本發(fā)明涉及一種基于改進HHT算法的GIS機械振動信號時頻分析方法。

背景技術(shù)：

氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備(Gas Insulated Switchgear，GIS)會產(chǎn)生多種機械缺陷，例如螺絲松動、斷路器操作機構(gòu)失靈、互感器振蕩等。因此通過監(jiān)測機械故障來診斷GIS內(nèi)部早期缺陷能夠提高GIS的運行穩(wěn)定性。GIS內(nèi)部故障產(chǎn)生的振動信號通過介質(zhì)傳遞至GIS筒體，對于運行中的GIS設(shè)備，常在筒體表面放置傳感器，接受傳遞過來的振動信號，從而檢測GIS是否運行異常，即發(fā)生故障。由于振動信號檢測法抗干擾能力強，并且與電網(wǎng)中廣泛使用的超高頻檢測法可以形成互補，用來檢測中低頻信號，方便可靠。

但是，現(xiàn)階段對于GIS的故障研究仍多集中于局部放電方向，采集的振動信號也多為頻率較高的電磁波信號，對存在更廣泛的、頻率較低的機械故障信號研究較少。由于GIS結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，對現(xiàn)場運行中的GIS的振動特性更少研究，現(xiàn)有技術(shù)中雖然有文獻對運行中的GIS的振動信號進行了實測，但數(shù)據(jù)獲取困難且數(shù)據(jù)量有限，未能分析出GIS具體的故障問題?；?qū)φ：彤惓GIS振動信號進行多次檢測處理，并從統(tǒng)計角度得出對應(yīng)振動幅值和次數(shù)關(guān)于頻率的相關(guān)圖，但并沒有指明故障問題。

常用的處理振動信號時頻的方法是HHT算法，即對經(jīng)過EMD算法預(yù)處理后得到的信號進行HT處理，但經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解作為一個成熟的分析時頻信號的方法，仍然存在不少問題，其中比較嚴重的就是易產(chǎn)生虛假分量和模態(tài)混疊現(xiàn)象，具體表現(xiàn)在：

1)一個單獨的IMF中含有全異尺度；

2)相同尺度出現(xiàn)在不同的IMF中。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決上述問題，提出了一種基于改進HHT算法的GIS機械振動信號時頻分析方法，本發(fā)明對GIS設(shè)備表面的振動信號進行測量，并構(gòu)造螺絲松動和基于繞組變形的互感器振蕩兩種常見的GIS機械故障，多次檢測三種工況(正常信號、螺絲松動、互感器振蕩)下的GIS振動信號，引入改進的HHT方法來處理GIS機械振動信號，對三種振動信號進行時頻分析，以使該種針對非線性非平穩(wěn)信號的處理方法能夠更廣泛更深入地應(yīng)用于振動信號處理領(lǐng)域。

首先，為避免歧義，統(tǒng)一進行名詞解釋如下：

GIS：Gas Insulated Switchgear，氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備；

HT：Hilbert Transformation，希爾伯特變換；

IMF：Intrinsic Mode Function，本征模態(tài)函數(shù)/固有模態(tài)函數(shù)；

EEMD：Ensemble Empirical Mode Decomposition，總體集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；

EMD：Empirical Mode Decomposition，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于改進HHT算法的GIS機械振動信號時頻分析方法，測量GIS正常運行振動信號和故障下GIS振動信號，利用總體集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取振動信號的特征量，再將通過EEMD預(yù)處理得到的信號進行希爾伯特變換對GIS機械振動信號進行時頻分析。

在GIS斷路器操動機構(gòu)與隔離開關(guān)連接螺絲和互感器處設(shè)置異常振動源，包括螺絲松動和基于繞組變形的互感器振蕩。

利用傳感器在GIS窺視孔下側(cè)檢測正常、螺絲松動和互感器振蕩三種情況下的振動信號。

將原始信號篩分成固有模態(tài)函數(shù)，在篩分過程中給信號添加一個高斯白噪聲信號，為每次EMD分解后剩余分量的時域分布提供一致的參考結(jié)構(gòu)。

