本發(fā)明涉及電工技術領域，特別涉及一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)與方法。

背景技術：

高壓隔離開關是發(fā)電廠和變電站電力系統(tǒng)中重要的開關電器。在電力系統(tǒng)中，高壓隔離開關用量一般是斷路器用量的2～4倍，是用量最大的一種高壓開關設備。高壓隔離開關保證了高壓電器及裝置在檢修工作時的安全，起隔離電壓的作用，還可以用來進行某些電路的切換操作，以改變系統(tǒng)的運行方式。此外，在高壓成套配電裝置中，高壓隔離開關常用作電壓互感器、避雷器和配電所用變壓器及計量柜的高壓控制電器。高壓隔離開關通常與斷路器配合使用，在倒換運行方式或者設備停電檢修時，高壓隔離開關能否順利操作直接影響到系統(tǒng)的供電可靠性和安全性。

近年來，由高壓隔離開關故障引起的事故頻繁發(fā)生，這些故障缺陷主要集中在導電回路發(fā)熱、絕緣子斷裂、操作失靈和銹蝕這四類，它們往往不是獨立的而是互相關聯的，如高壓隔離開關銹蝕卡澀問題會引起隔離開關機械強度降低，甚至損壞變形，從而導致操作不靈活、分合閘不到位等故障，還會造成由于導電回路接觸不良而引起的過熱現象，同時由于操作力矩增大可能會造成支柱瓷絕緣子損傷甚至斷裂。這些典型隔離開關故障中除導電回路發(fā)熱外，其他都屬于機械故障，據統(tǒng)計，機械故障約占隔離開關全部故障的70％，嚴重威脅電網安全和穩(wěn)定運行?，F有的診斷高壓隔離開關故障的方法如超聲波探傷技術、振動聲學法、紅外熱檢測等，這些方法都是針對絕緣子的故障診斷。對于銹蝕卡澀、行程不到位、平衡彈簧卡澀等機械故障，目前多以防范措施和經驗診斷為主。

然而，對于銹蝕卡澀、行程不到位、平衡彈簧卡澀等機械故障的解決，工程上有著較強的實際需求。目前的診斷方法不能直觀有效地對高壓隔離開關的機械故障進行判斷，不能保證高壓隔離開關保持良好的運行狀態(tài)。當高壓隔離開關的機械故障未被及時發(fā)現時，還有可能造成大型的事故。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)與方法，直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷，保證隔離開關的安全運行。

根據本發(fā)明的實施例，提供了一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)，包括：狀態(tài)量采集模塊，用于采集隔離開關操作過程中的狀態(tài)量信息；

數據庫模塊，用于存儲所述狀態(tài)量信息的波形，還用于獲取所述隔離開關在正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、隔離開關相關信息和故障類型；所述隔離開關相關信息包括：電網中線路、電力設備的地理分布、配電網拓撲、隔離開關的品牌、型號、單價、生產日期、使用年限、出廠檢測狀況、驗收人員和檢修情況；

特征量提取模塊，用于對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)；

顯示模塊，用于顯示所述特征量提取模塊給出的結果。

進一步地，所述數據庫模塊，包括：

數據存儲模塊，用于存儲所述隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息和所述故障類型；

數據監(jiān)測模塊，用于對所述狀態(tài)量信息進行實時監(jiān)測與存儲；

信息模塊，用于獲取電網中線路、電力設備的地理分布、配電網拓撲、隔離開關的品牌、型號、單價、生產日期、使用年限、出廠檢測狀況、驗收人員和檢修情況。

進一步地，所述特征量提取模塊，包括：

故障類型判斷模塊，用于根據所述特征量與所述數據庫模塊中的所述波形的所述特征量的對比，對所述隔離開關的所述故障類型進行判斷；

故障定位模塊，用于對所述隔離開關的故障進行定位；

維護建議模塊，用于根據所述隔離開關的所述故障類型和故障位置，對所述隔離開關的維護提供建議。

進一步地，所述系統(tǒng)還包括：

地理信息模塊，用于與所述信息模塊連接，獲取所述電網中線路、所述電力設備的地理分布和所述配電網拓撲的信息；還用于與所述數據存儲模塊連接，獲取所述隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息和所述故障類型。

進一步地，所述狀態(tài)量信息，包括：電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形。

根據本發(fā)明的實施例，提供了一種隔離開關智能診斷方法，其特征在于，包括：

采集隔離開關操作過程中的狀態(tài)量信息；

存儲所述狀態(tài)量信息的波形，獲取所述隔離開關在正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、隔離開關相關信息和故障類型；

