基于Mapreduce计算框架的SF6高压断路器故障诊断方法
专利汇可以提供基于Mapreduce计算框架的SF6高压断路器故障诊断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于Mapreduce的SF6高压 断路器 故障诊断方法，包括以下步骤：在Linux系统环境下搭建Hadoop平台；选取SF6高压断路器的六种典型的故障状态及五种故障征兆；获取SF6高压断路器合闸线圈的 电压 值、 电流 值和电流有效时间值，调整数据格式，将调整后的数据导入Hadoop平台；根据对应关系决策表建立选取的六种典型故障与五种故障征兆的信度函数分配；基于D‑S证据理论，在Mapreduce并行运算 框架 下，对故障和故障征兆的信度分配进行数据融合，获得融合后的故障信度函数分配；对于融合后得到的故障函数信度分配，判断找出信度最大的故障，即为最终诊断结果。本方法可以实现对海量SF6高压断路器状态信息的快速诊断。，下面是基于Mapreduce计算框架的SF6高压断路器故障诊断方法专利的具体信息内容。
1.一种基于Mapreduce的SF6高压断路器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)在Linux系统环境下创建Hadoop用户，初始化Mapreduce框架；
2)选取SF6高压断路器的六种典型的故障状态及五种故障征兆，其中，选取的六种典型的故障状态分别为：
D1分或合闸线圈铁心配合精度差；
D2分或合闸线圈短路；
D3分或合闸线圈烧毁、断线；
D4与铁芯顶杆连接的锁扣和阀门变形、移位；
D5辅助开关及分或合闸接触器接触不良；
D6直流电源和系统辅助电源故障；
选取的五种SF6高压断路器故障征兆分别为：
K1合闸线圈电流有效值过小；
K2合闸线圈电流有效值过大；
K3合闸线圈电流时间过短；
K4合闸线圈电流时间过长；
K5合闸线圈两端电压异常；
3)获取SF6高压断路器合闸线圈的电压值、电流值和电流有效时间值，调整数据格式，将调整后的数据导入搭建好的Hadoop平台；
导入过程为：对于获得的SF6高压断路器的原始故障数据，按照SF6高压断路器序号、电压值、电流值和电流时间有效值的顺序，每行对应一个SF6高压断路器，储存为Hadoop平台下的txt文件；
4)根据对应关系决策表建立选取的六种典型故障与五种故障征兆的信度函数分配；
5)基于D-S证据理论，在Mapreduce并行运算框架下，对故障和故障征兆的信度分配进行数据融合，获得融合后的故障信度函数分配，计算融合后的故障信度函数分配的步骤如下：
51)判断若故障征兆个数少于一个，由于证据不足，无法判断故障类型；
52)判断若故障征兆个数大于一个，则计算中间信度分配m12，所有信度函数乘积之和C12：
其中，m1和m2分别为对应同一辨识框架θ上，针对某一SF6高压断路器的两个传感器获得的故障征兆信度函数分配，其中，根据D-S联合规则，焦元分别为A1，A2，…，Ak和B1，B2，…，Bk，表示该SF6高压断路器在该种故障征兆下所对应发生相应故障的信度函数分布；C12是包含完全冲突假设的m1和m2的信度所有信度函数的乘积；
53)同步骤51)，根据D-S联合规则，m12和m3焦元分别为A1，A2，…，Ak和B1，B2，…，Bk，C是包含完全冲突假设的m12和m3的信度所有信度函数的乘积，融合中间信度分配m12和第三个故障征兆m3，计算最终的故障信度函数分配m；
6)对于融合后得到的故障函数信度分配，判断找出信度最大的故障，在Reduce阶段输出结果。
2.根据权利要求1所述的基于Mapreduce的SF6高压断路器故障诊断方法，其特征在于：
在所述步骤1)中，使用的Linux系统为ubuntu16.04，Hadoop版本为2.6.0，MapReduce配置为完全分布式。
3.根据权利要求1所述的基于Mapreduce的SF6高压断路器故障诊断方法，其特征在于：
所述步骤1)中初始化MapReduce框架步骤如下：
31)创建Hadoop用户并设置密码，创建能够登陆的hadoop用户，并为hadoop用户增加管理员权限；
32)安装SSH,配置SSH无密码登陆，实现远程登陆；
33)退出SSH，利用ssh-keygen生成密钥，并将密钥加入到授权中，免密登陆SSH；
34)在终端输入指令start-all.sh启动所有进程。
4.根据权利要求1所述的基于Mapreduce的SF6高压断路器故障诊断方法，其特征在于：
所述步骤6)中判断找出信度最大的故障的方法如下：
SF6高压断路器的故障征兆信度函数分配m1、m2和m3在Mapreduce的Map阶段进行数据融合，得到最终的故障信度分配m并找出最大信度的故障，输出
5.根据权利要求1所述的基于Mapreduce的SF6高压断路器故障诊断方法，其特征在于：
在所述步骤6)中，在Reduce阶段输出结果的过程为：Reduce过程对Map阶段的输出进行归并，以SF6高压断路编号排序，最后Reduce函数的输出每个高压断路器的运行状态，是正常或出现某类故障。
基于Mapreduce计算框架的SF6高压断路器故障诊断方法
技术领域
背景技术
发明内容
K4合闸线圈电流时间过长(64ms-68ms)；K5合闸线圈两端电压异常(210V-230V)。
K2 0.30 0.50 0.001 0.05 0.15 0.001
K3 0.001 0.50 0.50 0.001 0.001 0.001
K4 0.60 0.001 0.001 0.40 0.001 0.001
K5 0.001 0.001 0.55 0.001 0.001 0.45
具体实施方式
K2 0.30 0.50 0.001 0.05 0.15 0.001
K3 0.001 0.50 0.50 0.001 0.001 0.001
K4 0.60 0.001 0.001 0.40 0.001 0.001
K5 0.001 0.001 0.55 0.001 0.001 0.45
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