一种断路器故障检测方法及系统与流程

本发明涉及断路器故障检测，具体为一种断路器故障检测方法及系统。

背景技术：

1、10kv断路器通常在高湿、高温、高压的恶劣环境中运行，非常容易导致设备过早老化和机械故障。由于10kv断路器的工作环境和操作要求，精准识别配电设备中断路器机械故障是一个综合难题。

2、目前市场的检测多采用位移传感器，对断路器机构的分合闸时间、总行程、超程和弹跳等特性参数进行检测，并通过检测数据评估断路器的健康状况，这种检测手段只能判断断路器机构后半段行程的健康状态，无法预警分合闸线圈故障、机构传动卡涩等前端故障。

3、声纹识别技术可以通过对分合闸线圈电流、断路器传动机构以及辅助触头在操作过程产生的声纹信号进行提取识别，并与标准值进行比较，实现断路器故障全方位监测。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的断路器故障检测方法存在无法判断短路机构前半段状态，无法预警分合闸线圈故障，机构传动卡涩以及如何进行声纹识别的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种断路器故障检测方法，包括对断路器进行数据采集，进行第一增强处理；对数据进行编码，进行第一特征优化；优化特征属性，识别故障模式。

4、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述对断路器进行数据采集包括使用传感器采集断路器操动声音信号。

5、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述进行第一增强处理包括对声音信号进行质量优化。

6、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述对数据进行编码包括对声音信号进行编码。

7、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述进行第一特征优化包括对声音信号进行特征提取。

8、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述优化特征属性包括使用线性判别分析对联合倒谱系数进行初步降维，保留主要类别区分特征；

9、采用核主成分分析对数据的非线性结构进一步降维；

10、将降维后的特征向量输入mobilenet_yolov4神经网络模型进行训练，生成故障识别模型。

11、作为本发明所述的断路器故障检测方法的一种优选方案，其中：所述识别故障模式包括在pytorch框架下构建mobilenet_yolov4神经网络结构，并基于断路器操作数据集进行模型训练；

12、设定初始学习率和迭代次数优化模型参数，利用验证集和测试集对模型进行准确率和召回率评估，并通过优化算法提升识别性能。

13、本发明的另外一个目的是提供一种断路器故障检测系统，其能通过模仿人耳对声音信号的处理过程，进而提取电力设备声音信号听觉特征的方法，解决了目前的断路器故障检测方法含有无法进行声纹检测的问题。

14、作为本发明所述的断路器故障检测系统的一种优选方案，其中：包括

15、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现断路器故障检测方法的步骤。

16、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现断路器故障检测方法的步骤。

17、本发明的有益效果：本发明提供的断路器故障检测方法通过模仿人耳对声音信号的处理过程，进而提取电力设备声音信号听觉特征的方法，同时，考虑到单一特征反映信号信息能力有限，将听觉特征与时频特征相结合可更全面地反映信号信息。全部采用智能自动化流程。这种智能自动化的故障检测方法可有效降低人工成本和时间，极大提升了运维效率，同时提高了故障响应的速度和维护的准确性。本发明在运维效率、成本以及全面性方面都取得更加良好的效果。

技术特征：

1.一种断路器故障检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述对断路器进行数据采集包括使用传感器采集断路器操动声音信号。

3.如权利要求2所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述进行第一增强处理包括对声音信号进行质量优化。

4.如权利要求3所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述对数据进行编码包括对声音信号进行编码。

5.如权利要求4所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述进行第一特征优化包括对声音信号进行特征提取。

6.如权利要求5所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述优化特征属性包括使用线性判别分析对联合倒谱系数进行初步降维，保留主要类别区分特征；

7.如权利要求6所述的断路器故障检测方法，其特征在于：所述识别故障模式包括在pytorch框架下构建mobilenet_yolov4神经网络结构，并基于断路器操作数据集进行模型训练；

8.一种采用如权利要求1～7任一所述的断路器故障检测方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块，特征提取模块，故障分析模块；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的断路器故障检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的断路器故障检测方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种断路器故障检测方法及系统，涉及断路器故障检测技术领域，包括对断路器进行数据采集，进行第一增强处理；对数据进行编码，进行第一特征优化；优化特征属性，识别故障模式。本发明提供的断路器故障检测方法通过模仿人耳对声音信号的处理过程，进而提取电力设备声音信号听觉特征的方法，同时，考虑到单一特征反映信号信息能力有限，将听觉特征与时频特征相结合可更全面地反映信号信息。全部采用智能自动化流程。这种智能自动化的故障检测方法可有效降低人工成本和时间，极大提升了运维效率，同时提高了故障响应的速度和维护的准确性。本发明在运维效率、成本以及全面性方面都取得更加良好的效果。

技术研发人员：尹翔宇,徐萌,刘进,杭雅慧,宋淼,印成,陈朝勤,裴强,陆军
受保护的技术使用者：江苏南瑞帕威尔电气有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/4/10