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申请/专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局
摘要：本发明公开了一种用于高压断路器电磁铁的磁性异常检测方法，包括以下步骤：在高压断路器电磁铁的关键位置固定安装霍尔效应传感器，利用同步采样技术捕获每个高压断路器电磁铁在正常运行和负载变化时的磁场强度及其变化；自适应滤波技术根据磁场强度的实时变化动态调整滤波参数，优化信号的信噪比；实施基于动态阈值分析的信号处理算法，识别磁场信号中的突然跳变及间歇性衰减现象；从经过信号处理算法计算的磁场数据中提取关键特征，使用关键特征集训练支持向量机模型以区分电磁铁状态；支持向量机模型识别和分类高压断路器电磁铁的健康状态；结合电磁铁的历史维护记录和操作数据，对高压断路器电磁铁健康状态的动态管理，提前故障预警时间。
主权项：1.一种用于高压断路器电磁铁的磁性异常检测方法，用于检测高压断路器电磁铁的性能，其特征在于，包括以下步骤：S1：在高压断路器电磁铁的关键位置固定安装霍尔效应传感器，捕获每个高压断路器电磁铁在正常运行和负载变化时的磁场强度及其变化，并计算数字化磁场数据Ditk和包含时间戳和综合磁场强度的数据点集合Stk；S2：根据霍尔效应传感器采集的磁场强度的实时变化动态调整滤波参数，优化信号的信噪比，并计算每个霍尔效应传感器滤波输出值Fitk以及标准偏差值σtk；S3：识别磁场信号中的突然跳变及间歇性衰减现象，通过计算信号的短时变化率Rtk并与初始阈值θt，并计算m个时间点的短时变化率与其对应阈值的差的平均值Ctk，若Rtk大于θt，则磁场性能发生突变，若Ctk小于0，磁场性能有衰减或蠕变现象；S4：从经过信号处理算法计算的磁场数据中提取关键特征，所述关键特征包括磁场强度变化、频率特征和时间序列分析结果，使用关键特征集训练支持向量机模型以区分电磁铁的状态；S5：通过支持向量机模型识别和分类高压断路器电磁铁的当前健康状态，得到分类结果，并根据支持向量机模型的输出生成高压断路器电磁铁的健康监测报告，并通过网络接口将报告和预警信息实时发送给监控系统和维护人员。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司南宁供电局 用于高压断路器电磁铁的磁性异常检测方法
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