特征融合框架F上的基本可信度分配；，n (Fk)稱為Fk的基本可信數(shù)；
[0051] n(Fk)表征對第k類狀態(tài)不確定性的度量或?qū)Φ趉類狀態(tài)本身的支持度大??；
[0化2]設(shè)m，n2，n3是F上3類基本可信度分配，那么組合后的基本可信度分配為各可信度 分配函數(shù)的正交和H = Hl ??2 ??3，用公式表示為
[0055]設(shè)第i類狀態(tài)的第j類信號對應(yīng)的基本可信度函數(shù)為：
[0057]式中：1 = 1，2^ = 1，2,3;4^為第^'類信號的模糊不確定度，根據(jù)歷史經(jīng)驗或統(tǒng)計數(shù) 據(jù)來設(shè)定；I ImIU表示小波能譜賭特征矩陣的二范數(shù)，目的是為了通過范數(shù)計算出多種信 號間的能譜賭距離，從而更好的反應(yīng)多種信號在不同狀態(tài)的特征；
[005引 W上兩式為證據(jù)理論的核屯、，通過它可W把若干條獨立的證據(jù)組合起來；
[0059] K成為沖突因子，當(dāng)K< W，表示運若干條證據(jù)一致或部分一致，運時可給出證據(jù)組 合結(jié)果；
[0060] 當(dāng)K = W時，表示運些證據(jù)是完全矛盾的，運時不能用證據(jù)理論進行組合.
[0061] K越大表示證據(jù)沖突越嚴重，在實際應(yīng)用中，為避免違背常理的組合結(jié)論出現(xiàn)，通 常給K設(shè)定一闊值，當(dāng)K大于該闊值時，則認為證據(jù)沖突過大造成組合沒有實際意義，需要重 新尋找證據(jù)或采用修正的證據(jù)理論；
[0062] 步驟5,建立基于可信度的判斷機制，對得到的特征賭通過證據(jù)理論判斷過后做出 判斷；
[0063] 該判斷應(yīng)滿足某種狀態(tài)具有最大可信度，其可信度與另一狀態(tài)可信度值差在最大 可信度中所占的比例大于某一百分比；
[0064] 因此應(yīng)滿足條件：
，則Fi即為判斷結(jié)果；
[0065] 其中Cl為根據(jù)斷路器的型號和斷路器所處環(huán)境設(shè)置的闊值，。為最大可信度與另 一狀態(tài)差值所占最大可信度的百分比；El是為了保證對Fl成立的信任度足夠大，E2是為了保 證判斷結(jié)果具有足夠的區(qū)分度而不至于得到模棱兩可的結(jié)論。
[0066] 所述步驟2,由于聲音信號的傳播距離長于振動信號，且兩者經(jīng)過的介質(zhì)不同，所 W兩者信號的傳播時間會有細微區(qū)別，表現(xiàn)為振動信號較聲音信號會有一個微小的前移， 將該微小錯位通過處理手段消除的方法就時標(biāo)對位。一般的處理方法中，忽略了該微小前 移，但聲音信號和振動信號都是高頻信號，運個微小的差距依然會引起較大的誤差。由于斷 路器的振動信號和聲音信號具有較高的頻率，與周圍的環(huán)境噪聲有較大區(qū)別，故可W利用 頻率突變法將斷路器動作信號的起始位置在采集到的信號段中標(biāo)出；再利用斷路器聲音和 振動信號的同源性，結(jié)合歐式距離得出準確時間點。振動信號和應(yīng)力信號的傳感器都是位 于斷路器的本體，所W采集到斷路器動作信號在振動信號和應(yīng)力信號的起始點相同，不用 進行時標(biāo)對位。
[0067] 所述步驟3,斷路器的分合閩信號屬于一種非平穩(wěn)信號，傳統(tǒng)的傅立葉變換只能提 取特定頻點或頻段成分的變化做特征參數(shù)，故只適合平穩(wěn)隨機信號。加窗傅立葉變化，由于 時頻窗固定，得到的特征參量對時間延時，處理故障信號效果不理想。小波包分解使用時頻 多分辨率分析信號，同時兼顧時、頻分辨率，比較適合與非平穩(wěn)信號的分析。不同的小波賭 能從不同角度反應(yīng)故障信號的時頻分布統(tǒng)計特征，進而能為故障診斷提供基礎(chǔ)。本方法選 用的能量賭，能直觀獲得故障信號的能量分布信息，在融合的時候可W達到應(yīng)有的融合效 果。
