劉會蘭 許文杰 趙書濤 裘 實 劉教民

面向高壓斷路器故障分類的電流-振動信號類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法

劉會蘭1許文杰1趙書濤1裘 實2劉教民1

（1. 河北省輸變電設備安全防御重點實驗室（華北電力大學） 保定 071003 2. 國網河北省電力有限公司保定供電分公司 保定 071000）

針對利用電流-振動信號聯合進行高壓斷路器故障分類過程中原始特征集維數較高，因而造成識別率低、分類性能退化的問題，該文提出一種適用于高維小樣本的類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法。首先，利用廣義維數譜和敏感維數定量刻畫經魏格納-威爾分布處理的振動信號時頻圖，結合線圈電流信號的突變信息，構建斷路器完整動作過程的電-振聯合多征兆域原始特征集；其次，通過定義“變異系數”細致描繪特征在樣本類內和類間的波動性，由“賞函數”對類間發(fā)散性強的特征予以加權，根據特征敏感因子優(yōu)選得到不同故障類型下的類聚幾何最優(yōu)特征集；最后，采用支持向量機和其他識別方法進行故障分類。試驗結果表明采用最優(yōu)特征集識別準確率明顯提高，具有工程應用價值。

高壓斷路器 電流-振動信號聯合 類聚幾何 特征優(yōu)選 敏感維數

0 引言

高壓斷路器是電力系統(tǒng)的關鍵安全控制設備，其故障造成的損失遠超自身價值[1-3]。斷路器動作涉及二次電氣回路控制和機械部件間能量傳動過程，其復雜的結構和惡劣的運行環(huán)境容易導致發(fā)生電氣故障或機械故障[4-5]。

控制線圈電流和傳動過程振動信號是分析斷路器操動狀態(tài)異常的有效特征量。非平穩(wěn)、非線性振動信號是能量變化的優(yōu)良載體，衰減小且易捕捉，因此基于振動信號的斷路器故障診斷方法受到了學者們的關注[6-9]。但振動分析法對于電氣控制回路缺陷不敏感，控制線圈電流信號蘊藏完整的二次回路和電磁鐵控制信息[10-11]?！半娏?振動”聯合分析（以下簡稱“‘電-振’聯合分析”）實現斷路器動作全過程的故障研判更具優(yōu)勢，可有效填補斷路器部件開始動作前電氣信息的空白。文獻[12-13]將由振動、電流信號提取的原始特征全部納入特征集進行識別。而斷路器結構復雜，傳動過程各部件之間相互關聯、緊密耦合，導致建立的原始特征集維數過高，不僅增加了計算時間，也造成分類性能退化和識別率降低。

特征優(yōu)選能夠根據定量的評價準則來度量特征對目標分類的敏感程度，從高維的特征中篩選出能夠有效識別目標的最小特征子集[14]。文獻[15-18]在高壓斷路器的機械故障診斷中運用傳統(tǒng)的Relief算法進行特征降維處理，但對于特定故障類型與低維特征向量的映射關系未進行進一步的研究。文獻[19]提出了用于醫(yī)學影像識別的基于核空間的距離測量，有效提高了線性不可分數據集的高維特征篩選能力，但先驗知識直接關系到核參數的選擇，影響了分類精度。文獻[20]通過定義“緊密度”和“分離度”函數，更為細致地描述了彈道目標識別多特征的類內類間距離，但忽略了由于樣本的波動而引起的變異性，并且“松緊度”權重對于類間發(fā)散性不敏感。

鑒于此，本文提出一種適用于高維小樣本的類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法。通過廣義維數譜和敏感維數挖掘潛藏在振動信號時頻圖像中的二維信息，以時域突變點提取電流信號波形變異信息，構成斷路器多征兆域原始特征集。在此基礎上，定義“變異系數”、“賞函數”和“特征敏感因子”量化特征對于特定故障類型的分類敏感性，構造與支持向量機（Support Vector Machine, SVM）模型匹配的最優(yōu)特征集，明確了故障類型與最優(yōu)特征集之間的對應關系。最后通過試驗驗證了本文方法對于斷路器不同故障類型最優(yōu)特征集優(yōu)選的有效性，提高了目標分類的識別準確率。

