基于Apriori算法的高壓電氣試驗設備故障診斷研究

摘 要：高壓電氣試驗設備在電力系統中具有至關重要的作用，但是其結構和工作原理復雜，故障診斷一直是一個具有挑戰性的問題。為了提高設備故障診斷的準確性和效率，本文基于Apriori算法，研究了設備故障的潛在規律和關聯性，基于挖掘結果建立故障診斷模型，并進行試驗驗證。結果表明，基于Apriori算法的故障診斷方法在提高診斷準確性和效率方面具有顯著優勢，可為高壓電氣設備的健康管理和維護提供新的思路和方法。

關鍵詞：Apriori算法；高壓電氣設備；故障診斷；數據挖掘

中圖分類號：TM 83" " " 文獻標志碼：A

高壓電氣設備在現代工業生產中具有重要作用，其穩定運行對生產安全和效率至關重要[1]。但是高壓電氣設備較復雜性且工作環境惡劣，時常會發生故障。因此，如何有效地進行設備故障診斷和預防成為工程技術領域的熱點問題[2]。作為一種經典的關聯規則挖掘算法，Apriori算法在市場分析、生物信息學等領域具有廣泛應用[3]。本文旨在將Apriori算法引入高壓電氣設備故障診斷領域，探索其在該領域的應用潛力。

1 高壓電氣試驗設備故障診斷算法

1.1 高壓電氣設備振動信號處理

高壓電氣設備振動信號能夠通過傅里葉變換進行處理。傅里葉變換是一種將時域信號轉換為頻域信號的方法，能夠將振動信號從時域轉換為頻域，以便更好地分析和處理[4]。首先，將振動信號進行采樣，并確定采樣頻率。其次，利用傅里葉變換將時域信號轉換為頻域信號，得到信號在不同頻率上的成分和能量分布。分析頻域信號，了解振動信號的頻率成分、主要頻率和諧波等信息，從而確定設備的運行狀態和存在的問題。基于傅里葉變換設計如公式（1）所示的高壓電氣設備振動信號的分析式。

F（ω）=∫[f（t）·e（-jωt）]dt （1）

式中：F（ω）表示傅里葉變換參數，用于聯系振動信號的時域和頻域特征；f（t）表示高壓電氣設備的振動信號；ω表示振動信號的頻率。

為了保證傅里葉變換的穩定性和準確性，需要添加變換基來限定頻率范圍和時間范圍。同時，需要在時間軸上移動振動信號，以解決傳統振動信號分析方法中的不準確問題。

1.2 高壓電氣試驗設備故障特性分析

為了對高壓電氣試驗設備的故障進行特性分析，采用Apriori算法構建一個包括電氣設備故障特性的故障集合，并計算設備出現故障的概率。具體步驟如下所示。1）收集數據。需要收集高壓電氣試驗設備的故障數據，包括設備類型、設備參數和故障類型等信息。這些數據來自設備維護記錄、故障報告等。2）數據預處理。對收集的數據進行預處理，包括數據清洗、去重和轉換等操作，確保數據的準確性和一致性。

將事務庫中的矩陣引入對應的標識中，提示符合的為Y，不符合的為T，以此分別標識不斷重復的參數分支。這個過程有助于識別在事務庫中重復出現的參數分支，并進行標記。為了優化矩陣讀取設備中向量的計算，本文引入一個變量IO，用來記錄監測過程中故障重復的次數。通過記錄重復的次數來判斷哪些參數分支需要進行進一步的分析和優化。然后利用生成的矩陣挖掘其中的復雜項集，并分析矩陣中的數據，確定其中的模式和關聯規則。這些復雜項集有助于深入理解系統中的運行情況，并為后續進行優化和改進提供依據。再對所在的數據庫進行壓縮。壓縮數據庫可減少存儲空間，提高數據的讀取和處理效率。可以采用各種方法壓縮數據庫，例如使用壓縮算法或者進行數據的歸檔和整理。

通過掃描事務庫，生成一個只包括Y和T的矩陣。這個矩陣中的每行代表一個事務Ri，每列表示一個項集Fj。假設有一個運行設備的事務集合R={R1，R2，...，Rn}，其中包括設備不同運行情況的數據。同時，有一個項集的集合F={F1，F2，...，Fn}，其中包括所有運行設備動態數據的集合。通過掃描事務庫中的數據，將每個事務Ri與每個項集Fj進行比較。如果事務Ri中的數據與項集Fj中的數據完全匹配，則在對應的矩陣位置上標記為Y，表示該項集在該事務中重復出現。如果不完全匹配，則標記為T，表示該項集在該事務中不出現或出現的次數較少。矩陣中的定義公式如公式（2）所示。