[0068] 所述步驟4,本文只討論斷路器的運行狀態(tài)即只包括斷路器正常運行和斷路器異 常運行，并不設(shè)及斷路器的故障類型。
[0069] 所述步驟5建立的決策機制實質(zhì)上是對證據(jù)理論的一個補充，避免出現(xiàn)證據(jù)沖突 過大造成組合沒有實際意義，也可稱為改進證據(jù)理論法。
[0070] 傳統(tǒng)的診斷方法是W統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)的分類算法，只有當(dāng)訓(xùn)練樣本趨于無窮大 時運些算法才能得到合理的結(jié)果，但是實際故障診斷中得到的試驗數(shù)據(jù)是有限的并且是不 精確、不完備含有大量冗余的信息。而信息融合技術(shù)中的粗糖集理論能夠在保留關(guān)鍵信息 的前提下對知識庫中冗余知識進行有效的剔除，使知識庫約簡為最小表達形式。利用多f目 號融合技術(shù)，對采集到的斷路器多種信號(主要指振動、聲音和應(yīng)力），提取信號中小波能量 賭作為特征賭，將運些特征賭作為信息融合的證據(jù)體，假設(shè)小波能量賭的模糊不確定度山勻 為零W直觀比較，并W任兩種信號的能量賭作為特征融合的證據(jù)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于多信號特征融合的斷路器狀態(tài)識別方法，其特征是包括以下步驟： 步驟1，通過聲音傳感器、振動傳感器和應(yīng)力傳感器測得斷路器包括故障和非故障動作 時的信號； 步驟2，求信號起始點的對應(yīng)時刻； 步驟3,利用小波變換提取振動信號、聲音信號和應(yīng)力信號的小波能譜熵特征矩陣M = [Ev Es Ef]； Ev = Evl，Ev2，."Ev^Es = Esl，Es2，."Es^Ef = Eh ,Ef2，."Efm為振動信號、聲音信號和應(yīng)力信 號在m尺度上的小波能譜熵，； 步驟4,以形成的小波能譜熵特征矩陣M=[Ev Es Ef]建立特征融合框架； 步驟5,建立基于可信度的判斷機制，對得到的特征熵通過證據(jù)理論判斷過后做出判 斷。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多信號特征融合的斷路器狀態(tài)識別方法，其特征是:所述 的步驟2具體如下： 將聲音信號與振動信號以64個點為一組形成信號序列，分別對信號序列進行FFT變換 得到信號序列的頻率組成，對比得到的信號序列頻率組成找出含有不同于環(huán)境噪聲頻率的 第一段信號序列； 計算上面得到的聲音信號和振動信號不同于環(huán)境噪聲頻率的第一段信號序列之間的 歐幾里得距離：辦F，其中，V = (VI，V2,…，Vn)、S = (SI，S2,…，Sn)為聲音信號和振動信號信號序列在歐幾里 得空間中的點； 在搜索具體的對應(yīng)事件時d(V，S)如果單調(diào)增加，則加大步長，直至d(V，S)遞減，開始精 細搜索，得到最小值d (V，S )min，該點即為信號起始點的對應(yīng)時刻。