高 偉， 楊耿杰， 郭謀發(fā)， 徐麗蘭， 陳永往

(1. 福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院， 福建 福州 350116； 2. 國網(wǎng)福建漳州市供電有限公司， 福建 漳州 363000；3. 國網(wǎng)福建晉江市供電有限公司， 福建 泉州 362200)

采用振動(dòng)信號二維特征向量聚類的配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)識別新方法

高 偉1， 楊耿杰1， 郭謀發(fā)1， 徐麗蘭2， 陳永往3

(1. 福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院， 福建 福州 350116； 2. 國網(wǎng)福建漳州市供電有限公司， 福建 漳州 363000；3. 國網(wǎng)福建晉江市供電有限公司， 福建 泉州 362200)

配電開關(guān)動(dòng)作產(chǎn)生的振動(dòng)信號具有非線性非平穩(wěn)特性， 蘊(yùn)含機(jī)械狀態(tài)信息. 提出一種基于振動(dòng)信號二維特征向量和模糊K均值聚類的配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)識別新方法. 利用HHT帶通濾波對配電開關(guān)振動(dòng)信號進(jìn)行時(shí)頻分解， 分別求取各子頻帶信號的能量值和重心頻率， 得到振動(dòng)信號的二維特征向量作為反映配電開關(guān)的機(jī)械狀態(tài)的特征量. 提取配電開關(guān)在正常、 底座螺絲松動(dòng)、 機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀及卸掉A相觸頭絕緣拉桿等4種典型狀態(tài)實(shí)測振動(dòng)信號的二維特征向量做模糊K均值聚類， 結(jié)果表明， 所提取的特征向量能有效地表征配電開關(guān)的機(jī)械狀態(tài).

配電開關(guān)； 機(jī)械狀態(tài)； 振動(dòng)信號； 二維特征向量； HHT帶通濾波； 模糊K均值聚類

0 引言

開關(guān)電氣故障如觸頭接觸不良等， 大多由操作機(jī)構(gòu)失靈、 切換不到位等機(jī)械故障引起[1]. 統(tǒng)計(jì)表明， 約80%的開關(guān)故障由機(jī)械特性不良所造成[2-3]. 對開關(guān)常見的機(jī)械故障狀態(tài)如機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀、 彈簧或螺絲松動(dòng)等進(jìn)行監(jiān)測、 診斷， 可為開關(guān)設(shè)備狀態(tài)檢修提供有效的狀態(tài)量.

開關(guān)動(dòng)作所產(chǎn)生的振動(dòng)信號蘊(yùn)含有機(jī)械狀態(tài)信息， 機(jī)械狀態(tài)的改變將導(dǎo)致振動(dòng)信號的變化， 利用振動(dòng)信號進(jìn)行高壓斷路器機(jī)械故障診斷的研究由來已久[3-6]. 一般利用振動(dòng)信號的有效特征量識別機(jī)械狀態(tài)， 而開關(guān)振動(dòng)信號具有非周期、 非平穩(wěn)變化特點(diǎn)， 如何提取振動(dòng)信號的有效特征量對開關(guān)機(jī)械故障診斷至關(guān)重要. 已有文獻(xiàn)大多在振動(dòng)信號的幅值上提取其特征量， 如頻譜熵、 時(shí)頻能量熵等[7-10]， 這些特征量實(shí)質(zhì)上均為一維信息， 僅反映振動(dòng)信號能量集中程度， 無法反映其能量集中的位置， 具有一定的局限性. 另外， 針對配電開關(guān)設(shè)備的相關(guān)研究文獻(xiàn)較少.

