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《河北工业大学》 2016年
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高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究

付超  
【摘要】:高压断路器在电力系统中起到关断控制作用,其可靠性直接关系到电网是否能够安全运行;其由传统的故障检修到目前研究的状态监测能够在保证高压断路器的可靠运行的同时大大降低因计划检修带来的资源和资金浪费,具有极其重要的意义。针对目前高压断路器状态监测及故障诊断技术成本高、故障识别精度差、多信息之间缺少数据融合等问题,本课题组与河北省电力勘测设计研究院“高压断路器信息融合故障诊断系统”的合作研发,根据6SF高压断路器的运行特点、表征物理量类别及检测方法,选择合适的传感器类型及安装方式对断路器触头行程、断路器振动信号、断路器动作线圈电流及主回路电流进行监测,并结合支持向量机理论进行故障类型识别。通过断路器振动信号分析发现,小波包频带能量法与快速傅里叶算法(FFT)频谱分析结果一致,断路器机械状态变化最为激烈的频带集中于高频部分,但是小波包频带能量分析的频带分布发散,无规律地在某个频带上呈现。针对这种情况,提出以统计概率判断断路器振动信号特征频带的方法,同时定义了能量状态图,实现了特征频带的提取;通过多组试验数据验证得出特征频带范围与理论分析相吻合,同时在能量状态图中呈多区域状稳态分布,具有良好的重复性。传统方法采用功率谱估计对断路器振动信号进行分析,但通过实际数据分析发现,无论是直接法、间接法还是改进周期图法都不具有全面的分析优势。论文在分析几种功率谱估计模型基础上,提出参数建模的功率谱估计方法,以包络线方差回归理论为评判依据,最终确定参数求解算法。在支持向量机理论基础上,通过实际数据计算比较多种核函数的分类准确率,最终确定采用径向基核函数支持向量机对高压断路器数据进行分析。论文在分析传统Hold-Out Method方法的基础上深入研究,提出改进型10级交叉(10-CV)验证法,摒弃了传统随机的将原始数据分组方法,克服了验证集的分类准确率高低与原始数据分组情况过度相关这一缺点,保证了分类准确率的客观独立性。同时提出支持向量机参数分步寻优方法,以粗略参数寻优入手,逐步转向精细参数寻优,最终确定最优参数。该方法摒弃了网格寻优费时及粒子群优化算法寻优无交叉思想的缺点,可以大大加快参数寻优的速度,在处理高维或庞大数据量时尤为明显,接着以受试者操作曲线及分类准确率作为判据,取得了良好的诊断效果。分析结果表明,该特征提取方法能有效提取故障信号特征,跟传统的方法相比,基于径向基核函数改进型10-CV交叉验证法支持向量机能更快速、准确的判断高压断路器机械故障类型,并且具有良好的泛化性。开展验证试验,以LW25-252/T4000-50型6SF高压断路器作为研究对象对高压断路器故障诊断系统(包括特征信号采集、振动信号预处理、AR模型的功率谱估计及基于Labview数据调用处理系统)进行测试,试验结果满足高压断路器故障诊断设计要求,测试结果与理论分析相吻合。
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM561

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