利用總體集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法的具體過程，具體包括：

(1)通過給原始信號疊加一組高斯白噪聲信號獲得一個總體信號；

(2)對原始信號進行EMD分解，得到各階IMF分量；

(3)給原始信號加入不同的白噪聲，重復(fù)步驟(1)和步驟(2)；

(4)利用高斯白噪聲頻譜零均值原理，消除高斯白噪聲作為時域分布參考結(jié)構(gòu)帶來的影響，將原始信號進行分解；

(5)將分解得到的每個IMF進行希爾伯特變換，根據(jù)得到的希爾伯特變換譜確定邊際譜，以表征各個頻率點的積累幅值分布。

所述步驟(2)中，EMD分解的具體過程包括：

(2-1)根據(jù)原始信號函數(shù)的極大點和極小點求出其上包絡(luò)及下包絡(luò)的平均值；

(2-2)求取原始信號函數(shù)與求取的平均值的差值；

(2-3)將該差值視為新的原始信號函數(shù)，重復(fù)步驟(2-2)-(2-3)，進行迭代，直到計算的差值滿足IMF條件；

(2-4)將滿足IMF條件時的差值視為一個新的IMF，求取原始信號函數(shù)與該新的IMF的差值為新的原始信號函數(shù)，重復(fù)步驟(2-1)-(2-4)，依次計算得到分解后的各階IMF和剩余分量。

所述步驟(3)中，所加的高斯白噪聲次數(shù)服從：原始信號與各階的IMF相加后之間的誤差值等于高斯白噪聲的幅值與總體個數(shù)的平方根之間的差值。

所述步驟(4)中，將原始信號分解成各階IMF和剩余分量的和。

所述步驟(5)中，對每個經(jīng)過EEMD得到的IMF做Hilbert變換，得到解析信號，根據(jù)解析信號的相位，計算瞬時頻率。

所述步驟(5)中，對每個IMF進行希爾伯特變換，將變換后的結(jié)構(gòu)記為Hilbert譜，邊際譜的定義為對于Hilbert譜的積分。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

(1)本發(fā)明基于平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)的時域分析，得到本征模函數(shù)組，可以獲得振動信號的各成分幅值和相位情況，避免了虛假分量和模態(tài)混疊現(xiàn)象的出現(xiàn)，使得結(jié)果更加準確；

(2)本發(fā)明基于改進的HHT分析，可得到三種工況振動信號幅值和頻率的分析，得到不同故障下振動信號的特征判據(jù)；

(3)采用經(jīng)EEMD算法的預(yù)處理后再進行HT變換的方法對GIS機械振動信號進行時頻分析可以有效地處理GIS振動信號，從而建立GIS機械故障診斷數(shù)據(jù)庫，為實現(xiàn)現(xiàn)場帶電檢測GIS機械故障提供理論依據(jù)。

附圖說明

構(gòu)成本申請的一部分的說明書附圖用來提供對本申請的進一步理解，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構(gòu)成對本申請的不當限定。

圖1(a)、(b)、(c)分別為示波器在三種工況下時采集的振動信號時域圖；

圖2(a)、(b)、(c)分別為EEMD分解得到三種工況的振動信號時域圖；

圖3(a)、(b)、(c)分別為三種工況的振動信號的HHT邊際譜；

圖4為本發(fā)明的流程示意圖。

具體實施方式：

下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明作進一步說明。

應(yīng)該指出，以下詳細說明都是例示性的，旨在對本申請?zhí)峁┻M一步的說明。除非另有指明，本發(fā)明使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語具有與本申請所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。

需要注意的是，這里所使用的術(shù)語僅是為了描述具體實施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請的示例性實施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當理解的是，當在本說明書中使用術(shù)語“包含”和/或“包括”時，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。

正如背景技術(shù)所介紹的，現(xiàn)有技術(shù)現(xiàn)階段對于GIS的故障研究仍多集中于局部放電方向，采集的振動信號也多為頻率較高的電磁波信號，對存在更廣泛的、頻率較低的機械故障信號研究較少的問題，提出一種基于改進HHT算法的GIS機械振動信號時頻分析方法。