提取振動(dòng)信號能量及其重心頻率作為其特征量， 提出一種基于振動(dòng)信號二維特征向量模糊聚類的配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)識別新方法. 對振動(dòng)信號作HHT帶通濾波， 提取振動(dòng)信號的能量、 重心頻率等二維特征向量. 該向量可同時(shí)反映振動(dòng)信號能量集中程度及能量集中位置， 較為全面地刻畫了振動(dòng)信號的時(shí)頻特征. 利用模糊K均值聚類(FKM)[11]實(shí)現(xiàn)配電開關(guān)不同機(jī)械狀態(tài)的識別. 對中壓SF6絕緣環(huán)網(wǎng)負(fù)荷開關(guān)模擬常見的機(jī)械故障， 測取相應(yīng)的振動(dòng)信號， 分析結(jié)果表明, 該方法能有效地識別配電開關(guān)的不同機(jī)械狀態(tài).

1 配電開關(guān)振動(dòng)信號的時(shí)頻分解方法

希爾伯特-黃變換(簡稱HHT)是一種具有完全自適應(yīng)性的時(shí)頻分析算法， 包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(簡稱EMD)和Hilbert變換, 適合于分析非周期非平穩(wěn)信號[3， 12-14]. HHT需考慮采樣頻率、 數(shù)據(jù)窗、 邊界條件及模態(tài)混疊等問題. EMD的模態(tài)混疊與信號的頻率特性和EMD算法本身有關(guān). 正態(tài)分布的白噪聲經(jīng)EMD后， 信號內(nèi)均勻分布的各頻率被規(guī)則地分解到各階IMF內(nèi)， 且前一階IMF的頻率是后一階IMF的兩倍， EMD類似于一個(gè)有效的二進(jìn)制濾波器組. 人為地在原始信號中加入正態(tài)分布的白噪聲， 可使混合信號的尺度均勻分布在時(shí)頻空間內(nèi)， 有效消除EMD產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象. 基于此， Huang等[15]提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法， 通過將信號預(yù)白化， 提高HHT分析的準(zhǔn)確性.

配電開關(guān)動(dòng)作信號經(jīng)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后， 得到各階固有模態(tài)函數(shù)(簡稱IMF)分量， 提取各階IMF分量中所有同頻率點(diǎn)的瞬時(shí)值進(jìn)行重構(gòu)， 可得到原始振動(dòng)信號的某個(gè)頻率分量. 通過帶通濾波亦可重構(gòu)出不同頻帶內(nèi)的原始振動(dòng)信號分量， 該濾波方法稱為HHT帶通濾波[3， 16-17]. 其步驟如下：

1) 對配電開關(guān)振動(dòng)信號進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解， 得到各階IMF分量和趨勢分量.

2) 求各階IMF分量的Hilbert時(shí)頻譜， 得到各階IMF分量所對應(yīng)的瞬時(shí)頻率.

3) 逐次對每階IMF分量的瞬時(shí)頻率進(jìn)行判斷， 若此頻率不在選定頻帶的范圍內(nèi)， 則將此時(shí)刻對應(yīng)的IMF分量置零.

4) 將經(jīng)處理后的各階IMF分量累加， 得到選定頻帶范圍內(nèi)的振動(dòng)信號分量.

5) 繼續(xù)求得振動(dòng)信號在其他頻帶內(nèi)的分量.

2 配電開關(guān)振動(dòng)信號二維特征向量求取方法

設(shè)一維振動(dòng)信號時(shí)間序列{x(n)|n=1, 2, …,N}， 以Δf為平均帶寬， 經(jīng)一次HHT帶通濾波重構(gòu)得L個(gè)子頻帶分量； 每個(gè)子頻帶分量， 以Δf′為平均帶寬， 進(jìn)行二次HHT帶通濾波得M個(gè)二次重構(gòu)分量. 其中:L等于振動(dòng)信號的頻帶范圍與一次HHT帶通濾波帶寬的比值，M等于一、 二次HHT帶通濾波的帶寬比值. 再分別按下列算式求得能量值和重心頻率.

由于各個(gè)特征值的幅值大小不一， 為便于各振動(dòng)信號的特征向量進(jìn)行比較， 對能量和重心頻率作歸一化處理， 轉(zhuǎn)換為無單位的值.

