摘要
本发明涉及高压开关运行状态评估技术领域,公开了一种基于智能传感的高压开关运行状态评估方法和系统,包括获取高压开关传动机构在运行过程中的振动波形数据,并进行噪声去除;根据傅里叶变换和小波变换对振动波形数据进行特征提取,得到波形特征参数,将波形特征参数输入机构状态分类预测模型,得到啮合间隙工况;根据振动波形数据,得到相对幅值,根据相对幅值与相对幅值阈值的比较关系,得到异常波形数据,并从异常波形数据中提取异常特征参数;将异常特征参数输入状态评分模型,得到状态评分,并根据状态评分,确定高压开关传动机构的运行状态。本发明实现了对高压开关传动机构运行状态的全面监测与精准评估,保障了电力系统的安全稳定运行。
技术关键词
高压开关传动
波形
状态评估方法
分类预测模型
幅值
卷积神经网络模型
概率密度函数
数据
隐马尔可夫模型
滑动窗口机制
工况
传感
支持向量回归算法
深度神经网络
序列
关系
滤波
状态评估技术
状态评估系统