本申請的一種典型的實施方式中，如圖4所示，本發(fā)明對GIS設(shè)備表面的振動信號進行測量，并構(gòu)造螺絲松動和基于繞組變形的互感器振蕩兩種常見的GIS機械故障，多次檢測三種工況(正常信號、螺絲松動、互感器振蕩)下的GIS振動信號，引入改進的HHT方法來處理GIS機械振動信號，對三種振動信號進行時頻分析，以使該種針對非線性非平穩(wěn)信號的處理方法能夠更廣泛更深入地應(yīng)用于振動信號處理領(lǐng)域。

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法是將復(fù)雜的信號分解成若干本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)，從而使通過HT(希爾伯特變換)獲得的瞬時頻率能夠應(yīng)用到實際中。IMF須滿足以下兩個條件，即：①整個數(shù)據(jù)段內(nèi)，極值點和過零點的個數(shù)應(yīng)當相等或最多相差1；②在任何一點，局部極大值點形成的上包絡(luò)線和局部極小值點形成的下包絡(luò)線的均值為零，即信號關(guān)于時間軸局部對稱。具體的處理方法是：

首先根據(jù)原始信號函數(shù)s(t)的極大點和極小點求出其上包絡(luò)v₁(t)及下包絡(luò)v₂(t)的平均值

然后求出s(t)與m的差值h，即

s(t)-m＝h (2)

再將h看作新的s(t)重復(fù)以上操作，進行迭代，直至h滿足IMF條件時，此時記作

c₁＝h (3)

將c₁看作一個新的IMF，作

s(t)-c₁＝r (4)

將r看作新的s(t)，重復(fù)以上過程，依次得到c₂，c₃，c₄…，直到r(t)基本呈單調(diào)趨勢或|r(t)|很小可視為測量誤差時即可停止。此時，

即此時已經(jīng)將原信號分解成了n個IMF：c₁，c₂，c₃，c₄…，c_n，和一個剩余分量r。

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解仍然存在不少問題，其中比較嚴重的就是易產(chǎn)生虛假分量和模態(tài)混疊。因此，在EMD算法的基礎(chǔ)上，提出了EEMD算法。

針對EMD所出現(xiàn)的問題，發(fā)現(xiàn)除一階分量外，每階IMF的功率譜都呈現(xiàn)相同的帶通特性，而且前一階IMF的平均頻率近似為后一階的2倍；同時還發(fā)現(xiàn)信號會出現(xiàn)頻率混疊現(xiàn)象?；谏鲜龇治?，提出了將白噪聲加入到分解信號中補充一些缺失的尺度，從而提出了總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解思路。

因此，EEMD主要算法結(jié)構(gòu)與EMD算法基本相同：將原始信號篩分成固有模態(tài)函數(shù)，由于篩分過程中出現(xiàn)了模態(tài)混疊現(xiàn)象，因此在篩分過程中給信號添加一個高斯白噪聲信號w(t)，為每次EMD分解后剩余分量的時域分布提供一致的參考結(jié)構(gòu)。

1.3 總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解具體步驟

1)通過給原始信號x(t)疊加一組高斯白噪聲信號w(t)獲得一個總體信號：

X(t)＝x(t)+w(t) (6)

2)對X(t)進行EMD分解，得到各階IMF分量：

3)給原始信號加入不同的白噪聲w_i(t)，重復(fù)步驟1)和2)。

4)利用高斯白噪聲頻譜零均值原理，消除高斯白噪聲作為時域分布參考結(jié)構(gòu)帶來的影響，此時IMF分量c_n(t)可表示為

EEMD所加的高斯白噪聲次數(shù)服從式(10)

式中：ε為高斯白噪聲的幅值；N為總體個數(shù)；ε_n表示原始信號與各階的IMF相加后之間的誤差。為了保證諧波檢測算法的快速性，一般選取ε為0.01，N＝200。

5)因此，最后原始信號x(t)可分解為

Hilbert變換

對每個經(jīng)過EEMD得到的IMF做Hilbert變換，

x_i(t)＝c_i(t) (12)

