一种低压电器的故障分析检测系统的制作方法

1.本发明属于低压电器的故障分析检测技术领域，具体是一种低压电器的故障分析检测系统。


背景技术：

2.低压电器是一种能根据外界的信号和要求，手动或自动地接通、断开电路，以实现对电路或非电对象的切换、控制、保护、检测、变换和调节的元件或设备。控制电器按其工作电压的高低，以交流1200v、直流1500v为界，可划分为高压控制电器和低压控制电器两大类。低压电器可以分为配电电器和控制电器两大类，是成套电气设备的基本组成元件。在工业、农业、交通中，大多数采用低压供电，具有广泛的应用领域，当出现低压电器故障时，通过现有的监测系统识别对应故障的低压电器，再对出现故障的低压电器进行检修，并不能很好的对其他未出故障的低压电器进行检测，因为当出现低压电器故障时，有较大的可能代表原来的检测系统并未及时的在其出现故障前进行检测出来，因此为了更好的实现对低压电器的故障分析检测，本发明提供了一种低压电器的故障分析检测系统。


技术实现要素：

3.为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种低压电器的故障分析检测系统。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.一种低压电器的故障分析检测系统，包括监测模块，所述监测模块用于当低压电器出现故障时，识别对应出现故障的低压电器，获取对应的故障问题，以及对应时间段内的监测过程数据，还包括显示模块、分析模块、检测模块和服务器；
6.所述显示模块用于建立显示模型，并实时显示低压电器的监测信息；
7.所述分析模块用于对出现故障的低压电器进行分析，包括原因分析单元；
8.所述原因分析单元用于对出现故障的低压电器进行分析，获取对应的故障问题和监测过程数据，识别对应的低压电器的种类和型号，将低压电器的故障问题、监测过程数据、种类和型号整合为原因分析输入数据，建立原因分析模型，将原因分析输入数据输入到原因分析模型中进行分析，获得故障原因分析数据；
9.所述检测模块用于当低压电器出现故障时进行同类检测，获取对应的故障原因分析数据，根据获得的故障原因分析数据确定需要进行检测的低压电器以及对应的检测方法，将需要进行检测的低压电器标记为检测目标，通过获得的检测方法对对应的检测目标进行检测，获得检测结果。
10.进一步地，显示模块的工作方法包括：
11.建立显示模型，实时获取监测模块的监测信息，监测信息包括无故障信息和有故障信息，有故障信息包括对应具有故障的低压电器信息和故障问题；当监测信息为无故障信息时，不进行操作；当监测信息为有故障信息时，识别对应的低压电器信息，根据识别的
低压电器信息在低压电器模型中进行相应的标记。
12.进一步地，建立显示模型的方法包括：
13.获取低压电器信息图，根据获得的低压电器信息图建立低压电器模型，识别各个低压电器之间的位置关系，根据识别的位置关系固定各个低压电器，获取各个低压电器之间的连接关系，根据获得的连接关系将对应的低压电器模型进行连接，获得显示模型，根据低压电器信息图对显示模型进行信息补充。
14.进一步地，根据获得的故障原因分析数据确定需要进行检测的低压电器以及对应的检测方法的方法包括：
15.建立故障原因库，根据获得故障原因分析数据从故障原因库中匹配对应的低压电器组，根据获得的低压电器组与显示模型中具有的低压电器进行匹配，获得需要进行检测的低压电器；根据需要进行检测的低压电器再从故障原因库中匹配对应的检测方法。
16.进一步地，建立故障原因库的方法包括：
17.获取各个低压电器具有的故障原因分析数据，根据故障原因分析数据进行低压电器统计归类，根据对应的统计归类数据建立统计归类表；根据建立的统计归类表设置故障原因分析数据下各个低压电器的检测方法；根据设置的检测方法和统计归类表进行汇总建立故障原因库。
18.进一步地，分析模块还包括影响分析单元，所述影响分析单元用于分析出现故障的低压电器对当前线路的影响。
19.进一步地，影响分析单元的工作方法包括：