1 基于特征優(yōu)選的斷路器故障分類流程

彈簧操動機構動作線圈通電后，電磁鐵中電磁吸力大于阻力時鐵心開始運動，到達預設位置時觸發(fā)脫扣裝置釋放彈簧勢能，驅動主軸、凸輪、拐臂和拉桿等機構部件聯動，直至動觸頭到位切除線圈電源，完成一個完整操動過程。電流信號從出現到衰減為零呈現雙峰分布，振動信號在能量傳遞和動靜觸頭強烈沖擊下呈現非平穩(wěn)的振蕩衰減過程。ZN63—12斷路器合閘過程監(jiān)測到的電流和振動信號如圖1所示。

由靜轉動、再到動轉靜的斷路器操動過程伴隨的電流、振動信號特征與電氣和機械狀態(tài)息息相關。當出現操作電壓過高或過低、控制回路電阻異常等電氣故障，斷路器分合閘線圈電流波形會發(fā)生明顯變化；彈簧疲勞、軸銷脫落等機械故障的振動信號也會有明顯差異。引入電流信號延展了振動信號分析時間歷程，包含部件運動發(fā)生前二次回路和電磁鐵觸發(fā)機構動作的全過程。電流和振動信號聯合分析可涵蓋斷路器動作的電氣故障和機械故障。建立故障類型與最優(yōu)特征集映射關系至關重要，因此提出面向斷路器故障分類的類聚幾何敏感特征優(yōu)選模型。甄選故障最優(yōu)特征集流程如圖2所示。

圖1 ZN63-12斷路器合閘過程監(jiān)測信號

圖2 基于特征優(yōu)選的斷路器故障分類流程

2 振動信號和電流信號特征提取

科學提取振動信號和電流信號有效特征及遴選最優(yōu)特征子集是識別斷路器故障類型的關鍵環(huán)節(jié)。

2.1 振動信號時頻圖多重分形信息特征提取

2.1.1振動信號時頻圖

振動信號時頻圖從時間、頻率、能量三個維度呈現斷路器分合閘的動作特性，魏格納-威爾分布（Wigner-Ville Distribution, WVD）時頻分析方法[21]適用于處理瞬時沖擊、頻率時變的非平穩(wěn)信號。

對振動信號()進行WVD時頻變換，可得

式中，為頻率；為積分變量；*為的共軛。

對斷路器鐵心卡澀、軸銷脫落、彈簧疲勞和正常狀態(tài)的合閘振動信號進行WVD處理得到圖3所示時頻圖。圖3中振動信號在頻率和時間方面的能量差異均以色階形式體現出來，四種狀態(tài)的時頻圖均有明顯的差異性?；赪VD處理的時頻圖細致描述了振動信號的時頻特征。

圖3 正常及三種故障狀態(tài)合閘振動信號時頻圖

2.1.2 多重分形信息特征

分形理論是處理工程中不規(guī)則圖形強有力的工具[22]。多重分形維數是在單一分形維數發(fā)展的基礎上，由不同階數的維數構成的高階特征集合，在刻畫非線性復雜機械系統(tǒng)時不易出現狀態(tài)混疊現象。采用覆蓋法[23]來描述多重分形的廣義維數譜。

使用尺度為的相同大小的盒子對整個分形集進行覆蓋，設所需盒子的總數為，設點落入第個盒子的概率為p()，給定參數，可以計算General信息熵K()，即

改變的大小可計算出一系列K()值，從而在lg-lgK()圖上得到標度律的存在范圍，該范圍的斜率的絕對值就是給定參數的廣義維數(q)，即

圖4 四種狀態(tài)的廣義維數譜

引入敏感維數描繪廣義維數譜的突變性，將曲線上突變點所對應的維數定義為敏感維數，記為m。通過最小二乘法可計算得出廣義維數譜曲線最大值的敏感維數，由圖4可知斷路器操動的四種狀態(tài)的敏感維數分別為0.8、0.85、0.9和0.95，具有較大的差異性。

