基于机器学习的开关柜故障诊断系统设计

[摘 要]在工业生产中，开关柜是整个电气设备中的重要组成部分，为了确保电气开关柜的正常运行，需要对电气开关柜等设备进行检测诊断。但大多数情况下电气设备开关柜运行的环境较复杂，故障率也较高，因此，很难对开关柜故障进行及时检测与维修。文章设计了基于机器学习的开关柜规章诊断系统，该系统由传感器选型单元和传感器网络芯片选型单元等部分组成，可提升故障诊断精准性，满足电气行业对开关柜故障诊断的需求。

[关键词]机器人学习；开关柜；故障诊断；系统设计

[中图分类号]TM403.4 [文献标志码]A [文章编号]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 基于机器学习的开关柜故障诊断的重要性

随着电力系统的不断发展和城市化进程的加快，开关柜作为电力系统中的重要组成部分，其安全性和稳定性对于保障整个电力系统的正常运行至关重要。因此，对开关柜进行及时、准确的故障诊断，对于预防电力事故、保障人民生命财产安全具有重大意义。

然而，传统的开关柜故障诊断方法通常依赖于人工经验和定期巡检，这种方式不仅效率低下，而且易受到人为因素的影响，导致诊断结果不准确。而基于机器学习的故障诊断方法，可以通过对大量历史数据的分析和学习，自动提取故障特征，实现对开关柜故障的准确识别。这种方法不仅提高了诊断效率，而且减少了人为因素的干扰，提高了诊断的准确性。机器学习技术还可以实现对开关柜故障的预测性维护，通过对设备运行数据的实时监测和分析，机器学习模型可以预测设备未来的故障情况，提前采取维护措施，避免故障的发生，不仅可以降低设备的维修成本，还可以延长设备的使用寿命，提高电力系统的经济效益。

此外，随着人工智能技术的不断发展，机器学习在开关柜故障诊断中的应用会越来越广泛，通过不断优化算法和模型，提高诊断的准确性和效率，将为电力系统的安全稳定运行提供更加坚实的保障。所以，基于机器学习的开关柜故障诊断是未来电力系统故障诊断的重要发展方向。

2 基于机器学习的开关柜故障系统方案设计

2.1 数据收集与预处理

基于机器学习的开关柜故障系统方案设计中的数据收集与预处理是构建有效故障诊断模型的关键步骤。在收集数据时，可以从开关柜的运行日志、维护记录及传感器数据中收集原始数据，这些数据涵盖了开关柜的电压、电流、温度、湿度、机械振动等参数。为了确保数据的完整性和可靠性，定期从各个开关柜站点收集数据，并存储在统一的数据库中。同时，还收集了历史故障记录，包括故障发生的时间、地点、类型及相应的处理措施，这些故障记录可用于监督学习算法的训练。在收集到原始数据后，进行了一系列预处理操作，以确保数据的质量和一致性。在预处理数据时，对数据进行了清洗，去除了重复值、缺失值或异常值，对于缺失值，根据数据的分布和相关性进行了插值或填充，对异常值，采用了基于统计或领域知识的方法进行识别和修正。随后，对数据进行标准化处理，将不同参数的量纲和范围统一到同一尺度上，以便进行后续的特征提取和模型训练。而将处理后的数据划分为训练集和测试集，训练集用于训练机器学习模型，而测试集则用于评估模型的性能，通过合理的划分，确保模型既具有足够的泛化能力，又能够在实际应用中表现出良好的性能。

机器学习开关柜故障数据收集与处理步骤见表1。

2.2 开关柜故障分类模块

2.3 开关柜故障诊断模块

电气设备开关柜故障诊断模块的软件设计是确保整个诊断系统能够高效、准确地识别和处理开关柜故障的关键环节。软件设计应明确故障诊断模块的功能需求，包括实时数据采集、数据处理、故障诊断、故障预警及数据存储与查询等功能，同时，还需考虑系统的稳定性、可扩展性及易用性等方面的需求。

（1）在架构设计中，软件设计应采用模块化、层次化的架构，将功能划分为不同的模块，如数据采集模块、数据处理模块、故障诊断模块等，每个模块应具有明确的输入和输出，以便于模块的集成和测试。

（2）在数据采集与处理中，数据采集模块负责从传感器网络芯片中获取开关柜的实时运行数据，数据处理模块则对这些数据进行预处理，如滤波、去噪、标准化等，以提高数据的准确性和可靠性。

（3）在故障诊断算法设计中，故障诊断模块是软件设计的核心部分，该模块应选择合适的机器学习算法或深度学习算法，根据处理后的数据对开关柜的故障进行识别。

（4）在故障预警与报告中，当诊断模块检测到开关柜存在故障或潜在风险时，应及时触发预警机制，预警可以通过声光报警、短信通知或邮件提醒等方式实现，以便运维人员及时采取措施进行处理。

（5）在数据存储与查询中，为了方便对开关柜运行数据的长期跟踪和分析，软件设计应考虑数据的存储和查询功能，采用数据库技术实现数据的存储和管理，提供数据查询、统计和分析等功能，这有助于运维人员了解开关柜的运行状况，发现潜在问题并制订预防措施。

3 基于机器学习的开关柜故障系统性能测试

3.1 测试准备

为了更好地验证开关柜故障诊断系统的有效性，应进行对比测试，并搭建对应的试验网络环境。试验网络环境中通常包含编译器、芯片、串口数据线及仿真设备。根据搭建的试验网络环境，将文章所提方法和传统的人工故障诊断方法进行对比。

3.2 故障诊断时间和准确率结果分析

在常规情况下，故障诊断的时间越短，系统性能越好，而在工业生产的领域中，对应的电气设备故障诊断时间上限值一般为57 s。故障诊断时间及准确率对比见表2。

由表2可知，文章设计的故障诊断系统对于5种不同类型故障的检测时间通常都小于30 s，而人工诊断方法的诊断时间则在30～52 s。由此可见，基于机器学习的电气设备故障诊断系统通常具有诊断时间短、效率高等优点，同时，人工诊断的准确率最高值只有75.45%，低于诊断系统的准确率。因此这也证明了基于机器学习的开关柜故障诊断系统能更好地满足工业生产的安全性需求。

4 结束语

为了有效解决电气设备故障诊断中人工诊断效率低且用时长的问题，文章提出了基于机器学习的电气设备开关柜故障诊断系统，从而实现了对开关柜故障的智能识别与预警。试验结果表明，基于机器学习系统具有极高的准确性和实时性，为开关柜的安全稳定运行提供了有效支持。并且随着对该系统的不断完善，能够为电力系统的稳定运行作出更大贡献。

参考文献

[1] 朱伟超.基于机器学习的工业物联网设备故障诊断系统的设计与实现[D].北京：北京交通大学，2019.

[2] 于凯.基于机器学习的SCARA机器人故障诊断系统设计与实现[D].哈尔滨：黑龙江大学，2021.

[3] 白雪.基于机器学习的电气设备故障诊断系统设计和实现[J].现代制造技术与装备，2023（7）：48-50.

[4] 朱年林.基于机器学习的电气设备故障诊断系统设计[J].自动化应用，2020（10）：16-17.

[5] 罗佳，李荣华，李金玉，等.配电开关柜机器人系统的设计与实现[J].自动化与仪器仪表，2019（5）：92-94，110.