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多信號特征融合的斷路器狀態(tài)識別方法，其特征是:所述 的步驟4具體如下： 設(shè)F為狀態(tài)識別的特征融合框架，F(xiàn)包含2類狀態(tài)，即正常和異常狀態(tài)； 若集函數(shù)n: 2F- [ O，1 ]滿足條件:η ( Φ ) = O且'其中2%F的冪集，F(xiàn)k 表示第k類狀態(tài)，則η就叫狀態(tài)識別特征融合框架F上的基本可信度分配；VFt e2F，n(Fk)稱 為Fk的基本可信數(shù)； n (Fk)表征對第k類狀態(tài)不確定性的度量或?qū)Φ趉類狀態(tài)本身的支持度大小； 設(shè)m，n2，n3是F上3類基本可信度分配，那么組合后的基本可信度分配為各可信度分配 函數(shù)的正交和》=/\$?2^/；5，用公式表示為設(shè)第i類狀態(tài)的第j類信號對應(yīng)的基本可信度函數(shù)為：式中：i = 1，2; J = IHh為第j類信號的模糊不確定度，根據(jù)歷史經(jīng)驗或統(tǒng)計數(shù)據(jù)來 設(shè)定；I |m| |2表示小波能譜熵特征矩陣的二范數(shù)，目的是為了通過范數(shù)計算出多種信號間 的能譜熵距離，從而更好的反應(yīng)多種信號在不同狀態(tài)的特征； 以上兩式為證據(jù)理論的核心，通過它可以把若干條獨立的證據(jù)組合起來； κ成為沖突因子，當(dāng)κ<%，表示這若干條證據(jù)一致或部分一致，這時可給出證據(jù)組合結(jié) 果； 當(dāng)K=~時，表示這些證據(jù)是完全矛盾的，這時不能用證據(jù)理論進行組合； K越大表示證據(jù)沖突越嚴重，在實際應(yīng)用中，為避免違背常理的組合結(jié)論出現(xiàn)，通常給K 設(shè)定一閾值，當(dāng)K大于該閾值時，則認為證據(jù)沖突過大造成組合沒有實際意義，需要重新尋 找證據(jù)或采用修正的證據(jù)理論。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多信號特征融合的斷路器狀態(tài)識別方法，其特征是:所述 的步驟5具體如下： 判斷應(yīng)滿足某種狀態(tài)具有最大可信度，且其可信度與另一狀態(tài)可信度值差在最大可信 度中所占的比例大于某一百分比；其中為根據(jù)斷路器的型號和斷路器所處環(huán)境設(shè)置的閾值，ε2為最大可信度與另一狀 態(tài)差值所占最大可信度的百分比。
【專利摘要】一種基于多信號特征融合的斷路器狀態(tài)識別方法，包括：步驟1，通過聲音傳感器、振動傳感器和應(yīng)力傳感器測得斷路器包括故障和非故障動作時的信號；步驟2，求信號起始點的對應(yīng)時刻；步驟3，利用小波變換提取振動信號、聲音信號和應(yīng)力信號的小波能譜熵特征矩陣M＝[EV？ES？EF]；步驟4，以形成的小波能譜熵特征矩陣M＝[EV？ES？EF]建立特征融合框架；步驟5，建立基于可信度的判斷機制，對得到的特征熵通過證據(jù)理論判斷過后做出判斷。本方法提高了診斷結(jié)果的準確度，去除數(shù)據(jù)的大量冗余，彌補了現(xiàn)有算法的一些缺點；可用于彌補現(xiàn)有斷路器診斷方法的不足，亦可作為現(xiàn)有技術(shù)的補充。
【IPC分類】G01R31/327, G06Q50/06
【公開號】CN105528741
【申請?zhí)枴緾N201610018776
【發(fā)明人】譚金, 劉石, 高慶水, 蔡筍, 張楚, 楊毅, 徐廣文, 鄧少翔, 金格, 姚澤, 杜勝磊, 李力, 朱譽, 陳哲
【申請人】廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
【公開日】2016年4月27日
【申請日】2016年1月11日