（2）

對事務集中的運行設備監測數據進行降階，以優化數據處理和存儲的效率。降階是指將事務集中的數據進行簡化和歸納，以減少數據的冗余和復雜性。在實施降階的過程中，利用矩陣N中的IP列來識別重復的故障項集。統計IP列中的數值，確定哪些故障項集在事務集中有重復出現的情況。對于沒有重復出現的故障項集，將其對應的IP值設定為Y。通過降階，減少事務集中的重復的故障項集，從而減少數據存儲空間和計算量。同時，降階還可以簡化數據分析和處理過程，提高系統的性能和效率，如公式（3）所示。

（3）

假設有一個矩陣N，其中每行表示一個項集，每列表示一個事務。每個元素表示該項集在該事務中的出現次數，如果項集在事務中沒有出現，則對應元素為零。計算一個項集的支持度時，先找到該項集在每個事務中的出現次數。通過對矩陣N的每行進行遍歷，計算出每個事務中該項集的出現次數。然后將每個事務中該項集的出現次數相加，得到該項集在整個事務集中的總出現次數。這個總出現次數就是該項集的支持度。計算每行的非零元素之差，得出項集的支持度。非零元素之差表示該項集在不同事務中的出現次數差異。通過求解每行的非零元素之差，并對其進行累加，得到項集的總支持度，如公式（4）所示。

（4）

式中：m為監測中的事務集數。

所有故障項集的支持度通過IO和Tij計算，所得結果如公式（5）所示。

（5）

當讀取到向量坐標為第3列時，需要標記其中的向量元素值，并刪除最后3列數據，計算出項集的頻度為3，表明只需要關注每個項集中第3列的向量元素，并忽略其他列數據。

根據最大支持度的取值，遍歷運行設備的信號監測數據，找出所有的復雜項集T={a：2，b：5，c：6，e：7，f：3}。這些復雜項集由不同的元素組成且它們的支持度均為3。這些項集在數據集中出現的頻率較高。通過復雜項集T的自身連接方式，生成所有可能的數據項集D={bc，bv，bn，cs，cd，ax，ad，er，fy}。這些項集是通過將T中的元素進行連接得到的，代表了不同組合的信號監測數據。進而對目標數據進行遍歷和監測，計算出故障項目集的頻度。通過自動連接方式，生成候選集D2={bc：3，cs：3，ax：4，er：5，fy：2}。這些候選集表示具有特定頻度的故障項目集。最后，根據掃描計算出的候選集頻度，得到復雜故障數據集T2={bce：2}。該數據集表示具有特定頻度的復雜故障項集。通過上述步驟，可對運行設備中的信號監測數據進行挖掘，并找到頻度為3的復雜故障數據集T2。這些數據集可以識別并解決設備中存在的故障，并確定正確的參數配置。

在高壓電氣設備中，經過故障特性分析，可確定高壓斷路器是故障頻次最高的設備，該結論即為后續維護和故障排除的重點。同時，通過分析關聯規則，還能夠了解其他故障特性與高壓斷路器的關聯性，為設備維護提供更多的參考依據。

高壓電氣設備電路圖如圖1所示。在等效電路圖中，電感由一個電阻和一個電感元件串聯而成。由于電感元件的阻值是由實際電路中的電阻決定的，因此電感的取值與實際電路中的電阻大小有關。當電路中的電阻值增大或變小時，電感的取值也會有相應變化。通過繪制診斷電路的波形圖，能夠觀察到不同故障特性對應的波形變化。例如，當電路中存在短路故障時，波形圖會顯示出明顯的電壓降低或電流異常增大的特征。而當電路中存在開路故障時，波形圖會顯示出電壓或電流斷裂或消失的特征。通過比較實際電路中的故障特性和等效電路圖中的波形圖，能夠進行故障特性的判斷和診斷。如果等效電路圖中的波形圖與實際觀測到的波形圖相符合，就能增強故障特性判斷的有效性，提高故障診斷的準確性。

1.3 高壓電氣試驗設備故障診斷

對高壓電氣設備進行故障診斷時，使用小波分析來處理信號。小波分析能夠提供信號的時間分辨率，其基本思想是利用平方可積函數來構造小波函數，并將這些小波函數組成一個函數族。小波分析如公式（2）所示。