將這k個(gè)振動(dòng)信號的能量值和重心頻率按下式組合成一個(gè)新矩陣Ef作為配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)二維特征向量矩陣. 每一行代表一個(gè)振動(dòng)信號的特征， 每兩列組成該振動(dòng)信號一個(gè)頻段的二維特征， 由此構(gòu)成k×2L的矩陣. 由于同時(shí)反映了配電開關(guān)振動(dòng)信號能量值大小和重心頻率的變化， 二者互為補(bǔ)充， 相比于用一維特征量表征配電開關(guān)振動(dòng)信號， 二維特征向量可更好地體現(xiàn)振動(dòng)信號的時(shí)頻分布特征.

圖1 振動(dòng)信號二維特征向量提取算法流程框圖 Fig.1 Extracting flow of 2-D feature vector

振動(dòng)信號的二維特征向量與開關(guān)操作振動(dòng)模式有關(guān)， 當(dāng)振動(dòng)模式相對穩(wěn)定時(shí)， 分解后的二維特征向量較為接近； 若檢測到的二維特征向量與正常狀態(tài)下出現(xiàn)較大偏差， 表明該開關(guān)的振動(dòng)模式發(fā)生了變化， 機(jī)械狀態(tài)可能出現(xiàn)異常[3].k個(gè)振動(dòng)信號二維特征向量提取算法流程如圖1所示.

3 配電開關(guān)振動(dòng)信號檢測及特征量提取

3.1 配電開關(guān)振動(dòng)信號檢測

配電開關(guān)狀態(tài)檢測系統(tǒng)由加速度傳感器、 信號采集裝置和信號分析軟件組成， 如圖2所示. 加速度傳感器的頻率響應(yīng)范圍為0.5～6 000 Hz， 靈敏度為100 mV·(m·s-2)-1， 量程為50 m·s-2， 滿量程時(shí)輸出電壓為5 V； 信號采集裝置由NI的數(shù)據(jù)采集模塊6211搭建， 信號分析軟件采用Matlab和LabVIEW開發(fā). 對中壓SF6負(fù)荷開關(guān)動(dòng)作進(jìn)行實(shí)驗(yàn)， 加速度傳感器安裝在最靠近振動(dòng)源的開關(guān)操動(dòng)機(jī)構(gòu)主軸附近， 如圖3所示. 檢測配電開關(guān)在正常狀態(tài)、 底座螺絲松動(dòng)、 機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀及卸掉A相觸頭絕緣拉桿等情況下的大量合閘振動(dòng)信號， 振動(dòng)信號幅值為加速度傳感器輸出電壓值的大小.

圖2 振動(dòng)信號檢測系統(tǒng) 圖3 加速度傳感器安裝位置Fig.2 Vibration signal detection system Fig.3 Installation location of acceleration sensor

3.2 配電開關(guān)振動(dòng)信號二維特征量提取

當(dāng)開關(guān)發(fā)生分合閘操作， 振動(dòng)信號出現(xiàn)急劇變化， 為消除傳感器零漂影響， 設(shè)定啟動(dòng)閾值為3.3 V. 信號幅值超過閾值時(shí)， 截取啟動(dòng)前后0.1 s(其中啟動(dòng)前7.5 ms)時(shí)長的振動(dòng)信號， 作為待分析信號. 由文[3]可知， 信號頻率主要分布在0～20 kHz范圍. 對截取的信號做集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解， 并以2 kHz帶寬將信號劃分成10個(gè)頻帶， 通過HHT帶通濾波進(jìn)行一次重構(gòu)， 得到10個(gè)子頻帶的重構(gòu)分量. 對一次重構(gòu)分量再進(jìn)行二次HHT帶通濾波， 取二次帶通濾波的頻帶寬度為0.4 kHz， 則每個(gè)子頻帶重構(gòu)分量可得到5個(gè)二次帶通濾波重構(gòu)分量， 由這5個(gè)二次帶通濾波重構(gòu)波形可提取1個(gè)能量值和1個(gè)重心頻率， 將其作為各二次重構(gòu)分量的二維特征向量， 則1個(gè)振動(dòng)信號可提取10個(gè)二維特征向量. 對配電開關(guān)在底座螺絲松動(dòng)和卸掉A相觸頭絕緣拉桿等情況下的合閘振動(dòng)信號各取3組數(shù)據(jù)， 提取其二維特征向量， 可得圖4所示的分布圖， 6組數(shù)據(jù)的二維特征向量通過不同顏色或符號加以區(qū)別.

