(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211087706.7 (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司电力科 学 研究院 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖八 区华电弄 1号 (72)发明人 任广振　黄武浩　李乃一　张振鹏　 邵先军　王少华　李特　王振国　 姜凯华　 (74)专利代理 机构 浙江翔隆专利事务所(普通 合伙) 33206 专利代理师 张建青 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01) G06K 9/00(2022.01) (54)发明名称 高压交流海缆机械故障与电气故障诊断方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种高压交流海缆机械故障 与电气故障诊断方法及系统。 本发 明包括机械故 障诊断和电气故障诊断， 所述机械故障诊断的步 骤包括： 分布式监测海缆振动数据； 采用ESMD特 征提取算法处理振动数据， 去除噪声， 提取特征 频率； 测量高频振动的持续时间； 将高频振动作 为判断机械故障的依据， 通过高频振动的持续时 间定量划分机械故障的阶段和程度； 所述电气故 障诊断的步骤包括： 分布式监测海缆温度数据； 通过ESMD特征提取算法， 剔除部分异常值与噪 声， 分析海缆的温度分布情况； 通过仿真提取电 气故障产生的温度分布情况； 根据温度大小定量 划分电气故障的阶段和程度。 本发 明可以对海缆 的对应损伤状态进行定量评估分析。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115479631 A 2022.12.16 CN 115479631 A 1.高压交流海缆机械故障与电气故障诊断方法， 包括机械故障诊断和电气故障诊断， 其特征在于， 所述机械故障诊断的步骤 包括： S11、 分布式监测海缆振动数据； S12、 采用ESMD特 征提取算法处 理振动数据， 去除噪声， 提取 特征频率； S13、 测量高频振动的持续时间； S14、 将高频振动作为判断机械故障的依据， 通过高频振动的持续时间定量划分机械故 障的阶段和程度； 所述电气故障诊断的步骤 包括： S21、 分布式监测海缆温度数据； S22、 通过ESMD特 征提取算法， 剔除部分异常值与噪声， 分析海缆的温度分布情况； S23、 通过仿真提取电气故障产生的温度分布情况； S24、 根据温度大小定量划分电气故障的阶段和程度。 2.根据权利要求1所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S11的具体内容如下： 获取高压交流海缆扰动分布式监测数据， 并结合分布式光纤传感监测设备的特点， 分 析海缆振动海量分布数据。 3.根据权利要求1所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S12中， ESMD特征提取算法对振动波形进行分解， 进而得到故障特征频率； ESMD算法采用 直接插值的算法代替 三次样条插值， 以最优的自适应全局曲线确定分解次数。 4.根据权利要求3所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S12中， ESMD特 征提取算法用于处 理机械故障数据的步骤如下： 1)标出振动信号x(t)的所有极值 点； 2)找出振动信号中各个极值 点之间的中点， 并找出两个边界点分别命名为F0、 F1； 式中， i表示极值 点的编号； 3)对所述的n个中点， 采用直接插值得到p条曲线： 4)令x(t) ‑L*＝0重复以上步骤， 直到|L*|≤ε， ε是允许范围内误差， 或者筛选次数已经 到达K， 此时得到第一个本征模态函数M； 5)每得到一个本征模态函数， 就从原振动信号x(t)中扣除这一函数， 对x(t) ‑M＝0重复 上述步骤， 得到本征模态函数M1,M2,…M32， 直到极值点个数不满 足条件为止， 此时的函数称 为最优的自适应全局曲线R(t)； 6)在区间内， 筛选次数K的值不断变化， 重复上述步骤， 得到一系列结果， 同时计算x (t)‑R(t)的标准差σ， 振动信号x(t)的标准差σ 0， 得到方差比率σ /σ 0与K的变化趋势图； 当方 差比率最小时， 表示减掉 余项的信号 最接近原始信号， 此时筛 选次数K为最优； 7)得到最优筛选次数后， 重 复步骤1) ‑5)即完成分解， 将原始信号分解成一系列本征模权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115479631 A 2态函数及剩余部分的线性叠加， 由此 得到ESMD的分解结果 为： 式中， Mi表示第i个本征模态函数。 通过将振动信号不断从高频到低频进行提取， 分解得到的本征模态函数顺序 是按频率 由高到低进 行排列的， 即首先得到最高频的分量， 然后是次高频的， 最 终得到一个频率接近 为0的残余分量。 能量大的高频分量总是代表了原信号的主要特性， 是最主要的组成分量， 通过分解便可将噪声信号去除， 保留振动信号中的有用部分。 5.根据权利要求1所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S14中， 定量划分机 械故障的阶段和程度的具体内容如下： 高频振动的持续时间为0～0.0045秒， 机械故障状态属于正常； 高频振动的持续时间为 0.0045～0.012秒， 机械故障状态属于中度注意； 高频振动的持续时间为0.012～0.03秒， 机 械故障状态属于高度注意； 高频振动的持续时间为0.0 3～0.04秒， 机 械故障状态属于损坏。 6.根据权利要求1所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S21的具体内容如下： 获取高压交流海缆运行温度与扰动分布式监测数据， 并结合分布式光纤传感监测设备 的特点， 对 海缆沿线温度海量分布数据分析。 7.根据权利要求1所述的高压交流海缆机械故障与电气 故障诊断方法， 其特征在于， 步 骤S22中， ESMD特 征提取算法用于处 理电气故障数据的步骤如下： 1)标出温度信号x(t)的所有极值 点； 2)找出极值 点之间的中点， 并找出两个边界点分别命名为F0、 F1； 式中， i表示极值 点的编号； 3)对所述的n个中点， 采用直接插值得到p条曲线： 4)令x(t) ‑L*＝0重复以上步骤， 直到|L*|≤ε， ε是允许范围内误差， 或者筛选次数已经 到达K， 此时得到第一个本征模态函数M； 5)每得到一个本征模态函数， 就从温度信号x(t)中扣除这一函数， 对x(t) ‑M＝0重复上 述步骤， 得到本征模态函数M1,M2,…M32， 直到极值点个数不满 足条件为止， 此时的函数称为 最优的自适应全局曲线R(t)； 6)在区间内， 筛选次数K的值不断变化， 重复上述步骤， 得到一系列结果， 同时计算x (t)‑R(t)的标准差σ， 振动信号x(t)的标准差σ 0， 得到方差比率σ /σ 0与K的变化趋势图； 当方 差比率最小时， 表示减掉 余项的信号 最接近原始信号， 此时筛 选次数K为最优； 7)得到最优筛选次数后， 重 复步骤1) ‑5)即完成分解， 将原始信号分解成一系列本征模 态函数及剩余部分的线性叠加， 由此 得到ESMD的分解结果 为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115479631 A 3