得到解析信號，

z(t)＝x_i(t)+iy_i(t)＝a(t)e^iθ(t) (14)

式中a(t)——瞬時振幅，θ(t)——相位，

瞬時頻率按下式計算

對每個IMF做HT得到

此時忽略了殘余項，上式稱為Hilbert譜，記作

進一步定義邊際譜

邊際譜能夠從統(tǒng)計意義上表征整組數(shù)據(jù)各個頻率點的積累幅值分布。

本發(fā)明試驗利用某開關(guān)廠整套的110kV單相分箱GIS設(shè)備。在GIS斷路器操動機構(gòu)與隔離開關(guān)連接螺絲和互感器處設(shè)置異常振動源，包括螺絲松動和基于繞組變形的互感器振蕩。故障1為螺絲松動，故障2為互感器繞組變形。利用外置的壓電式加速度傳感器在GIS窺視孔下側(cè)檢測三類振動信號(正常，螺絲松動，互感器振蕩)。

圖1(a)、(b)、(c)分別為示波器在GIS正常、故障1、故障2時采集的振動信號時域圖，從時域圖來看，螺絲松動和互感器振蕩兩種工況下的振動信號幅值均大于正常振動信號，并且螺絲松動故障下，振動信號幅值增幅明顯。直觀上看，互感器振蕩下的振動信號密集程度最高，推測有倍頻信號疊加。

三組振動信號經(jīng)過簡單去噪處理后，通過上述的EEMD分解得到三種工況(圖2(a)、2(b)、2(c))下GIS振動信號的本征模函數(shù)組，各圖自上而下依次為各個本征模函數(shù)(imf)和殘余分量(res.)。本征模態(tài)分量相應(yīng)包含了從高到低不同頻率段的成分，并且隨原始信號的變化而變化。

通過希爾伯特變換后可以得到希爾伯特黃譜和邊際譜。通過邊際譜可以更直觀的看出幅值隨頻率分布的變化。與正常運行下的振動信號的HHT邊際譜(圖3a)相比，故障1(圖3b)和故障2(圖3c)下GIS振動信號的HHT邊際譜中可以非常清晰地看到故障特征，螺絲松動故障在基頻100Hz處存在振蕩現(xiàn)象，并且幅值明顯高于正常運行時的幅值，互感器振蕩信號的能量主要集中于140～160Hz和440～460Hz范圍，其幅值遠高于正常運行下基頻100Hz左右的幅值。綜合希爾伯特黃譜分析，可以得出兩種故障的特征判據(jù)。

本發(fā)明應(yīng)用改進的HHT分析方法分析處理GIS設(shè)備振動信號。利用HHT方法，在實驗室內(nèi)，通過對GIS設(shè)備設(shè)置兩種常見的機械故障(即螺絲松動和互感器振蕩)，運用該方法對GIS設(shè)備三種工況(正常、故障1、故障2)下振動信號進行分析研究。得出以下結(jié)論：

(1)基于平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)的時域分析，得到本征模函數(shù)組，可以獲得振動信號的各成分幅值和相位情況，避免了虛假分量和模態(tài)混疊現(xiàn)象的出現(xiàn)，使得結(jié)果更加準確。

(2)基于改進的HHT分析，可得到三種工況振動信號幅值和頻率的分析，得到不同故障下振動信號的特征判據(jù)。

(3)正常振動信號的頻譜分布在100Hz附近，頻帶較窄；螺絲松動故障振動信號的頻譜同樣分布在100Hz附近，頻帶較寬，且幅值明顯高于正常振動信號；互感器振蕩故障振動信號的頻譜分布在140～160Hz和440～460Hz范圍。

上述說明，基于改進HHT算法的方法對GIS設(shè)備的機械振動信號進行時頻分析是有效的。通過模擬不同類型的機械故障，最終能夠建立GIS機械故障診斷數(shù)據(jù)庫。

以上所述僅為本申請的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本申請，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本申請的保護范圍之內(nèi)。

上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式進行了描述，但并非對本發(fā)明保護范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護范圍以內(nèi)。