圖4 二維特征向量分布圖Fig.4 Scattergram of 2-D feature vector

由圖4可看出， 配電開關(guān)底座螺絲松動(dòng)和卸掉A相觸頭絕緣拉桿這兩種機(jī)械故障狀態(tài)的二維特征在低頻部分能量較大， 高頻部分能量較小， 接近于零； 在第1、 6、 7、 8、 9重構(gòu)頻帶能量差異明顯， 第2重構(gòu)頻帶重心頻率差異明顯. 二維特征向量不僅反映了配電開關(guān)振動(dòng)信號的能量集中程度， 同時(shí)直觀反映了其能量集中的位置， 兩者互相補(bǔ)充， 可較為全面地描述信號時(shí)頻特征的變化情況.

為識別配電開關(guān)在正常狀態(tài)、 底座螺絲松動(dòng)、 機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀及卸掉A相觸頭絕緣拉桿等4種情況下的振動(dòng)信號， 每種狀態(tài)各取3組作為樣本， 再取2組任意狀態(tài)數(shù)據(jù)作為待檢數(shù)據(jù). 編號如下： 1～3為正常狀態(tài)， 4～6為底座螺絲松動(dòng)， 7～9為機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀， 10～12為卸掉A相觸頭絕緣拉桿， 13～14為測試數(shù)據(jù). 求取這14組數(shù)據(jù)的能量值El和重心頻率Fg， 分別如下所示.

4 基于FKM聚類的配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)識別

4.1 FKM聚類

模糊聚類算法常用于開關(guān)振動(dòng)信號特征量識別， 其中多采用模糊C均值聚類(fuzzy C-mean, FCM)， 識別效果較好[18-19]. 但FCM在應(yīng)用中存在一些不足， 如算法對初值敏感， 不同的初值可能得到不同的聚類結(jié)果， 甚至無解.

模糊K均值聚類[11]是一種基于模糊劃分、 非監(jiān)督動(dòng)態(tài)聚類方法， 相比于FCM聚類， 該算法可人為輸入將待分類的n個(gè)向量xj(j=1, 2, …,n)分成k類的初始模糊隸屬度矩陣U(1)， 彌補(bǔ)了FCM的不足.

4.2 配電開關(guān)機(jī)械狀態(tài)識別

將振動(dòng)信號的二維特征向量表征配電開關(guān)振動(dòng)模式， 并通過逐步建立相應(yīng)的振動(dòng)指紋庫， 為配電開關(guān)機(jī)械故障診斷奠定基礎(chǔ). 通過對正常狀態(tài)、 底座螺絲松動(dòng)、 機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀和卸掉A相觸頭絕緣拉桿等4種情況下開關(guān)合閘振動(dòng)信號二維特征向量的FKM聚類識別， 驗(yàn)證本文所提方法的有效性.

