基于機器學習的開關柜故障診斷系統設計

[摘 要]在工業生產中，開關柜是整個電氣設備中的重要組成部分，為了確保電氣開關柜的正常運行，需要對電氣開關柜等設備進行檢測診斷。但大多數情況下電氣設備開關柜運行的環境較復雜，故障率也較高，因此，很難對開關柜故障進行及時檢測與維修。文章設計了基于機器學習的開關柜規章診斷系統，該系統由傳感器選型單元和傳感器網絡芯片選型單元等部分組成，可提升故障診斷精準性，滿足電氣行業對開關柜故障診斷的需求。

[關鍵詞]機器人學習；開關柜；故障診斷；系統設計

[中圖分類號]TM403.4 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0072–03

Design of Switch Cabinet Fault Diagnosis System Based on Machine Learning

YANG Haoyin

[Abstract]In industrial production， switchgear is an important component of the entire electrical equipment. In order to ensure the normal operation of electrical switchgear， it is necessary to test and diagnose equipment such as electrical switchgear. However， in most cases， the operating environment of electrical equipment switchgear is complex and the failure rate is high， making it difficult to detect and repair switchgear faults in a timely manner. The article designs a machine learning based switchgear regulation diagnosis system， which consists of a sensor selection unit and a sensor network chip selection unit. It can improve the accuracy of fault diagnosis and meet the needs of the electrical industry for switchgear fault diagnosis.

[Keywords]robot learning； switch cabinet； fault diagnosis； system design

1 基于機器學習的開關柜故障診斷的重要性

隨著電力系統的不斷發展和城市化進程的加快，開關柜作為電力系統中的重要組成部分，其安全性和穩定性對于保障整個電力系統的正常運行至關重要。因此，對開關柜進行及時、準確的故障診斷，對于預防電力事故、保障人民生命財產安全具有重大意義。

然而，傳統的開關柜故障診斷方法通常依賴于人工經驗和定期巡檢，這種方式不僅效率低下，而且易受到人為因素的影響，導致診斷結果不準確。而基于機器學習的故障診斷方法，可以通過對大量歷史數據的分析和學習，自動提取故障特征，實現對開關柜故障的準確識別。這種方法不僅提高了診斷效率，而且減少了人為因素的干擾，提高了診斷的準確性。機器學習技術還可以實現對開關柜故障的預測性維護，通過對設備運行數據的實時監測和分析，機器學習模型可以預測設備未來的故障情況，提前采取維護措施，避免故障的發生，不僅可以降低設備的維修成本，還可以延長設備的使用壽命，提高電力系統的經濟效益。

此外，隨著人工智能技術的不斷發展，機器學習在開關柜故障診斷中的應用會越來越廣泛，通過不斷優化算法和模型，提高診斷的準確性和效率，將為電力系統的安全穩定運行提供更加堅實的保障。所以，基于機器學習的開關柜故障診斷是未來電力系統故障診斷的重要發展方向。

2 基于機器學習的開關柜故障系統方案設計

2.1 數據收集與預處理

基于機器學習的開關柜故障系統方案設計中的數據收集與預處理是構建有效故障診斷模型的關鍵步驟。在收集數據時，可以從開關柜的運行日志、維護記錄及傳感器數據中收集原始數據，這些數據涵蓋了開關柜的電壓、電流、溫度、濕度、機械振動等參數。為了確保數據的完整性和可靠性，定期從各個開關柜站點收集數據，并存儲在統一的數據庫中。同時，還收集了歷史故障記錄，包括故障發生的時間、地點、類型及相應的處理措施，這些故障記錄可用于監督學習算法的訓練。在收集到原始數據后，進行了一系列預處理操作，以確保數據的質量和一致性。在預處理數據時，對數據進行了清洗，去除了重復值、缺失值或異常值，對于缺失值，根據數據的分布和相關性進行了插值或填充，對異常值，采用了基于統計或領域知識的方法進行識別和修正。隨后，對數據進行標準化處理，將不同參數的量綱和范圍統一到同一尺度上，以便進行后續的特征提取和模型訓練。而將處理后的數據劃分為訓練集和測試集，訓練集用于訓練機器學習模型，而測試集則用于評估模型的性能，通過合理的劃分，確保模型既具有足夠的泛化能力，又能夠在實際應用中表現出良好的性能。

機器學習開關柜故障數據收集與處理步驟見表1。

2.2 開關柜故障分類模塊

2.3 開關柜故障診斷模塊

電氣設備開關柜故障診斷模塊的軟件設計是確保整個診斷系統能夠高效、準確地識別和處理開關柜故障的關鍵環節。軟件設計應明確故障診斷模塊的功能需求，包括實時數據采集、數據處理、故障診斷、故障預警及數據存儲與查詢等功能，同時，還需考慮系統的穩定性、可擴展性及易用性等方面的需求。

（1）在架構設計中，軟件設計應采用模塊化、層次化的架構，將功能劃分為不同的模塊，如數據采集模塊、數據處理模塊、故障診斷模塊等，每個模塊應具有明確的輸入和輸出，以便于模塊的集成和測試。

（2）在數據采集與處理中，數據采集模塊負責從傳感器網絡芯片中獲取開關柜的實時運行數據，數據處理模塊則對這些數據進行預處理，如濾波、去噪、標準化等，以提高數據的準確性和可靠性。

（3）在故障診斷算法設計中，故障診斷模塊是軟件設計的核心部分，該模塊應選擇合適的機器學習算法或深度學習算法，根據處理后的數據對開關柜的故障進行識別。

（4）在故障預警與報告中，當診斷模塊檢測到開關柜存在故障或潛在風險時，應及時觸發預警機制，預警可以通過聲光報警、短信通知或郵件提醒等方式實現，以便運維人員及時采取措施進行處理。

（5）在數據存儲與查詢中，為了方便對開關柜運行數據的長期跟蹤和分析，軟件設計應考慮數據的存儲和查詢功能，采用數據庫技術實現數據的存儲和管理，提供數據查詢、統計和分析等功能，這有助于運維人員了解開關柜的運行狀況，發現潛在問題并制訂預防措施。

3 基于機器學習的開關柜故障系統性能測試

3.1 測試準備

為了更好地驗證開關柜故障診斷系統的有效性，應進行對比測試，并搭建對應的試驗網絡環境。試驗網絡環境中通常包含編譯器、芯片、串口數據線及仿真設備。根據搭建的試驗網絡環境，將文章所提方法和傳統的人工故障診斷方法進行對比。

3.2 故障診斷時間和準確率結果分析

在常規情況下，故障診斷的時間越短，系統性能越好，而在工業生產的領域中，對應的電氣設備故障診斷時間上限值一般為57 s。故障診斷時間及準確率對比見表2。

由表2可知，文章設計的故障診斷系統對于5種不同類型故障的檢測時間通常都小于30 s，而人工診斷方法的診斷時間則在30～52 s。由此可見，基于機器學習的電氣設備故障診斷系統通常具有診斷時間短、效率高等優點，同時，人工診斷的準確率最高值只有75.45%，低于診斷系統的準確率。因此這也證明了基于機器學習的開關柜故障診斷系統能更好地滿足工業生產的安全性需求。

4 結束語

為了有效解決電氣設備故障診斷中人工診斷效率低且用時長的問題，文章提出了基于機器學習的電氣設備開關柜故障診斷系統，從而實現了對開關柜故障的智能識別與預警。試驗結果表明，基于機器學習系統具有極高的準確性和實時性，為開關柜的安全穩定運行提供了有效支持。并且隨著對該系統的不斷完善，能夠為電力系統的穩定運行作出更大貢獻。

參考文獻

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