（2）

式中：x（t）為原始信號；a和b分別為小波的尺度和平移參數；ψ（t）為小波函數。

小波函數ψ（t）通常具有一定的特性，例如緊致性、正交性等。常見的小波函數包括Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波等。小波分析的結果是一組小波系數W（a，b），表示原始信號在不同尺度和平移下的分解。通過分析小波系數的變化，能夠得到信號的頻率、能量分布等信息，進而進行故障診斷。

利用計算機的連續分析功能，將小波變換進行離散化處理。這樣做的目的是為了驗證初次離散化后的變換效果和診斷狀態，以確保診斷的有效性。通過離散化處理，可以更好地理解信號在不同尺度上的特征，并進行更精確的故障診斷。進行故障診斷前，需要進行電氣隔離，以降低整個故障檢測電路的檢測負載，滿足高精度故障診斷的要求，同時確保診斷過程的準確性和可靠性。

2 基于Apriori算法的高壓電氣試驗設備故障診斷設計應用

2.1 應用準備

所需硬件環境見表1。

5 數據采集板

RACK機箱用于安裝和組織各種硬件設備。NUPR590主板用于控制和管理整個高壓電氣試驗設備系統的核心部分。PIVCPU用于執行計算和控制任務。512內存設備用于存儲和處理數據。數據采集板用于采集試驗設備產生的數據。這些設備通過相互連接和配合工作，可實現高壓電氣設備故障診斷功能。采集4個節點的初始直流電阻數據，見表2。

在故障診斷試驗中，初始直流電阻數據是否符合要求十分重要。這些數據將提供關于設備狀態和性能的重要信息。通過分析這些數據可評估設備的健康狀況，并檢測潛在的故障或問題。當前獲取的初始直流電阻數據符合后續進行試驗檢測的要求，能夠繼續進行后續故障診斷試驗。

2.2 應用結果

為了進一步研究故障診斷，本文將對上述直流電阻數據進行一些處理。通過適當調整，能夠模擬出不同的電氣設備故障狀態，進而使用本文設計的高壓電氣試驗設備故障診斷方法和傳統的電氣試驗設備故障診斷方法進行故障診斷。本文設計的高壓電氣試驗設備故障診斷方法利用先進的算法和技術，可對模擬出的故障狀態進行準確診斷。該方法結合了Apriori算法、數據分析和故障模式識別等技術，可提高診斷的準確性和效率。并同時使用傳統的電氣試驗設備故障診斷方法進行比較。傳統方法利用經驗和人工分析，通過觀察和比較數據來判斷設備的故障狀態。進行故障診斷時，本文將統計診斷耗時，這將提升評估和比較不同方法的效率和準確性。通過比較診斷耗時，能夠了解本文方法與傳統方法間的差異，并確定哪種方法更適合執行實際應用中的故障診斷任務。比較結果見表3。

在每種故障類型下，本文方法的診斷耗時明顯低于傳統方法，本文方法在故障診斷過程中能夠更快地完成診斷任務，診斷效率更高。對于故障類型1，本文方法的診斷耗時為0.364s，而傳統方法的診斷耗時為1.494s。對于故障類型2，本文方法的診斷耗時為0.164s，而傳統方法的診斷耗時為1.439s。以此類推，其他故障類型也均如此。本文設計的高壓電氣試驗設備故障診斷方法比傳統方法診斷速度更快，診斷耗時更短。這對提高故障診斷效率和減少診斷過程中的等待時間具有重要意義，表明本文方法在故障類型診斷效率上具有優勢。對于故障類型5、6、7，本文方法的診斷耗時也比傳統方法低。雖然差距不如前4個故障類型明顯，但仍然表明本文方法在這些故障類型診斷上有一定優勢。

3 結語

本文基于Apriori算法，對高壓電氣設備的故障診斷進行了深入研究。通過對大量試驗數據進行挖掘和分析，發現了一些潛在的故障規律和關聯性，為設備故障診斷提供了新的視角和方法。同時，還建立了基于Apriori算法的故障診斷模型，并進行了試驗驗證。試驗結果表明，本文方法在提高診斷準確性和效率方面具有顯著優勢。在今后的工作中，還將進一步研究和完善基于Apriori算法的高壓電氣設備故障診斷方法，以期為設備的健康管理和維護提供更全面、有效的支持。

參考文獻

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