数；

13、从振动分析数据的起始点开始，按照步长s依次选取长度为l的子段，形成多个子段；第i个子段的起始点位置pi通过以下公式计算：

14、pi＝(i-1)×s

15、其中，i为子段的序号；

16、第i个子段的结束点位置qi通过以下公式计算：

17、qi＝pi+l-1

18、其中，qi为第i个子段的最后一个数据点的位置。

19、优选的，所述子段内的振动分析数据进行提取特征数据包括频域特征和时域特征；

20、所述频域特征通过对子段内的振动分析数据进行快速傅里叶变换，得到频域数据x(f)：

21、

22、其中，x(t)为子段内第t个数据点的振动分析数据，f为频率，j为虚数单位；

23、计算子段内振动分析数据的频域能量ei：

24、

25、通过频域数据计算子段内振动分析数据的主频f0：

26、

27、所述主频f0标记出振动分析信号的特征振动频率。

28、优选的，所述时域特征包括以下步骤：

29、计算子段内振动分析数据的均值μi：

30、

31、其中，x(t)为子段内第t个数据点的振动分析数据，l为子段长度，pi和qi分别是第i个子段的起始点和结束点位置；

32、通过振动分析数据的均值μi计算子段内振动分析数据的标准差σi；

33、

34、所述峰值ppi通过子段内振动数据进行计算，公式如下：

35、

36、所述时域特征数据为振动分析数据的均值μi、标准差σi和峰值ppi，实现在时域特征上的关键特征值。

37、优选的，所述子段的动态调整系数包括以下步骤：

38、通过子段内振动分析数据的均值μi、标准差σi和峰值ppi计算子段的时域特征综合指标ti；

39、ti＝w1·μi+w2·σi+w3·ppi

40、其中，w1、w2、w3分别为预设的权重系数；

41、通过子段内振动分析数据的主频f0和频域能量ei计算子段内的频域特征综合指标fi；

42、fi＝w4·ei+w5·f0

43、其中，w4、w5分别为预设的权重系数；

44、根据子段的时域特征综合指标ti和频域特征综合指标fi计算子段的综合特征指标ci；

45、ci＝α·ti+(1-α)·fi

46、其中，α为预设的时域特征和频域特征的综合权重；

47、根据子段的综合特征指标ci计算子段的动态调整系数βi；

48、

49、其中，θ为预设阈值。

50、优选的，所述通过子段的动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，所述对每个子段i内的振动分析数据进行动态平滑处理，计算每个数据点t的平滑值si(t)，所述动态平滑处理公式为：

51、si(t)＝βi·x(t)+(1-βi)·si-1(t)

52、其中，si-1(t)为前一个子段在时间t处的平均值。

53、优选的，所述偏差值通过子段内振动分析数据的预测值和实际值进行计算，所述子段内振动分析数据的预测值为：

54、

55、所述偏差值di(t)通过预测值和实际值的差值求出，公式为：

56、

57、其中，di(t)为第i个子段在时间t处的偏差值。

58、优选的，所述偏差值阈值包括以下步骤：

59、计算所有子段的平均偏差值

60、

61、其中，n为子段的总数；

62、计算所有子段的偏差值的标准差σd；

63、

64、通过平均偏差值和偏差值的标准差σd预设偏差值阈值δ：

65、

66、其中，k为预设的倍数系数。

67、优选的，所述子段内的振动分析数据通过偏差值di(t)与预设偏差值阈值δ进行比较判断存在异常；

68、所述若di(t)＞δ，则判定子段内的振动数据存在异常，电力设备存在故障；

69、所述若di(t)≤δ，则判定子段内的振动数据无异常，电力设备无故障。

70、相对于现有技术，本技术的技术方案具有以下技术效果：

71、本发明通过振动信号的预处理技术，解决噪声干扰问题，得到更准确的振动分析数据使用带通滤波器去除振动信号中的高频噪声和低频漂移，保留振动信号的主要频段；再通过小波变换方法对滤波后的振动信号进行降噪，进一步减少随机噪声的影响，对降噪后的振动信号数据进行归一化处理，使数据的均值为0，标准差为1，生成振动分析数据。这一系列预处理步骤有效消除了噪声干扰，提高了振动信号的质量，从而为后续的特征提取和故障预测提供了更加准确的数据基础。

72、本发明通过振动分析数据的时间序列切分技术，解决数据处理效率问题，提高故障预测的实时性，将振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，每个子段包含连续的振动分析数据点，并确定合适的子段长度和步长。通过这种方式，可以将大量的振动数据分段处理，降低了单次处理的数据量，提高了数据处理的效率。同时，子段的划分也有助于捕捉振动信号的局部特征，提高了故障预测的实时性和准确性。

73、本发明通过动态调整系数的计算和应用，解决振动信号动态变化的适应性问题，提升故障预测的准确性，通过计算子段的时域特征综合指标和频域特征综合指标，进而得出子段的综合特征指标，并根据综合特征指标计算子段的动态调整系数。利用动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，可以更好地适应振动信号的动态变化，减少因信号突变引起的误判。这一技术方案显著提升了故障预测的准确性和鲁棒性。

74、本发明通过偏差值与预设阈值的比较技术，解决故障检测的灵敏度问题，实现早期故障预警，通过计算每个子段内振动分析数据的预测值和实际值的偏差值，并与预设的偏差值阈值进行比较，判断子段内的振动数据是否存在异常。这一方法能够及时发现微小的振动变化，从而实现对电力设备早期故障的预警。与传统的故障检测方法相比，本发明的技术方案具有更高的灵敏度和可靠性，能够有效预防潜在的故障风险，保障电力系统的安全稳定运行。

75、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下以本技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

76、根据下文结合附图对本技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本技术的上述及其他目的、优点和特征。