【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析与监测，具体为一种基于振动分析的电力设备故障预测方法。
技术介绍
1、随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力设备的稳定运行对于保证电力供应的质量和安全性至关重要。然而，电力设备在长期运行过程中可能会出现各种故障，这些故障不仅可能导致电力供应中断，还会给电网安全带来严重威胁。为了及时发现并预防潜在故障，提高电力设备的运行可靠性，开发高效准确的故障预测技术显得尤为重要。因此，本专利技术旨在提供一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，以实现对电力设备早期故障的有效检测与预警。
2、传统的电力设备故障检测方法主要依赖于定期的人工检查和简单的在线监测手段，例如温度监测、油质分析等。虽然这些方法能够在一定程度上反映设备的运行状态，但由于缺乏对设备内部状态的深入分析，往往难以及时发现早期故障。此外，人工检查耗时费力，成本高昂，且存在一定的主观性和局限性；而简单的在线监测手段通常只能反映设备表面的状态变化，无法全面评估设备的健康状况。
3、近年来，随着传感器技术和数据分析技术的发展，基于振动分析的故障诊断技术逐渐成为研究热点。现有技术中，已经有一些利用振动信号进行故障预测的方法，这些方法通常通过采集设备运行时产生的振动信号，对其进行分析处理，以识别设备的异常状态。然而，现有的振动分析方法大多关注于静态特征的提取，对于振动信号的动态变化关注不足，导致故障预测的准确性和实时性较差。此外，现有技术在处理振动信号时，往往忽略了不同频率成分的重要性，使得故障预测模型的鲁棒性不足。
4、本专
技术实现思路
1、一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2、采集电力设备的振动信号数据；
3、将振动信号数据进行预处理，振动信号数据经过滤波、降噪、标准化处理后转变为振动分析数据；
4、将振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，子段包含连续的振动分析数据点，将子段内的振动分析数据进行提取特征数据；
5、根据子段内的特征数据，计算子段的动态调整系数，利用子段的动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，计算每个子段内振动分析数据的预测值和实际值的偏差值；
6、预设偏差值阈值，比较偏差值与偏差值阈值，判断子段内的振动分析数据是否存在异常。
7、优选的，所述振动信号数据的预处理通过滤波、降噪、标准化处理进行转变为振动分析数据；
8、所述滤波通过带通滤波器去除振动信号数据中的高频噪声和低频漂移，保留振动信号频段；
9、所述降噪通过使用小波变换方法对滤波后的振动信号数据进行降噪，进一步减少随机噪声的影响；
10、所述标准化处理将降噪后的振动信号数据进行归一化处理，使数据的均值为0，标准差为1，生成振动分析数据。
11、优选的，所述振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，包括以下步骤：
12、确定子段长度l和步长s，其中l为每个子段包含的振动分析数据点数，s为相邻子段之间的间隔数据点数；
13、从振动分析数据的起始点开始，按照步长s依次选取长度为l的子段，形成多个子段；第i个子段的起始点位置pi通过以下公式计算：
14、pi＝(i-1)×s
15、其中，i为子段的序号；
16、第i个子段的结束点位置qi通过以下公式计算：
17、qi＝pi+l-1
18、其中，qi为第i个子段的最后一个数据点的位置。
19、优选的，所述子段内的振动分析数据进行提取特征数据包括频域特征和时域特征；
20、所述频域特征通过对子段内的振动分析数据进行快速傅里叶变换，得到频域数据x(f)：
21、
22、其中，x(t)为子段内第t个数据点的振动分析数据，f为频率，j为虚数单位；
23、计算子段内振动分析数据的频域能量ei：
24、
25、通过频域数据计算子段内振动分析数据的主频f0：
26、
27、所述主频f0标记出振动分析信号的特征振动频率。
28、优选的，所述时域特征包括以下步骤：
29、计算子段内振动分析数据的均值μi：
30、
31、其中，x(t)为子段内第t个数据点的振动分析数据，l为子段长度，pi和qi分别是第i个子段的起始点和结束点位置；
32、通过振动分析数据的均值μi计算子段内振动分析数据的标准差σi；
33、
34、所述峰值ppi通过子段内振动数据进行计算，公式如下：
35、
36、所述时域特征数据为振动分析数据的均值μi、标准差σi和峰值ppi，实现在时域特征上的关键特征值。
37、优选的，所述子段的动态调整系数包括以下步骤：
38、通过子段内振动分析数据的均值μi、标准差σi和峰值ppi计算子段的时域特征综合指标ti；
39、ti＝w1·μi+w2·σi+w3·ppi
40、其中，w1、w2、w3分别为预设的权重系数；
41、通过子段内振动分析数据的主频f0和频域能量ei计算子段内的频域特征综合指标fi；
42、fi＝w4·ei+w5·f0
43、其中，w4、w5分别为预设的权重系数；
44、根据子段的时域特征综合指标ti和频域特征综合指标fi计算子段的综合特征指标ci；
45、ci＝α·ti+(1-α)·fi
46、其中，α为预设的时域特征和频域特征的综合权重；
47、根据子段的综合特征指标ci计算子段的动态调整系数βi；
48、
49、其中，θ为预设阈值。
50、优选的，所述通过子段的动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，所述对每个子段i内的振动分析数据进行动态平滑处理，计算每个数据点t的平滑值si(t)，所述动态平滑处理公式为：
51、si(t)＝βi·x(t)+(1-βi)·si-1(t)
52、其中，si-1(t)为前一个子段在时间t处的平均值。
53、优选的，所述偏差值通过子段内振动分析数据的预测值和实际值进行计算，所述子段内振动分析数据的预测值为：
54、
55、所述偏差值di(t)通过预测值和实际值的差值求出，公式为：
56、
57、其中，di(t)为第i个子段在时间t处的偏差值。
58、优选的，所述偏差值阈值包括以下步骤：
59、计算所有子段的平均偏差值
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1.一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述振动信号数据的预处理通过滤波、降噪、标准化处理进行转变为振动分析数据；
3.根据权利要求2所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述子段内的振动分析数据进行提取特征数据包括频域特征和时域特征；
5.根据权利要求4所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述时域特征包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述子段的动态调整系数包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述通过子段的动态调整系数对子段内的振动分析数据进行动态平滑处理，所述对每个子段i内的振动分析数据进行动态平滑处理，计算每个数
8.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述偏差值通过子段内振动分析数据的预测值和实际值进行计算，所述子段内振动分析数据的预测值为：
9.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述偏差值阈值包括以下步骤：
10.根据权利要求8或9所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述子段内的振动分析数据通过偏差值Di(t)与预设偏差值阈值Δ进行比较判断存在异常；
...【技术特征摘要】
1.一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述振动信号数据的预处理通过滤波、降噪、标准化处理进行转变为振动分析数据；
3.根据权利要求2所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述振动分析数据按照时间序列切分为多个子段，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述子段内的振动分析数据进行提取特征数据包括频域特征和时域特征；
5.根据权利要求4所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述时域特征包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于振动分析的电力设备故障预测方法，其特征在于，所述子段的动态调整系...
【专利技术属性】
技术研发人员：桂银刚，黄华，杨平安，高鸣源，徐苓娜，唐超，周渠，赵仲勇，杨峰，胡剑，何高辉，曹亮，祝诗平，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：
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