對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量；

將所述特征量與所述數據庫模塊中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)；

顯示所述特征量提取模塊給出的結果。

進一步地，在所述采集隔離開關操作過程中的所述狀態(tài)量信息之前，將隔離開關智能診斷裝置與被測隔離開關連接。

進一步地，所述包絡檢波的方法包括：希爾伯特變換法和小波分析法。

進一步地，所述特征量，包括：所述包絡線的峰值、波峰個數和峰值時刻。

進一步地，所述判斷所述隔離開關的狀態(tài)的具體步驟為：

若所述特征量與所述數據庫模塊中的所述正常狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關正常；

若所述特征量與所述數據庫模塊中的所述故障狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關有故障；

當所述隔離開關有故障時，判斷所述隔離開關的所述故障的類型和所述故障的位置。

由以上技術方案可知，本發(fā)明提供一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)與方法，由狀態(tài)量采集模塊將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，將采集到的狀態(tài)量信息的波形傳送到數據庫模塊進行存儲，再通過特征量提取模塊對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)，最后，將隔離開關的狀態(tài)、故障類型、故障位置及提供的維護建議在顯示模塊上顯示出來。本發(fā)明能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷及故障定位，減少或避免事故的產生，保證隔離開關的安全運行。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為根據實施例一示出的一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)的結構示意圖；

圖2為根據實施例二示出的一種隔離開關智能診斷方法的流程圖；

圖3為根據實施例二示出的隔離開關正常狀態(tài)下的電機電流波形圖；

圖4為根據實施例二示出的隔離開關正常狀態(tài)下的電機電流包絡線示意圖；

圖5為根據實施例二示出的隔離開關平衡彈簧卡澀時電機電流包絡線示意圖。

圖示說明：

其中，1-狀態(tài)量采集模塊；2-數據庫模塊；3-數據存儲模塊；4-數據監(jiān)測模塊；5-信息模塊；6-特征量提取模塊；7-故障類型判斷模塊；8-故障定位模塊；9-維護建議模塊；10-顯示模塊；11-地理信息模塊。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

如圖1所示，本發(fā)明實施例一提供一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)，包括：

狀態(tài)量采集模塊1，用于采集隔離開關操作過程中的狀態(tài)量信息；

數據庫模塊2，用于存儲所述狀態(tài)量信息的波形，還用于獲取隔離開關在正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、隔離開關相關信息和故障類型；所述隔離開關相關信息包括：電網中線路、電力設備的地理分布、配電網拓撲、隔離開關的品牌、型號、單價、生產日期、使用年限、出廠檢測狀況、驗收人員和檢修情況；

特征量提取模塊6，用于對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)；顯示模塊10，用于顯示所述特征量提取模塊6給出的結果。

由以上技術方案可知，本發(fā)明提供一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，將采集到的狀態(tài)量信息的波形傳送到數據庫模塊2進行存儲，再通過特征量提取模塊6對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)，最后，將隔離開關的狀態(tài)、故障類型、故障位置及提供的維護建議在顯示模塊10上顯示出來。本發(fā)明能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷及故障定位，減少或避免事故的產生，保證隔離開關的安全運行。

進一步地，所述數據庫模塊2，包括：

數據存儲模塊3，用于存儲所述隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息和所述故障類型；

數據監(jiān)測模塊4，用于對所述狀態(tài)量信息進行實時監(jiān)測與存儲；

信息模塊5，用于獲取電網中線路、電力設備的地理分布、配電網拓撲、隔離開關的品牌、型號、單價、生產日期、使用年限、出廠檢測狀況、驗收人員和檢修情況；所述正常狀態(tài)是指，隔離開關正常運行，不發(fā)生絕緣子斷裂、操作失靈、銹蝕卡澀、平衡彈簧卡澀等情況，所述故障狀態(tài)是指，隔離開關發(fā)生絕緣子斷裂、操作失靈、銹蝕卡澀、平衡彈簧卡澀等情況；

在用隔離開關智能診斷系統(tǒng)對隔離開關進行診斷時，先在數據存儲模塊3存儲隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障類型和所述隔離開關相關信息，以便與被測的狀態(tài)量信息比較，能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷。

進一步地，所述特征量提取模塊6，包括：

故障類型判斷模塊7，用于根據所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量的對比，對所述隔離開關的所述故障類型進行判斷；

