一种智能电气箱监控系统的制作方法

本发明涉及智能监控，尤其涉及一种智能电气箱监控系统。

背景技术：

1、智能监控技术领域涉及使用先进的信息处理技术、传感器技术、数据通信技术和人工智能算法对各种对象和环境进行实时监控、分析和管理。在电气安全和维护方面尤为重要，可以实时监测电气系统的工作状态，预防电气火灾、故障和其他潜在的安全问题，通过智能监控，可以实现对电气系统运行效率的优化，及时发现和解决问题，从而保障人员安全和电气设备的稳定运行。

2、其中，智能电气箱监控系统是一个集成多种智能技术的监控解决方案，专门针对电气箱及其内部组件的性能和安全进行实时监控，目的是通过持续监控电气箱的工作状态和环境条件，实现对潜在安全隐患的早期识别和预警，保护电气设备免受损害，确保电力供应的稳定性和安全性，旨在减少电气故障导致的停机时间，降低维护成本，提高电气系统的整体性能和可靠性。

3、传统电气箱监控系统，在细微电流变化的监测与分析、电磁场异常的感知与处理方面存在明显不足，导致潜在故障的诊断与定位不够精确，维护工作大量依赖经验判断，增加了误判的风险，缺乏高效的预警和故障诊断建议机制，使得故障响应时间延长，维护成本上升，严重时甚至会影响电力供应的稳定性与安全性，减少了电气系统的运行效率与设备的长期稳定性，增加了电气安全事故的潜在风险。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能电气箱监控系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能电气箱监控系统包括：

3、电流波动分析模块收集电气箱实时电流数据，分析电流波动，识别高风险区域，得到电流异常指标；

4、微变电流监测模块基于所述电流异常指标，采集细微电流变化，运用小波变换细分电流信号，结合随机森林算法对故障类型进行分类，获取微变电流特征；

5、电磁场监测模块利用所述微变电流特征，监测电磁场变化，采集电磁场数据，构建电磁场分布图，得到电磁场异常指标；

6、异常定位模块基于所述电磁场异常指标，运用有限元分析与麦克斯韦方程计算故障点，定位故障源，生成故障位置信息；

7、预警信息发出模块根据所述故障位置信息，发送预警信息，获得预警执行反馈；

8、故障诊断与建议模块结合所述预警执行反馈，对故障原因进行分析，结合历史维护数据和故障库，提出维修或替换建议，构建维护与预防措施。

9、作为本发明的进一步方案，所述电流异常指标包括电流突增点、电流降低点和异常电流持续时间，所述微变电流特征具体为微小电流起伏模式、短时电流跳变次数和电流微变周期性特征，所述电磁场异常指标包括异常电磁波幅度、非周期性电磁波变化和电磁干扰频率分布，所述故障位置信息具体为故障发生的电路板编号、故障电元件序列和故障物理位置，所述预警执行反馈包括预警级别划分、预警响应人员分配和预警信息传递效率，所述维护与预防措施包括故障原因分析记录、维护操作步骤和未来预防措施建议。

10、作为本发明的进一步方案，所述微变电流监测模块包括：

11、电流变化采集子模块基于所述电流异常指标，采集电流的细微变化，包括每毫秒电流值的记录和电流波动的频率分析，获取细微电流数据集；

12、信号细分处理子模块基于所述细微电流数据集，运用小波变换对电流信号进行细分处理，将电流信号分解成多频段，识别电流中的细微变化和异常波动，得到电流信号细分结果；

13、故障分类分析子模块基于所述电流信号细分结果，结合随机森林算法进行故障类型的分类分析，通过比较差异故障类型下的电流变化特征，识别当前电流变化对应的潜在故障类型，生成微变电流特征。

14、作为本发明的进一步方案，所述随机森林算法，按照公式：

15、；

16、计算改进的特征重要性评分，其中，为改进后的特征重要性评分，为构成随机森林的所有决策树的集合，为树中的一个分裂节点，为在分裂节点上，因特征的使用而导致的不纯度减少量，为特征的出现频率，为特征与故障类别的相关性，为特征的变异系数，，，为权重系数。

17、作为本发明的进一步方案，所述电磁场监测模块包括：

18、特征电磁场采集子模块基于所述微变电流特征，采集对应的电磁场变化数据，揭示电气箱周围电磁场的实时状态，得到特征电磁场数据集；

19、电磁场数据分析子模块基于所述特征电磁场数据集，分析电磁场的变化趋势和异常模式，通过比较差异时间和位置的电磁场数据，识别电磁场的异常变化，获取电磁场异常分析结果；