20.根据显示模型建立影响模型，实时识别影响模型中各个低压电器模型对应的单一影响值和权重系数，将同一影响组内的低压电器模型标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数；将获得的单一影响值标记为dyi，将权重系数标记为βi，根据公式计算各个影响组的综合影响值，根据计算的综合影响值建立影响值坐标；对获得的影响值坐标进行分析，获得出现故障的低压电器对当前线路的影响。
21.进一步地，根据显示模型建立影响模型的方法包括：
22.根据显示模型中低压电器模型之间的连接关系设置影响组，并在显示模型内进行相应的标记；识别影响组中的各个低压电器，标记为第一节点，获取第一节点具有的故障种类，基于大数据分析设置各个第一节点故障种类组合，设置各个故障种类组合中各个第一节点对应的单一影响值和权重系数，根据故障种类组合、各个第一节点对应的单一影响值和权重系数建立状态统计表；根据建立的状态统计表在显示模型中设置赋值节点，所述赋值节点用于根据各个低压电器模型的状态直接匹配对应的单一影响值和权重系数，并进行相应的标记，将当前的显示模型标记为影响模型。
23.与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过监测模块、显示模块、分析模块和检测模块之间的相互配合，实现当低压电器出现故障时，及时的分析出故障所带来的影响，便于对应的工作人员及时的根据影响大小做出相应的应对措施；并根据发生的故障问题分析出对应的故障原因，进行分析哪些电压电器可能发生相同的故障，再进行针对性的检测，将其他低压电器可能出现的故障进行提前检测出来，进而进行提前检修或更换。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1为本发明原理框图。
具体实施方式
26.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.如图1所示，一种低压电器的故障分析检测系统，包括监测模块、显示模块、分析模块、检测模块和服务器；
28.监测模块、显示模块、分析模块和检测模块均与服务器之间通信连接；
29.所述监测模块用于当低压电器出现故障时，识别对应出现故障的低压电器，获取对应的故障问题，以及对应时间段内的监测过程数据，具体的时间段是由专家组进行设置，用于进行后续的故障原因分析，具体为当前现有的故障监测模块，因此不进行详细叙述。
30.所述显示模块用于实时显示低压电器的监测信息，具体方法包括：
31.获取低压电器信息图，即为包括低压电器种类型号信息、连接关系、位置等信息图；根据获得的低压电器信息图建立低压电器模型，低压电器模型是通过现有的三维建模技术进行建立的，但是只要能够表明对应型号种类的低压电器即可，并不需要完全按照对应的外观、结构进行构建模型，识别各个低压电器之间的位置关系，根据识别的位置关系固定各个低压电器，获取各个低压电器之间的连接关系，根据获得的连接关系将对应的低压电器模型进行连接，获得显示模型，根据低压电器信息图对显示模型进行信息补充，即为将连接线路、低压电器型号等信息数据进行补充标记；
32.实时获取监测模块的监测信息，监测信息包括无故障信息和有故障信息，有故障信息包括对应具有故障的低压电器信息和故障问题；当监测信息为无故障信息时，不进行操作；当监测信息为有故障信息时，识别对应的低压电器信息，根据识别的低压电器信息在低压电器模型中进行相应的标记。
33.所述分析模块用于对出现故障的低压电器进行分析，包括原因分析单元和影响分析单元；
34.所述影响分析单元用于分析出现故障的低压电器对当前线路的影响，具体方法包括：
35.根据显示模型建立影响模型，实时识别影响模型中各个低压电器模型对应的单一影响值和权重系数，将同一影响组内的低压电器模型标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数；将获得的单一影响值标记为dyi，将权重系数标记为βi，根据公式计算各个影响组的综合影响值，根据计算的综合影响值建立影响值坐标；即为将各个影响组
