【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力设备故障检测，具体涉及一种弹簧操动机构故障检测与优化方法及相关装置。
技术介绍
1、在ct20弹簧操动机构的故障检测领域，提升检测的准确性和实时性具有重要意义，传统的故障检测方法通常依赖于定期维护和手动检查，然而，这些方法存在诸多局限性和缺陷。例如，传统方法难以实时监测ct20弹簧操动机构的运行状态，容易出现故障误报或漏报的问题；其次，在对弹簧操动机构运行状态检测时，只通过单一种类传感器采集个别部件的数据，使得检测结果不够全面，无法精确地确定故障类型及等级。为此，提升弹簧操动机构的故障检测精度和检测的自适应能力，实现对ct20弹簧操动机构的实时检测和故障预测，更全面地捕捉设备运行状态，减少故障误报和漏报尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种弹簧操动机构故障检测与优化方法及相关装置，用以解决目前单一数据源的依赖使得检测结果不够全面，无法实现实时的监测和故障预测，造成故障误报和漏报的技术缺陷。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
3、第一方面，提供了一种弹簧操动机构故障检测与优化方法，包括：
4、利用应力传感器、速度传感器和振动传感器，对弹簧操动机构的关键数据进行实时采集；
5、基于采集的所述关键数据，构建多维数据框架，得到多维数据集；
6、从得到的所述多维数据集进行故障特征提取和数据分析，并基于提取的所述故障特征构建自适应故障模型，然后通过多模态数据融合，得到实时
7、通过所述实时故障检测结果，利用强化学习的自动校准和优化，对所述应力传感器、速度传感器和振动传感器进行优化。
8、进一步地，在所述利用应力传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
9、构建弹簧操动机构几何模型，并定义所述弹簧操动机构几何模型中各个部件的材料属性，利用有限元分析模拟弹簧操动机构在工作载荷下的应力分布和变形行为；
10、根据弹簧操动机构的实际工作状态，设定载荷条件和边界条件，并对弹簧操动机构几何模型进行网格划分，生成初步的应力分布云图；
11、利用自适应应力感知算法，对所述应力分布云图上的应力分布数据进行分析，自动识别应力集中区域并获得应力分布中各点的梯度值以及应力变化显著区域；
12、将识别出的应力集中点进行聚类处理，使相邻的高应力梯度点组合成为一个应力集中区域；
13、应用assa算法细化应力集中区域边界，确定应力分布密集区域，并通过遗传优化算法确定应力传感器在弹簧操动机构上的布置位置。
14、进一步地，在所述利用速度传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
15、利用已布置的应变传感器，获取弹簧操动机构在不同操作状态下的初始运动数据，并根据所述初始运动数据，建立弹簧操动机构中弹簧的运动模型，模拟所述弹簧从静止、运动及不同操作条件下的动态行为；
16、采用多模态运动分析，实时捕捉弹簧操动机构中弹簧的运动轨迹，获取视觉数据，并从所述视觉数据中提取关键运动特征；
17、利用建立的所述弹簧运动模型，提取弹簧的运动参数，并使用卡尔曼滤波器融合所述视觉数据和所述运动参数；
18、通过遗传优化算法，确定速度传感器在弹簧操动机构上的布置位置。
19、进一步地，在所述利用振动传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
20、使用现有振动传感器或临时布置的传感器，收集弹簧操动机构在不同操作条件下的振动数据；
21、将振动数据与应力数据和速度数据相结合，通过多模态融合技术，分析弹簧操动机构在不同操作条件下的动态行为；
22、使用多模态运动分析算法，识别出弹簧在不同操作模式下的振动模式；
23、对比不同操作模式下的振动模式，确定振动最剧烈的操作条件，通过遗传优化算法确定振动传感器在弹簧操动机构上的布置位置。
24、进一步地，基于采集的所述关键数据，构建多维数据框架，得到多维数据集，具体包括：
25、在应力传感器、速度传感器和振动传感器布置完成后，利用多频自适应采样算法，根据应力传感器、速度传感器和振动传感器布置位置，动态调节关键数据采样频率，使得应力、速度和振动多维数据被同时采集；
26、在同时采集的所述应力、速度和振动多维数据上，构建多维数据框架，并利用多模态数据融合技术，对采集的所述应力、速度和振动多维数据进行标准化整合；
27、将所述标准化后的多维数据整合于三维数据矩阵中，其中，第一维度为时间，第二维度为传感器位置，第三维度为数据类型；
28、基于所述三维数据矩阵，生成多维数据表格，得到多维数据集。
29、进一步地，从得到的所述多维数据集进行故障特征提取和数据分析，并基于提取的所述故障特征构建自适应故障模型，然后通过多模态数据融合，得到实时故障检测结果，具体包括：
30、从多维数据集中提取应力数据、速度数据和振动数据故障特征，使用皮尔逊相关系数衡量不同故障特征数据之间的线性相关性；
31、将与所有故障特征对应的相关性计算结构组成相关矩阵，识别出具有相互关联性的故障特征以及包含冗余信息的故障特征；
32、利用随即森林算法，评估每个故障特征在故障预测中的重要性，并基于故障特征重要性评估结构，选择最重要的故障特征，优化故障预测效果；
33、基于提取的故障特征，建立自适应故障模型，并利用所述自适应故障模型，实时计算故障发生概率；
34、通过多模态数据融合技术，对应力数据、速度数据和振动数据进行综合分析，得到故障检测结果和警示信息。
35、进一步地，通过所述实时故障检测结果，利用强化学习的自动校准和优化，对所述应力传感器、速度传感器和振动传感器进行优化，具体包括：
36、根据实时故障检测结果和警示信息，利用强化学习的自动校准和优化对应力传感器、速度传感器和振动传感器进行自动校准优化。
37、第二方面，提供了一种弹簧操动机构故障检测与优化系统，包括：
38、采集模块，用于实时采集弹簧操动机构的关键数据；
39、框架构建模块，用于基于采集的所述关键数据，构建多维数据框架，得到多维数据集；
40、故障特征提取模块，用于从得到的所述多维数据集进行故障特征提取；
41、数据分析模块，用于对多维数据集进行数据分析；
42、模型构建模块，用于构建自适应故障模型；
43、强化学习模块，用于对应力传感器、速度传感器和振动传感器进行优化。
44、第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的弹簧操动机构故障检测与优化方法的步骤。
45、第四方面，提供了一种计算机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种弹簧操动机构故障检测与优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用应力传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用速度传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用振动传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，基于采集的所述关键数据，构建多维数据框架，得到多维数据集，具体包括：
6.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，从得到的所述多维数据集进行故障特征提取和数据分析，并基于提取的所述故障特征构建自适应故障模型，然后通过多模态数据融合，得到实时故障检测结果，具体包括：
7.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，通过所述实时故障检测结果，利用强化学习的自动校准和优化，对所述应力传感器、速度传感器和振动传感器进
8.一种弹簧操动机构故障检测与优化系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一项所述的弹簧操动机构故障检测与优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读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权利要求1~7任一项所述的弹簧操动机构故障检测与优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种弹簧操动机构故障检测与优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用应力传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用速度传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的的故障检测与优化方法，其特征在于，在所述利用振动传感器对弹簧操动机构的关键数据进行采集之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，基于采集的所述关键数据，构建多维数据框架，得到多维数据集，具体包括：
6.根据权利要求1所述的故障检测与优化方法，其特征在于，从得到的所述多维数据集进行故障特征提取和数据分析，并基于提取的所述故...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔浩然，安宁，黄晓伟，惠晨宇，杨坤，高亚宁，
申请(专利权)人：西安西电高压开关操动机构有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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