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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种变流器多工况开路故障诊断方法，通过收集不同工况、不同工作状态下的三相电流电流数据作为故障样本，然后从故障样本中通过最优离散小波变换和自动特征提取获取与故障强相关的故障特征，从而构建训练数据集；采用训练数据集训练随机森林模型来构建故障特征与故障标签的函数映射关系；最后将训练好的随机森林模型部署到嵌入式系统中，实时提取被检测对象故障特征并给出故障分类标签，实现故障诊断。

主权项：1.一种变流器多工况开路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1、数据采集；采集仿真变流器和实际变流器在不同工况、不同工作状态下的电流数据，每组电流数据采集M个周期，每个周期等时间间距采集N个采样点；记变流器在第js种工况、第m种工作状态下采集一组电流数据为表示单个采样点的三相电流数据；其中，s＝0表示仿真变流器的电流数据，s＝1表示实际变流器的电流数据；js＝1,2,3,…，js表示不同的工况条件；m＝1,2,…,22，m表示变流器的工作状态，包括正常工作状态和21种开路故障状态，故障类型包括单管开路故障6种、双管开路故障15种；2、数据预处理；2.1、将不同工作状态下的电流数据添加标签，其中，正常状态的电流数据标签记为：Normal；单管开路故障1～6的电流数据标签记为：T1～T6开路故障；双管开路故障1～15的电流数据标签记为：T1T2开路故障、T1T3开路故障、T1T4开路故障、T1T5开路故障、T1T6开路故障、T2T3开路故障、T2T4开路故障、T2T5开路故障、T2T6开路故障、T3T4开路故障、T3T5开路故障、T3T6开路故障、T4T5开路故障、T4T6开路故障、T5T6开路故障；添加标签后的不同工作状态下的电流数据对应故障索引值为y＝1,2,…,22；2.2、将添加标签后的电流数据按整周期进行划分，并等间距降采样形成M个子序列，每个子序列记为Xin表示第i子序列中第n个采样点的三相电流数据，其标签记为yi；按照上述方式枚举j0和m的所有取值，从中共计得到nt个子序列xi，组成训练数据集其中，nt＝22*j0*M；枚举j1和m的所有取值，从中共计得到nv个子序列组成验证数据集2.3、将和中的每一个xi按照如下公式做方差归一化，得到归一化后的训练数据集和验证数据集 其中，mean代表求均值运算，var代表求方差运算；3、最优离散小波分解；3.1、将和中每个样本的子序列作J层离散小波分解： 其中，为第层小波分解尺度系数中的第k个值，为第层小波分解近似系数的第k个值；表示第i个子序列中第n个采样点归一化后的三相电流数据；和根据和由Mallat算法求取，而和由小波函数φ·按如下公式计算： J层离散小波分解后，将每一层的尺度系数组成一个尺度序列，其中，第层小波分解的尺度系数组成的尺度序列表示为表示第层小波分解的尺度序列的长度；将第J层小波分解的近似系数组成一个近似序列表示为nJ,k表示第J层小波分解的近似序列的长度；3.2、构建小波分解的候选分解方案集合，记为φl,hl分别表示不同的小波函数和分解层数，l＝1,2,…,nl，nl表示候选的分解方案总个数；3.3、计算中每一个分解方案的重构信号： 3.4、计算每一个分解方案的目标函数： 其中，nk代表重构信号DJn的长度，j代表虚数符号；3.5、选择候选分解方案集合中使得FICDJ最小的分解方案作为最优离散小波分解；4、自动特征提取；4.1、将归一化训练数据集和验证数据集中的每一个子序列进行最优离散小波分解，得到J个尺度序列和1个近似序列4.2、分别计算J个尺度序列和1个近似序列的时域特征:平均值、均方根、标准差、熵、能量、偏度、峰度、均匀性和自相关性；再通过FFT变换计算J个尺度序列和1个近似序列的前MF项系数作为频域特征，MF为自动特征提取的超参数；针对每一个将由计算得到的所有时域特征和频域特征构成一个集合，命名为特征集合Fi，表示为xn代表J个尺度序列和1个近似序列中的某个时域特征或频域特征，nX代表Fi中的特征总数量；4.3、迭代计算Fi中每一个xn的特征权重W[xn]η+1： 其中，W[xn]η表示第η次迭代时xn的特征权重，P[·]η为第η次迭代中的特征得分评估函数，P[Fi]η表示Fi在第η次迭代中的得分数，表示Fi中除去xn后组成的特征集合在第η次迭代中的得分数，P[xn]η表示特征xn在第η次迭代中的得分数；迭代Nw次后，将每一个xn的按取值进行从大到小排序，选择的特征组成故障特征集，Nw和Wopt为自动特征提取的超参数；将和中的每一个子序列按照上述方式计算故障特征集，记为然后将和中的每一个用替代形成最终的训练数据集和最终的验证数据集5、训练随机森林模型；5.1、设置随机森林模型训练超参数ros,rpt,Nt,m,v，rpt表示随机森林训练数据集与验证数据集样本数量比，ros表示每个决策树训练时样本的抽样比例，Nt为生成的决策树个数，m、v分别为在的中叠加高斯噪声的均值和方差；5.2、根据rpt，从中随机抽样样本得到数据集T，从中随机抽样样本得到数据集P，使得P与T中样本数量之比等于rpt；5.3、生成Nt棵决策树，从而得到训练好的随机森林模型，随机森林最后的分类结果表示为： 其中，代表第κ棵决策树以作为输入时的输出；wκ代表第κ棵决策树的投票权重；I.表示指示函数，如果hκ·＝＝y成立，则Ihκ·＝＝y＝1，否则，Ihκ·＝＝y＝0，y＝1,2...22；6、故障诊断模型部署与在线故障诊断6.1、将训练好的随机森林模型编译成.obj文件部署到嵌入式系统中；6.2、实时采样被测变流器一个周期的三相电流数据，等时间间距采集N个采样点，再按照步骤2.3进行数据归一化；6.3、对归一化后的电流数据按照4自动特征提取并计算故障特征集，记为然后将通过部署在嵌入式系统中的随机森林模型进行计算，得到故障分类结果最后根据查询步骤2.1中的故障索引编号y＝1,2,…,22，定位故障类型。

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