本技术涉及gis机械缺陷诊断，尤其涉及一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断方法及装置。
背景技术：
1、三工位开关在制造、安装和运行过程中极易产生潜伏性机械缺陷，易引发气体绝缘开关设备(gasinsulatedswitchgear,gis)分/合闸行程不到位，是导致gis设备故障的主要因素之一。
2、目前，通常通过振动信号对三工位开关内部状态的监测和诊断能力，通过检测三工位开关的振动信号，并提取振动信号的特征，如频率、振幅、周期性等，通过与已知故障模式进行对比，可以识别出潜在的机械缺陷。但由于振动信号准确度受到安装位置、环境干扰以及信号处理方法的影响，可能无法有效区分不同类型的机械缺陷。
3、因此，如何准确识别出不同类型的机械缺陷，成为本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本技术提供了一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断方法及装置，目的在于准确识别出不同类型的机械缺陷。
2、为了实现上述目的，本技术提供了以下技术方案：
3、一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断方法，包括：
4、获取待诊断特征值；
5、对所述待诊断特征值进行特征降维，得到主成分特征；
6、将所述主成分特征输入至训练好的随机森林辨识模型中，得到机械缺陷的诊断结果；所述机械缺陷的诊断结果指示机械缺陷类型；所述训练好的随机森林辨识模型基于多个样本主成分特征和优化后的随机森林辨识模型训练得到；所述优化后的随机森林辨识模型基于遗传算法对随机森林辨识模型优化得到；所述样本主成分特征基于多个信号特征值降维得到；所述多个信号特征值至少包括电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值。
7、可选的，基于多个样本主成分特征和优化后的随机森林辨识模型训练得到所述训练好的随机森林辨识模型的过程，包括：
8、获取训练集中的多个样本主成分特征；
9、将所述训练集中的各个所述样本主成分特征作为优化后的随机森林辨识模型的任务损失函数的输入，计算得到机械缺陷的诊断结果，不断调整所述任务损失函数的各项参数，直至机械缺陷的诊断结果的正确率大于预设阈值，确认所述优化后的随机森林辨识模型训练成功。
10、可选的，还包括：
11、获取验证集中的多个样本主成分特征；
12、对于所述验证集中的每个所述样本主成分特征，将所述样本主成分特征输入至所述训练好的随机森林辨识模型，得到机械缺陷的目标诊断结果；
13、当所有所述目标诊断结果与所述预设诊断结果一致时，确定所述训练好的随机森林辨识模型通过校验。
14、可选的，基于遗传算法对随机森林辨识模型优化得到所述优化后的随机森林辨识模型的过程，包括：
15、获取随机森林辨识模型的决策树深度和决策树数量；
16、分别将所述决策树深度和所述决策树数量进行二进制转换，得到转换后的决策树深度和转换后的决策树数量；
17、基于预设数量的所述转换后的决策树深度和所述转换后的决策树数量，构建初始化种群；所述初始化种群包括多个个体；
18、利用预设适应度函数，从所述初始化种群中选取出适应度最高的个体作为下一代父代；
19、将当前父代与所述下一代父代进行交叉，得到交叉后的父代；
20、对所述交叉后的父代进行变异处理，得到新的个体；
21、利用所述预设适应度函数对所述新的个体进行计算，得到所述新的个体的适应度后，返回执行利用预设适应度函数，从所述初始化种群中选取出适应度最高的个体作为下一代父代这一步骤，直至达到最大迭代次数或适应度收敛；
22、从所有所述适应度中筛选出适应度最高的个体，并将所述适应度最高的个体中的转换后的决策树深度和转换后的决策树数量进行十进制转换，得到目标决策树数量和目标决策树深度；
23、将所述随机森林辨识模型的所述决策树深度替换为所述目标决策树深度，以及将所述决策树数量替换为所述目标决策树数量，得到优化后的随机森林辨识模型。
24、可选的，基于多个信号特征值降维得到所述样本主成分特征的过程，包括：
25、获取电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值；
26、基于所述电流信号特征值、所述角位移信号特征值以及所述振动信号特征值，构建样本特征矩阵；
27、对所述样本特征矩阵中的样本特征进行归一化处理，得到标准化样本特征矩阵；
28、基于所述标准化样本特征矩阵，构建协方差矩阵；
29、对所述协方差矩阵进行计算，得到多个特征值；
30、按照所述特征值由大到小的顺序，从所述协方差矩阵中筛选出预设个数的特征值对应的标准化样本特征；
31、基于多个所述标准化样本特征，构建新的向量矩阵；
32、根据所述新的向量矩阵和所述标准化样本特征矩阵，生成主成分特征矩阵；
33、将所述主成分特征矩阵中的主成分特征进行排序，得到主成分特征序列；
34、计算所述主成分特征序列中每个主成分特征的累计贡献值，并从所有所述累计贡献值中筛选出所述累计贡献值大于85％，且所述主成分特征对应的特征值大于1的主成分特征，并标识为所述样本主成分特征。
35、可选的，所述获取电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值，包括：