20、电磁场分布图构建子模块基于所述电磁场异常分析结果，构建显示电气箱及其周围电磁场分布情况图表，生成电磁场异常指标。

21、作为本发明的进一步方案，所述异常定位模块包括：

22、电磁场数据处理子模块基于电磁场异常指标，对采集到的电磁场数据进行滤波、去噪和归一化处理，得到处理后的电磁场数据；

23、故障点计算子模块基于处理后的电磁场数据，运用有限元分析方法，结合电磁场的分布和强度变化，计算潜在故障点位置，生成故障点位置预估结果；

24、故障源定位子模块基于故障点位置预估结果，利用麦克斯韦方程对每个预估点周围电磁场进行分析，定位故障源的确切位置，获取故障位置信息。

25、作为本发明的进一步方案，所述有限元分析方法，按照公式：

26、；

27、计算电磁能量密度分布，其中，为改进后的电磁能量密度，为电场强度，为电位移密度，为磁场强度，为磁通密度，为材料的温度，为电导率变化，为材料密度，为振动速度，，，，为权重系数。

28、作为本发明的进一步方案，所述故障诊断与建议模块包括：

29、故障原因分析子模块基于所述预警执行反馈，对故障信号进行深度分析，识别故障信号特点和故障原因，得到故障原因分析结果；

30、历史数据比对子模块基于所述故障原因分析结果，与历史维护数据和故障库进行匹配比对，找出相似故障案例，获得相似故障比对结果；

31、维修建议构建子模块基于所述相似故障比对结果，结合设备情况和维护经验，提出针对性的维修或替换建议，并构建维护与预防措施。

32、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

33、本发明中，通过利用小波变换与随机森林算法精细化电流信号处理及故障类型分类，使得故障定位更为精准，避免传统系统出现误判的情况，同时对电磁场进行监控，加强了对电气设备工作环境的全面感知，提供了更全面的数据支持，为故障源定位提供了新的维度，实时预警与故障诊断建议显著减少了响应时间和维护成本，同时保障了电力供应的稳定性与安全性，显著提高了电气系统的可靠性与性能，提升故障诊断的精确度与效率。

技术特征：

1.一种智能电气箱监控系统，其特征在于，所述智能电气箱监控系统包括：

2.根据权利要求1所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述电流异常指标包括电流突增点、电流降低点和异常电流持续时间，所述微变电流特征具体为微小电流起伏模式、短时电流跳变次数和电流微变周期性特征，所述电磁场异常指标包括异常电磁波幅度、非周期性电磁波变化和电磁干扰频率分布，所述故障位置信息具体为故障发生的电路板编号、故障电元件序列和故障物理位置，所述预警执行反馈包括预警级别划分、预警响应人员分配和预警信息传递效率，所述维护与预防措施包括故障原因分析记录、维护操作步骤和未来预防措施建议。

3.根据权利要求1所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述微变电流监测模块包括：

4.根据权利要求3所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述随机森林算法，按照公式：

5.根据权利要求1所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述电磁场监测模块包括：

6.根据权利要求1所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述异常定位模块包括：

7.根据权利要求6所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述有限元分析方法，按照公式：

8.根据权利要求1所述的智能电气箱监控系统，其特征在于：所述故障诊断与建议模块包括：

技术总结
本发明涉及智能监控技术领域，具体为一种智能电气箱监控系统，智能电气箱监控系统包括电流波动分析模块、微变电流监测模块、电磁场监测模块、异常定位模块、故障预警模块和故障诊断与建议模块。本发明中，通过利用小波变换与随机森林算法精细化电流信号处理及故障类型分类，使得故障定位更为精准，避免传统系统出现误判的情况，同时对电磁场进行监控，加强了对电气设备工作环境的全面感知，提供了更全面的数据支持，为故障源定位提供了新的维度，实时预警与故障诊断建议显著减少了响应时间和维护成本，同时保障了电力供应的稳定性与安全性，显著提高了电气系统的可靠性与性能，提升故障诊断的精确度与效率。

技术研发人员：保金华,孙莉莉,沈瑞,沙渠林,席小娟
受保护的技术使用者：南通宏启智能装备有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/11