2.2 電流信號突變信息特征提取

線圈電流信號是典型的雙峰波形，操作時標準電壓和電壓偏低都會對線圈電流信號產生影響。以斷路器合閘為例，正常和故障狀態(tài)下的線圈電流信號如圖5所示。

圖5 合閘線圈電流信號

操作電壓的變化體現為相對于正常雙峰波形的時延和幅值大小變異。鐵心卡澀直接影響撞擊脫扣裝置時刻，其電流波形與正常操作狀態(tài)存在差異。故通過提取線圈電流信號對斷路器二次回路和操動過程進行辨識，以線圈電流波形突變點信息作為信號特征。

（1）突變電流特征和時間特征

根據圖5所示的合閘線圈電流信號可將分合閘操作分為四個時間段，獲取波峰和波谷的突變電流特征1～3以及起始、波峰、波谷及結束時間特征0～4。

（2）累積能量特征

為了全面地反映電流信號的波形形狀，進一步提取各時間段累積能量1～4作為補充信號特征。累積能量可定量反映線圈電流波形在每個階段的波形斜率、波形抖動等信息。

式中，為線圈電流信號采樣點；為采樣長度。

2.3 “電-振”聯合原始特征集

構建“電-振”聯合原始特征集，取振動信號的多重分形信息特征，廣義維數譜的的取值范圍選擇為[-7, 7]，包含15個特征，加上1個敏感維數特征m，共有16個特征量；對于電流信號的突變信息特征，包含3個電流特征（1～3）、5個時間特征（0～4）和4個累積能量特征（1～4），共有12個特征量。因此，“電-振”聯合原始特征集共有28個特征量，如圖6所示。

圖6 “電-振”聯合原始特征集

“電-振”聯合原始特征集涵蓋了斷路器操動過程的全部動作信息。但對于特定故障類型，一部分特征是與故障息息相關的，一部分特征則是冗余的。冗余的特征可能會干擾斷路器的故障識別，并且高維原始特征集可能將帶來較大計算時間開銷，同時造成分類性能退化或識別率降低。

3 類聚幾何敏感特征優(yōu)選算法

為提高分類模型的識別率和泛化能力，必須篩選出“好”的敏感特征，剔除“壞”的冗余特征。類聚幾何敏感特征優(yōu)選算法通過“變異系數”細致描繪特征類內的一致性和類間的區(qū)分度，并定義“賞函數”對類間發(fā)散性強的特征進行加權，以特征敏感因子定量刻畫特征對于不同故障的敏感性。計算步驟如下。

假設有類目標狀態(tài)，維特征，第類的特征集樣本數為，則第類的特征矩陣可表示為

（1）歸一化，消除特征在不同量綱量級之間的影響。歸一化后的特征值為

式（10）即為樣本的標準差，表征了同類樣本內特征的波動情況，其值越小，波動越小。從而得到類第維特征的每個樣本到類中心的平均距離的平均值為

D是根據統(tǒng)計學中的相關知識定義的，可衡量同變量在不同樣本間的變異程度，直觀反映特征在類內樣本的波動情況，其值越小，波動越小，類內樣本的緊密程度越高。

計算每個類中心到所有類的中心的平均距離，即

（7）將兩個類近似看成幾何圖形的兩個圓，則兩個類區(qū)分性的優(yōu)劣可以根據兩個圓的相對位置來判斷，若兩個圓相交說明類間具有模糊性；若兩個圓相離則說明在類間有很好的區(qū)分度。定義“賞函數”來“獎勵”“相離”伴隨的強區(qū)分性，減弱“相交”的模糊性。