对应的综合影响值整合为影响值坐标，如各个影响组对应的综合影响值为6、14、0、0，则影响值坐标为(6，14，0，0)，对获得的影响值坐标进行分析，获得出现故障的低压电器对当前线路的影响。
36.根据显示模型建立影响模型的方法包括：
37.根据显示模型中低压电器模型之间的连接关系设置影响组，并在显示模型内进行相应的标记；即为通过人工的方式，根据对应的连接关系，判定当某个或某些低压电器出现故障时，会产生相应影响的线路组合，通过人工的方式可以进行相应的标记，因此不进行详细叙述；识别影响组中的各个低压电器，标记为第一节点，获取第一节点可能具有的故障种类，基于大数据分析设置各个第一节点故障种类组合，设置各个故障种类组合中各个第一节点对应的单一影响值和权重系数，具体的单一影响值和权重系数是由专家组进行讨论设置的；根据故障种类组合、各个第一节点对应的单一影响值和权重系数建立状态统计表；根据建立的状态统计表在显示模型中设置赋值节点，所述赋值节点用于根据各个低压电器模型的状态直接匹配对应的单一影响值和权重系数，并进行相应的标记，将当前的显示模型标记为影响模型。
38.基于大数据分析设置各个第一节点故障种类组合，即为根据现有的大数据分析，设置影响组内各个第一节点可能出现的状态组合，状态包括无故障、有故障以及对应的故障种类，通过现有的数据分析可以进行相应的组合设置。
39.影响模型的工作方法包括：
40.实时获取各个低压电器模型的状态，即为是否具有故障，故障种类是什么，根据获得的低压模型状态，通过赋值节点从状态统计表中匹配对应的单一影响值和权重系数，并在影响模型中进行相应的标记。
41.对获得的影响值坐标进行分析的方法包括：基于cnn网络或dnn网络建立对应的影响分析模型，通过人工的方式设置训练集进行训练，通过训练成功后的影响分析模型对影响值坐标进行分析，获得出现故障的低压电器对当前线路的影响。
42.所述原因分析单元用于对出现故障的低压电器进行分析，具体方法包括：
43.获取对应的故障问题和监测过程数据，识别对应的低压电器的种类和型号，将低压电器的故障问题、监测过程数据、种类和型号整合为原因分析输入数据，建立原因分析模型，将原因分析输入数据输入到原因分析模型中进行分析，获得故障原因分析数据。
44.所述原因分析模型是基于cnn网络或dnn网络进行建立的，通过人工的方式设置对应的训练集进行训练，具体的建立和训练过程为本领域常识，因此不进行详细叙述。
45.所述检测模块用于当低压电器出现故障时进行同类检测，具体方法包括：
46.获取对应的故障原因分析数据，根据获得的故障原因分析数据确定需要进行检测的低压电器以及对应的检测方法，将需要进行检测的低压电器标记为检测目标，通过获得的检测方法对对应的检测目标进行检测，获得检测结果。
47.根据获得的故障原因分析数据确定需要进行检测的低压电器以及对应的检测方法的方法包括：
48.建立故障原因库，根据获得故障原因分析数据从故障原因库中匹配对应的低压电器组，就是会出现该故障原因分析数据的所有低压电器集合，即为电压电器组，根据获得的低压电器组与显示模型中具有的低压电器进行匹配，获得需要进行检测的低压电器；根据
需要进行检测的低压电器再从故障原因库中匹配对应的检测方法。
49.建立故障原因库的方法包括：
50.获取各个低压电器可能具有的故障原因分析数据，根据故障原因分析数据进行低压电器统计归类，即为将属于同一故障原因分析数据的低压电器进行统计归为一类，相当于统计各个故障原因分析数据可以具有哪些的低压电器，根据对应的统计归类数据建立统计归类表；根据建立的统计归类表设置故障原因分析数据下各个低压电器的检测方法；即为采用人工的方式针对特定的故障原因分析数据和低压电器型号设置对应的检测方法，根据设置的检测方法和统计归类表进行汇总建立故障原因库。
51.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
52.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。