故障定位模塊8，用于對所述隔離開關的故障進行定位；

維護建議模塊9，用于根據所述隔離開關的所述故障類型和故障位置，對所述隔離開關的維護提供建議；

在用隔離開關智能診斷系統(tǒng)對隔離開關進行診斷時，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，將采集到的狀態(tài)量信息的波形傳送到數據庫模塊2進行存儲，再通過特征量提取模塊6對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，根據所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量的對比，若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述正常狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關正常；若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述故障狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關有故障；當所述隔離開關有故障時，判斷所述隔離開關的所述故障的類型和所述故障的位置，并有維護建議模塊9提供對所述隔離開關的維護提供建議。能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷，方便工作人員對隔離開關進行維護。

進一步地，所述系統(tǒng)還包括：地理信息模塊11，用于與所述信息模塊5連接，獲取所述電網中線路、所述電力設備的地理分布和所述配電網拓撲的信息；還用于與所述數據存儲模塊3連接，獲取所述隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息和所述故障類型。地理信息模塊11為隔離開關智能診斷系統(tǒng)提供大量信息，為隔離開關的診斷提供大的支撐平臺，方便信息的查詢與故障的判斷，使隔離開關的診斷能有序地進行。

進一步地，所述狀態(tài)量信息，包括：電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形。在用隔離開關智能診斷系統(tǒng)對隔離開關進行診斷時，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，即電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形，這些波形能有效地反映出隔離開關的運行狀態(tài)，若隔離開關出現故障，電機的電流或操動桿的轉角或操動桿的力矩都會發(fā)生相應的變化，通過對電機電流、操動桿轉角和操動桿力矩的實時監(jiān)測，可以監(jiān)測到電機及操動桿的運行狀態(tài)，依此來判斷隔離開關是否出現故障，直觀有效，為工作人員節(jié)省時間與人力。

由以上技術方案可知，本發(fā)明提供一種隔離開關智能診斷系統(tǒng)，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，將采集到的狀態(tài)量信息的波形傳送到數據庫模塊2進行存儲，再通過特征量提取模塊6對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)，最后，將隔離開關的狀態(tài)、故障類型、故障位置及提供的維護建議在顯示模塊10上顯示出來。本發(fā)明能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷及故障定位，減少或避免事故的產生，保證隔離開關的安全運行。

如圖2所示，本發(fā)明實施例二提供了一種隔離開關智能診斷方法，其特征在于，包括：

S101，采集隔離開關操作過程中的狀態(tài)量信息；所述狀態(tài)量信息，包括：電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形。在用隔離開關智能診斷系統(tǒng)對隔離開關進行診斷時，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，即電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形，這些波形能有效地反映出隔離開關的運行狀態(tài)，若隔離開關出現故障，電機的電流或操動桿的轉角或操動桿的力矩都會發(fā)生相應的變化，通過對電機電流、操動桿轉角和操動桿力矩的實時監(jiān)測，可以監(jiān)測到電機及操動桿的運行狀態(tài)，依此來判斷隔離開關是否出現故障，直觀有效，為工作人員節(jié)省時間與人力；

S102，存儲所述狀態(tài)量信息的波形，獲取隔離開關在正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、隔離開關相關信息和故障類型；所述隔離開關相關信息包括：電網中線路、電力設備的地理分布、配電網拓撲、隔離開關的品牌、型號、單價、生產日期、使用年限、出廠檢測狀況、驗收人員和檢修情況；所述正常狀態(tài)是指，隔離開關正常運行，不發(fā)生絕緣子斷裂、操作失靈、銹蝕卡澀、平衡彈簧卡澀等情況，所述故障狀態(tài)是指，隔離開關發(fā)生絕緣子斷裂、操作失靈、銹蝕卡澀、平衡彈簧卡澀等情況。在用隔離開關智能診斷系統(tǒng)對隔離開關進行診斷時，先在數據存儲模塊3存儲隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障類型和所述隔離開關相關信息，以便與被測的狀態(tài)量信息比較，能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷；

S103，對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量；從調幅信號中將低頻信號解調出來的過程，就叫做包絡檢波，將一段時間長度的高頻信號的峰值點連線，就可以得到上方(正的)一條線和下方(負的)一條線，這兩條線就叫包絡線，包絡線就是反映高頻信號幅度變化的曲線；

S104，將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)；由于數據存儲模塊3中存儲所述隔離開關在所述正常狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息、所述故障狀態(tài)下的所述狀態(tài)量信息和所述故障類型，那么將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，就可以得到判斷隔離開關狀態(tài)的依據；