定義類間“賞函數”為

引入賞函數對類間強發(fā)散性的特征予以加權，能夠有效地提高類間分類性好的特征敏感性，更好地體現有效特征對分類能力的影響。

對本文所用的數據樣本選取10組數據進行分析，由于篇幅所限，選取二維特征，即振動信號的敏感維數m和電流第一波峰特征1；目標狀態(tài)選取三種，分別為正常合閘、彈簧疲勞和軸銷脫落。具體結果如圖7所示。

圖7 特征敏感性比較示意圖

圖7中特征m對于三種狀態(tài)的類內平均距離d1（虛線圓的半徑11、21、31）與每個類樣本到類中心的平均距離f比特征1的小，所以顯得比較集中。因此特征m比特征1的類內變異系數?。?＜2）。同時，特征m的三種狀態(tài)的幾何圓是相離的，而特征1的幾何圓是相交的，說明特征m類間平均距離比特征1的大，類間顯得比較分散。因此特征m比特征1的類間變異系數大（1*＞2*）。

由式（18）可知，在三種狀態(tài)分類問題上，特征m比特征1更敏感。

類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法具有明確的幾何意義，并且計算量不大，直觀清晰，符合斷路器故障分類特征優(yōu)選的原則。

4 試驗及結果分析

4.1 故障模擬試驗

以ZN63—12型高壓斷路器為研究對象搭建故障模擬實驗平臺，選取24位自帶高速IEPE恒流源輸出的信號采集設備，將AD50S振動傳感器通過強磁座吸附在斷路器操動機構頂壁，霍爾開口式電流鉗夾在控制線圈上，由上位機記錄斷路器操動時的電流和振動信號。實驗平臺如圖8所示。

圖8 實驗平臺

利用實驗平臺模擬斷路器九種狀態(tài)，采集數據樣本集的每個子集對應一種運行狀態(tài)，9個子集各包含50組樣本。每種狀態(tài)隨機選擇30組樣本數據用于訓練，余下的20組用于測試。斷路器的九種狀態(tài)及狀態(tài)標記見表1，狀態(tài)包括電氣故障、機械故障1、機械故障2和復合故障四大類。

表1 斷路器的九種運行狀態(tài)

Tab.1 Nine operating states of circuit breaker

4.2 特征敏感性對比

對于表1中的九種運行狀態(tài)，劃分為四類目標狀態(tài)組，見表2。

表2 四類目標狀態(tài)組

Tab.2 Category four target status group

表1包含斷路器運行中常見的故障類型，但斷路器實際運行環(huán)境惡劣，故障復雜多樣，如現場溫度、濕度和沙塵等因素會引起電流波形變異和機構動作延緩，但這些缺陷都可以歸類為表2的電氣故障、機械故障或復合故障，其造成的影響可以體現為“電-振”聯合原始特征集的變化。

由于篇幅有限，選擇Ⅲ類目標狀態(tài)，隨機列舉三種狀態(tài)下樣本構建原始特征集，見表3。對于斷路器正常、彈簧疲勞和軸銷脫落三種狀態(tài)，振動信號16個特征區(qū)分度都較明顯，而線圈電流信號12個特征中只有特征2存在較大差異性。

針對每類目標狀態(tài)組，分別計算特定狀態(tài)組的特征敏感因子，具體結果如圖9所示。由圖9可知，在不同目標狀態(tài)組，同一特征敏感因子不同。由振動信號提取的敏感維數特征m對于以機械故障有關的目標狀態(tài)表現出較高的敏感性。

表3 Ⅲ類目標狀態(tài)的原始特征集

Tab.3 Original feature set of class III target state

圖9 各特征在不同目標狀態(tài)的敏感性

4.3 優(yōu)選最優(yōu)特征集

特征優(yōu)選的最終目的是為明確不同故障類型的最優(yōu)特征集。針對斷路器在運行中操作較少，導致用于故障分類的數據樣本有限的問題，采用支持向量機方法[24]進行故障分類。

通過訓練樣本優(yōu)選特征時，將全部特征按照敏感因子降序排列，先由前兩個敏感因子構成特征集，然后特征集數依次加1來得到不同特征數的分類精度，四類目標狀態(tài)組的識別準確率隨特征組合數變化的結果如圖10所示。