將式(6)、 式(7)按式(5)組合成一個(gè)新矩陣Ef, 將Ef作為FKM聚類的輸入， 已知樣本狀態(tài)有4種， 設(shè)置FKM聚類數(shù)目為4， 初始模糊隸屬度矩陣U(1)如下式所示：

其中： 各已知狀態(tài)的隸屬度均取0.7， 表示對應(yīng)狀態(tài)已知， 而待驗(yàn)狀態(tài)1、 2的隸屬度取0.1， 表示對應(yīng)狀態(tài)未知. 取加權(quán)指數(shù)m=2， 迭代中止因子ε=10-5， 最大迭代次數(shù)kmax=100. 迭代收斂后， 得到隸屬度矩陣如下式所示.

表1 FKM分類結(jié)果Tab.1 Classification results of FKM

U為4×14的矩陣， 行號對應(yīng)狀態(tài)類別， 列號對應(yīng)樣本編號，U中的元素表征每個(gè)樣本屬于相應(yīng)狀態(tài)類別的隸屬度， 隸屬度越大屬于該狀態(tài)類別的概率越高. 根據(jù)U中元素最大值出現(xiàn)的位置獲得表1的分類結(jié)果： 樣本1～3同屬一類， 為正常狀態(tài)； 10～12同屬一類， 為底座螺絲松動(dòng)狀態(tài)； 待驗(yàn)樣本13和樣本4～6同屬一類， 判別為底座螺絲松動(dòng)狀態(tài)； 待驗(yàn)樣本14與樣本7～9同屬一類， 判別為機(jī)械結(jié)構(gòu)卡澀狀態(tài)， 以上判定結(jié)果和實(shí)際狀態(tài)一致.

5 結(jié)語

1) 由振動(dòng)信號的能量及重心頻率構(gòu)成其時(shí)頻二維特征向量， 兩者互相補(bǔ)充， 可較為全面地描述信號時(shí)頻特征的變化.

2) 通過兩次HHT帶通濾波， 每個(gè)振動(dòng)信號均得到多個(gè)二維特征向量， 該向量可更有效地反映振動(dòng)信號的復(fù)雜特性.

3) 不同機(jī)械故障類型振動(dòng)信號的FKM聚類識別驗(yàn)證了振動(dòng)信號二維特征向量的有效性， 為配電開關(guān)機(jī)械故障診斷指紋庫的建立提供了一種有效手段.

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Anovelmechanicalstateidentificationmethodfordistributionswitchbasedonvibrationsignal2-Dfeaturevectorwithclusteringalgorithm

GAO Wei1， YANG Gengjie1， GUO Moufa1， XU Lilan2， CHEN Yongwang3

(1. College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350116, China；2. State Grid Fujian Zhangzhou County Electric Power Supply Co. Ltd., Zhangzhou, Fujian 363000, China；3. State Grid Fujian Jinjiang County Electric Power Supply Co. Ltd., Quanzhou, Fujian 362200, China)

Vibration signals of distribution switches that contain mechanical information are characterized by nonlinearity and nonstationarity. Thus, A novel mechanical state identification method for distribution switch based on vibration signal 2-D feature vector with fuzzy K-mean clustering algorithm was proposed in this paper. Taking advantage of HHT band-pass filter, vibration signals would be decomposed in time and frequency domain in order to obtain each sub-band reconstructed signal’s energy and center frequency as the 2-D feature vector, which could represent the mechanical state for distribution switch. FKM clustering was applied to these 2-D feature vectors of observed vibration signals in four typical conditions including normal states, screw loosing states， mechanical structure clamping stagnation states and relieved insulated pull rod of phase A contacts states. Results show that the feature quantity can represent the mechanical state of distribution switch accurately and effectively.

distribution switch; mechanical state; vibration signal; 2-D feature vector; HHT band-pass filter; FKM clustering

10.7631/issn.1000-2243.2017.05.0674

1000-2243(2017)05-0674-07

TM77

A

2016-04-12

楊耿杰(1966-)， 教授， 主要從事電力系統(tǒng)分析研究， 80201931@qq.com

福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016J01218)； 福建省教育廳科研資助項(xiàng)目(JA15086)

(責(zé)任編輯： 沈蕓)