36、对gis设备三工位开关的操动机构驱动电机的电流信号进行提取，得到电流信号的均值、标准差、变化率均值、均方根以及偏度；
37、对gis设备三工位开关的操动机构主板主轴的角位移行程信号进行提取，得到角位移信号的角度差值、斜率均值以及曲率均值；
38、分别对gis设备三工位开关的操动机构主板上的振动信号和驱动电机上振动信号进行提取，得到振动信号的频域特征值和时域特征值；
39、将所述电流信号的均值、标准差、变化率均值、均方根以及偏度确定为电流信号特征值；
40、将所述角位移信号的角度差值、斜率均值以及曲率均值确定为角位移信号特征值；
41、将所述振动信号的频域特征值和时域特征值确定为振动信号特征值。
42、一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断装置，包括：
43、获取单元，用于获取待诊断特征值；
44、降维单元，用于对所述待诊断特征值进行特征降维，得到主成分特征；
45、诊断单元，用于将所述主成分特征输入至训练好的随机森林辨识模型中，得到机械缺陷的诊断结果；所述机械缺陷的诊断结果指示机械缺陷类型；所述训练好的随机森林辨识模型基于多个样本主成分特征和优化后的随机森林辨识模型训练得到；所述优化后的随机森林辨识模型基于遗传算法对随机森林辨识模型优化得到；所述样本主成分特征基于多个信号特征值降维得到；所述多个信号特征值至少包括电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值。
46、可选的，所述诊断单元具体用于：
47、获取训练集中的多个样本主成分特征；
48、将所述训练集中的各个所述样本主成分特征作为优化后的随机森林辨识模型的任务损失函数的输入，计算得到机械缺陷的诊断结果，不断调整所述任务损失函数的各项参数，直至机械缺陷的诊断结果的正确率大于预设阈值，确认所述优化后的随机森林辨识模型训练成功。
49、可选的，还包括：
50、特征获取单元，用于获取验证集中的多个样本主成分特征；
51、输入单元，用于对于所述验证集中的每个所述样本主成分特征，将所述样本主成分特征输入至所述训练好的随机森林辨识模型，得到机械缺陷的目标诊断结果；
52、确定单元，用于当所有所述目标诊断结果与所述预设诊断结果一致时，确定所述训练好的随机森林辨识模型通过校验。
53、可选的，所述诊断单元具体用于：
54、获取随机森林辨识模型的决策树深度和决策树数量；
55、分别将所述决策树深度和所述决策树数量进行二进制转换，得到转换后的决策树深度和转换后的决策树数量；
56、基于预设数量的所述转换后的决策树深度和所述转换后的决策树数量，构建初始化种群；所述初始化种群包括多个个体；
57、利用预设适应度函数，从所述初始化种群中选取出适应度最高的个体作为下一代父代；
58、将当前父代与所述下一代父代进行交叉，得到交叉后的父代；
59、对所述交叉后的父代进行变异处理，得到新的个体；
60、利用所述预设适应度函数对所述新的个体进行计算，得到所述新的个体的适应度后，返回执行利用预设适应度函数，从所述初始化种群中选取出适应度最高的个体作为下一代父代这一步骤，直至达到最大迭代次数或适应度收敛；
61、从所有所述适应度中筛选出适应度最高的个体，并将所述适应度最高的个体中的转换后的决策树深度和转换后的决策树数量进行十进制转换，得到目标决策树数量和目标决策树深度；
62、将所述随机森林辨识模型的所述决策树深度替换为所述目标决策树深度，以及将所述决策树数量替换为所述目标决策树数量，得到优化后的随机森林辨识模型。
63、本技术提供的技术方案，获取待诊断特征值；对待诊断特征值进行特征降维，得到主成分特征；将主成分特征输入至训练好的随机森林辨识模型中，得到机械缺陷的诊断结果；机械缺陷的诊断结果指示机械缺陷类型；训练好的随机森林辨识模型基于多个样本主成分特征和优化后的随机森林辨识模型训练得到；优化后的随机森林辨识模型基于遗传算法对随机森林辨识模型优化得到；样本主成分特征基于多个信号特征值降维得到；多个信号特征值至少包括电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值。通过多维度特征来训练随机森林模型，使得随机森林模型能够有效区分出不同类型的机械缺陷。
1.一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个样本主成分特征和优化后的随机森林辨识模型训练得到所述训练好的随机森林辨识模型的过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于遗传算法对随机森林辨识模型优化得到所述优化后的随机森林辨识模型的过程，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个信号特征值降维得到所述样本主成分特征的过程，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取电流信号特征值、角位移信号特征值以及振动信号特征值，包括：
7.一种gis设备三工位开关机械缺陷的诊断装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述诊断单元具体用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述诊断单元具体用于：