由圖10可知，不同特征組合數下，四類目標狀態(tài)的識別準確率均呈現為先上升后下降。在特征組合數由2不斷增大的前期，各類的識別準確率迅速遞增，直至穩(wěn)定于識別準確率最大值附近，并以最大識別準確率對應的最小特征子集作為最優(yōu)特征集。隨著敏感因子低的特征的加入，各類的識別準確率明顯下降，說明敏感因子較低的冗余特征對斷路器故障分類起到干擾作用，在后續(xù)故障分類時將直接剔除。四類故障類型下的最優(yōu)特征集與最大識別準確率見表4。

圖10 不同特征組合數的識別精度對比

表4 四類故障類型下的最優(yōu)特征集與最大識別準確率

Tab.4 Optimal feature set and maximum recognition accuracy under four fault types

由表4可知，對于四類目標狀態(tài)組，最優(yōu)特征集均是由電流和振動信號的特征共同構造的，說明斷路器操動過程“電-振”聯合分析的必要性。值得注意的是，敏感維數m包含在每類故障的最優(yōu)特征集中，充分展示其定量描繪振動信號時頻圖的能力。另外，表4給出了典型故障類型對應的最優(yōu)敏感特征集，可為后續(xù)對典型故障的研究提供借鑒意義。

為了驗證典型故障類型對應最優(yōu)特征集的通用性，選用實驗室LW34—40.5斷路器操動機構繼續(xù)進行故障模擬試驗。通過減少合閘彈簧預壓縮來模擬合閘彈簧疲勞故障，重復試驗30次，正常狀態(tài)與彈簧疲勞狀態(tài)的“電-振”信號對比如圖11所示。兩種狀態(tài)的電流信號基本一致，彈簧疲勞狀態(tài)的振動信號幅值略小，并出現一定的時延。

圖11 正常與彈簧疲勞狀態(tài)的“電-振”信號

采用類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法確定最優(yōu)特征集為m,(1),(0),(2),(6),(-1),(-2),(5)，與表4中Ⅲ類機械故障的最優(yōu)特征集對比，缺少了2，可見最優(yōu)特征集雖稍有差別，但本文的優(yōu)選方法仍具有通用性。表4中的最優(yōu)特征集可在同類典型故障的后續(xù)研究中優(yōu)先考慮。

4.4 不同模式識別算法對比

斷路器故障識別準確率能夠直觀反映特征優(yōu)選方法的優(yōu)劣。為了進一步驗證本文方法的識別精度，分別采用SVM、反向傳播神經網絡（Back Propagation Neural Network, BPNN）、K近鄰（k-Nearest Neighbor, KNN）和隨機森林（Random Forest, RF）對比識別效果。隨機選擇30組樣本數據進行訓練，20組樣本進行測試，計算各識別方法對于四類目標狀態(tài)組的最大平均準確率，結果如圖12所示。

圖12 不同模式識別算法識別精度對比

由圖12可知，SVM方法的識別準確率平均值達到97.5%，BPNN、KNN和RF識別算法的識別準確率平均值比SVM方法略低，但也達到91.25%以上，驗證了類聚幾何特征優(yōu)選方法在斷路器故障識別中的有效性。

5 結論

斷路器操作過程伴隨著控制線圈電流突變和機構振動沖擊，故障分類準確性和快速性取決于電-振信號聯合特征提取及優(yōu)選。本文得到如下結論：

1）提出基于WVD振動時頻圖的多重分形信息特征提取方法。時頻圖以色階形式體現斷路器振動信號能量差異性；廣義維數譜和敏感維數m定量刻畫時頻圖的局部特性、細致捕捉時頻變化，并將m納入了所有故障類型的最優(yōu)特征集。

