【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种高压断路器故障检测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
1、机械故障是高压断路器的主要故障类型。尽早发现断路器电气控制回路和操动机构中的缺陷和故障，不仅可以避免发生断路器操作故障以及避免发生事故，同时，也可以为断路器的故障维修提供必要的依据。
2、目前，高压断路器存在机械故障时，其动作机械特性中蕴含的振动信号会产生相应变化。断路器的动作信号为冲击信号，具有高复杂性、瞬时性、不规则性和非周期平稳性，易受噪声干扰，并且，由于高压断路器设备型号、故障类型及采集方案不同，在实际应用中难以全面地获取到不同高压短路器不同故障类型的数据，导致后续进行高压断路器故障检测时，需要依赖人工的判断，可见，目前的高压断路器故障检测的可靠性不佳。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种高压断路器故障检测系统、方法、电子设备以及存储介质，可以对不同的高压断路器故障进行检测，同时，提高了对高压断路器故障检测的可靠性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种高压断路器故障检测方法，包括：
3、模拟弹簧操动机构在不同工况情况下的工作故障，并通过虚拟仪器采集所述弹簧操动机构不同工作故障对应的振动信号；
4、生成所述振动信号对应的时频图；
5、将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集；
6、基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行
7、可选的，在本申请的一些实施例中，所述生成所述振动信号对应的时频图，包括：
8、对所述振动信号进行小波变换，得到所述振动信号对应的时频图，并将所述时频图的格式转换为预设格式。
9、可选的，在本申请的一些实施例中，所述对所述振动信号进行小波变换，得到所述振动信号对应的时频图，包括：
10、获取小波函数和尺度函数；
11、根据所述小波函数和尺度函数对所述振动信号进行小波变换，得到所述振动信号对应的时频图。
12、可选的，在本申请的一些实施例中，所述将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集，包括：
13、确定预设的故障类型与所述时频图之间的关联关系；
14、根据所述关联关系标注所述时频图的故障类型，得到训练集。
15、可选的，在本申请的一些实施例中，所述基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测，包括：
16、获取预设的检测模型；
17、在所述训练集中确定正样本和负样本，并组合所述正样本和负样本，得到样本对；
18、将所述样本对的正样本输入至所述高压断路器故障检测模型的第一子网络，以及；
19、将将所述样本对的负样本输入至所述高压断路器故障检测模型的第二子网络；
20、根据所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型；
21、通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测。
22、可选的，在本申请的一些实施例中，所述根据所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，包括：
23、检测所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征的相似性；
24、根据检测结果以及所述训练集的标注数据对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型。
25、可选的，在本申请的一些实施例中，所述检测所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征的相似性，包括：
26、计算所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征之间的特征距离；
27、所述根据检测结果以及所述训练集的标注数据对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，包括：根据预设的对比损失函数计算所述特征距离对应的特征损失，并基于所述特征损失以及所述训练集的标注数据对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型。
28、第二方面，本申请实施例提供了一种高压断路器故障检测装置，包括：
29、模拟模块，用于模拟弹簧操动机构在不同工况情况下的工作故障，并通过虚拟仪器采集所述弹簧操动机构不同工作故障对应的振动信号；
30、生成模块，用于生成所述振动信号对应的时频图；
31、关联模块，用于将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集；
32、训练模块，用于基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测。
33、相应的，本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时如上任一所述方法的步骤。
34、本申请还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的计算机程序。
35、本申请提供一种高压断路器故障检测方法、装置、电子设备以及存储介质，模拟弹簧操动机构在不同工况情况下的工作故障，并通过虚拟仪器采集所述弹簧操动机构不同工作故障对应的振动信号，接着，生成所述振动信号对应的时频图，然后，将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集，最后，基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测。在本申请提供的高压断路器故障检测的方案中，预先通过虚拟仪器采集弹簧操动机构不同工作故障对应的振动信号，并基于该振动信号对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，在进行高压断路器故障检测时，可以通过该高压短路器故障检测模型对不同类型的高压断路器进行故障检测，无需依赖人工的判断，不仅提高了对高压断路器故障检测的可靠性，还提高了对高压断路器故障的检测效率。
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1.一种高压断路器故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述生成所述振动信号对应的时频图，包括：
3.根据权利要求2所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行小波变换，得到所述振动信号对应的时频图，包括：
4.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集，包括：
5.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测，包括：
6.根据权利要求5所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述根据所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负样本特征对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述检测所述第一子网络输出的正样本特征以及所述第二子网络输出的负
8.一种高压断路器故障检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时如权利要求1至7任一项所述的高压断路器故障检测方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述的高压断路器故障检测方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种高压断路器故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述生成所述振动信号对应的时频图，包括：
3.根据权利要求2所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行小波变换，得到所述振动信号对应的时频图，包括：
4.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述将预设的故障类型与所述时频图进行关联，得到训练集，包括：
5.根据权利要求1所述的高压断路器故障检测方法，其特征在于，所述基于所述训练集对预设的检测模型进行训练，得到高压断路器故障检测模型，以通过所述高压断路器故障检测模型对高压断路器进行故障检测，包括：
6.根据权利要求5所述的高压断路器故障检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵洪平，姜贻哲，赵加能，李学腾，王宁，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司大理供电局，
类型：发明
国别省市：
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