S105，顯示所述特征量提取模塊6給出的結果，通過顯示模塊10能設置數據采集和數據分析過程中所需要的相應參數，能繪制顯示電機電流、轉角和力矩信號波形隨時間的變化曲線，能繪制顯示電機電流和力矩信隨轉角之間的關系曲線，能顯示特征量提取模塊6的分析結果，顯示隔離開關的運行狀態(tài)，若有故障還能顯示故障類型以及故障可能發(fā)生的位置，并提供相應的維護措施建議。

進一步地，在所述采集隔離開關操作過程中的所述狀態(tài)量信息之前，將隔離開關智能診斷裝置與被測隔離開關連接，與被測隔離開關連接后，隔離開關智能診斷系統(tǒng)能獲取被測隔離開關的相關信息，以便后續(xù)的判斷，保證隔離開關的正常運行。

進一步地，所述包絡檢波的方法包括：希爾伯特變換法和小波分析法；一個連續(xù)時間信號的希爾伯特變換等于該信號通過具有沖激響應的線性系統(tǒng)以后的輸出響應，用希爾伯特變換描述幅度調制或相位調制的包絡、瞬時頻率和瞬時相位會使分析簡便，在通信系統(tǒng)中有著重要的理論意義和實用價值。在通信理論中，希爾伯特變換是分析信號的工具，在數字信號處理中，不僅可用于信號變換，還可用于濾波，可以做成不同類型的希爾伯特濾波器；小波分析是當前應用數學和工程學科中一個迅速發(fā)展的新領域，經過近30年的探索研究，重要的數學形式化體系已經建立，理論基礎更加扎實。與傅里葉變換相比，小波變換是空間(時間)和頻率的局部變換，因而能有效地從信號中提取信息。通過伸縮和平移等運算功能可對函數或信號進行多尺度的細化分析，解決了傅里葉變換不能解決的許多困難問題。

進一步地，所述特征量，包括：所述包絡線的峰值、波峰個數和峰值時刻。正常狀態(tài)下的電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形與故障狀態(tài)下的電機電流波形、操動桿轉角波形和操動桿力矩波形都會有一定數量波峰與峰值時刻，峰值也會有差別，將峰值、波峰個數和峰值時刻作為特征量，可以更直觀地得到隔離開關的狀態(tài)及故障類型，可以快速定位，節(jié)省時間。

進一步地，所述判斷所述隔離開關的狀態(tài)的具體步驟為：

若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述正常狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關正常；若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述故障狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關有故障；當所述隔離開關有故障時，判斷所述隔離開關的所述故障的類型和所述故障的位置。

以電機電流波形為例，如圖3所示，為隔離開關正常狀態(tài)下的電機電流波形圖，通過對電機電流波形進行包絡檢波，得到電機電流包絡線，如圖4所示。圖5為隔離開關平衡彈簧卡澀時電機電流包絡線示意圖，從圖中可以看出，與正常狀態(tài)下的電機電流包絡線相比，峰值、波峰數量和峰值時刻都有所不同。進一步地，操動桿轉角波形、操動桿力矩波形在正常狀態(tài)下與故障狀態(tài)下也是有所不同的。通過波形的對比，可以更直觀地得到被測隔離開關的故障類型，然后進一步對故障進行定位，相關人員可依此安排檢修及更換，避免或減少故障產生，從而保證隔離開關安全運行。

由以上技術方案可知，本發(fā)明提供一種隔離開關智能診斷方法，由狀態(tài)量采集模塊1將隔離開關在操作過程中產生的狀態(tài)量信息采集，將采集到的狀態(tài)量信息的波形傳送到數據庫模塊2進行存儲，再通過特征量提取模塊6對所述波形進行包絡檢波，得到包絡線，根據所述包絡線得到特征量，將所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述波形的所述特征量進行對比，判斷所述隔離開關的狀態(tài)，若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述正常狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關正常；若所述特征量與所述數據庫模塊2中的所述故障狀態(tài)下的所述波形的所述特征量相同，則所述隔離開關有故障；當所述隔離開關有故障時，判斷所述隔離開關的所述故障的類型和所述故障的位置。最后，將隔離開關的狀態(tài)、故障類型、故障位置及提供的維護建議在顯示模塊10上顯示出來。能直觀有效地對隔離開關的機械故障進行診斷及故障定位，減少或避免事故的產生，保證隔離開關的安全運行。

本領域技術人員在考慮說明書及實踐這里公開的發(fā)明后，將容易想到本發(fā)明的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或者適應性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未公開的本技術領域中的公知常識或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的權利要求指出。

應當理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經描述并在附圖中示出的精確結構，并且可以在不脫離其范圍進行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權利要求來限制。