2）結合電流信號的突變信息，延展振動信號的時間歷程，構建斷路器完整動作過程的電-振聯合多征兆域原始特征集，能夠全面反映斷路器的電氣故障、機械故障和復合故障。

3）提出類聚幾何敏感特征優(yōu)選方法來解決故障分類的高維小樣本問題，通過更全面的“獎懲”科學地篩選了面向不同故障類型的最優(yōu)特征集。試驗表明基于類聚幾何優(yōu)選特征集的SVM方法兼顧了故障分類準確率和計算性能，四類狀態(tài)組的識別準確率平均值達97.5%。

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Optimization Method of Clustering Geometric Sensitive Features of Current Vibration Signals for Fault Classification of High Voltage Circuit Breakers

Liu Huilan1Xu Wenjie1Zhao Shutao1Qiu Shi2Liu Jiaomin1

（1. Hebei Provincial Key Laboratory of Power Transmission Equipment Security Defense North China Electric Power University Baoding 071003 China 2. Baoding Power Supply Company State Grid Hebei Electric Power Co. Ltd Baoding 071000 China）

High voltage circuit breaker is the key safety control equipment of power system, and the loss caused by its failure is far more than its own value. The action of the circuit breaker involves the secondary electrical circuit control and the energy transmission process between mechanical components. Its complex structure and harsh operating environment are easy to cause electrical or mechanical failures. The control coil current and the vibration signal in the transmission process are effective characteristics for analyzing the abnormal operating state of the circuit breaker. In the process of fault classification of high-voltage circuit breakers using current vibration signals, the dimension of the original feature set is high, resulting in low recognition rate and degradation of classification performance. This paper proposes a clustering geometric sensitive feature optimization method suitable for high-dimensional and small samples.

Firstly, the time-frequency diagram of vibration signal processed by Wigner-Ville Distribution (WVD) is quantitatively characterized by generalized dimension spectrum and sensitive dimension. The time-frequency diagram reflects the energy difference of the circuit breaker vibration signal in the form of color scale. The generalized dimension spectrum and sensitive dimension quantitatively depict the local characteristics of the time-frequency diagram, and carefully capture the time-frequency changes. Secondly, using the mutation information of the coil current signal decomposed by singular value decomposition to extend the time history of the vibration signal, the original feature set of the electrical vibration joint multi symptom domain for the complete action process of the circuit breaker is constructed. Finally, the "coefficient of variation" is defined to describe the volatility of the characteristics in the samples within and between classes, the "reward function" is used to weight the characteristics of strong divergence between classes, and the optimal collection of clustering geometry under different fault types is obtained according to the optimization of feature sensitivity factors. The corresponding relationship between the fault types and the optimal feature set is clarified.

Taking ZN63-12 high-voltage circuit breaker as the research object, a fault simulation experiment platform is built. The experimental platform is used to simulate nine states of the circuit breaker, including normal, electrical fault, mechanical fault and compound fault. For each type of target state group, the feature sensitivity factor of a specific state group is calculated respectively, and the support vector machine (SVM) method is used to classify faults, and finally the optimal feature set under a specific fault type is selected. The experiment shows that: ①The original feature set of electrical vibration combined multi symptom domain in the complete action process of the circuit breaker can fully reflect the electrical fault, mechanical fault and compound fault of the circuit breaker. ②The optimization method of clustered geometric sensitive features is proposed to solve the problem of high-dimensional small samples of fault classification, and the optimal feature set for different fault types is scientifically screened through more comprehensive "rewards and punishments". ③The SVM method based on clustering geometric optimization feature set gives consideration to the accuracy of fault classification and computational performance, and has engineering application value.

High voltage circuit breaker, current-vibration combination, aggregation geometry, feature optimization, sensitive dimension

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.220639

TM561

劉會蘭 女，1986年生，博士研究生，工程師，研究方向為電力設備故障診斷、智能電器監(jiān)測技術及分布式電源并網技術。E-mail：liuhuilan111@163.com（通信作者）

許文杰 男，1997年生，碩士研究生，研究方向為電力設備在線監(jiān)測與故障診斷。E-mail: xuwenjie19784624@126.com

中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目（2021MS064）。

2022-04-23

2022-05-12

（編輯 李冰）