高壓斷路器作為配電網(wǎng)中重要的開關(guān)元件,對于人們的生產(chǎn)生活具有十分重要的作用。一旦高壓斷路器出現(xiàn)機械故障,對于人民和國家都會造成重大的損失,所以對于高壓斷路器機械故障進行監(jiān)測和診斷,對于保障電力系統(tǒng)安全和國民生產(chǎn)生活具有重大價值。文章主要基于分合閘線圈電流特征對于高壓斷路器的機械故障進行診斷。首先介紹了高壓斷路器機械故障診斷的研究現(xiàn)狀,確定了文章以分合閘線圈電流信號為研究對象,并詳細(xì)分析了分合閘線圈電流的相關(guān)理論以及對應(yīng)的故障類型。然后對電流信號進行了預(yù)處理、特征提取和模式識別。電流曲線預(yù)處理采用了插值、擬合和形態(tài)學(xué)三種方法進行預(yù)處理,選定擬合算法光滑效果較好。采用近似求導(dǎo)法對信號的電流和幅值特征進行提取,并加入了均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度和能量四個全局特征。應(yīng)用動態(tài)時間規(guī)整（DTW）以及支持向量機（SVM）兩種模式識別方法對分合閘線圈電流特征進行了分類。最后在分析電流信號的基礎(chǔ)上,采集彈簧操作機構(gòu)的振動信號,應(yīng)用短時能量法和雙門限法對高壓斷路器振動信號進行了特征提取,并與電流特征組成多源特征。鑒于特征數(shù)目較多,采用主分量分析（PCA）對特征進行降維優(yōu)化,應(yīng)用支持向量機對多源特征進行模式識別。實... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

國網(wǎng)2013年高壓斷路器主要缺陷統(tǒng)計

的不同狀態(tài)進行了模式識別，得到了較好的效果。部分學(xué)者對斷研究[24,25]，利用短時能量法從三相振動信號中提取時間差，取得是該方法對大的沖擊振動提取效果較好，對于較小的沖擊并不明限性。國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究，狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是未來的發(fā)展方向采集不同的斷路器信號，提取特征量對斷路器進行模式識別，為檢修方向和檢修頻率等輔助建議，從而減少停機時間并降低維護態(tài)評估方法評估是依據(jù)現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)和深度挖掘等人工智能算法的熱門學(xué)狀態(tài)評估具有非侵入性。應(yīng)用傳感器采集斷路器的不同的物理信行模式識別，得到斷路器的狀態(tài)信息，同時，通過信號不同特征夠判斷故障部件和故障原因，并對故障的發(fā)展趨勢進行預(yù)測，并略。常用的狀態(tài)評估方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、專家系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評估方法

是一種動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有較好的非線性和容錯性，在故障識別常廣泛的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有三個方面的應(yīng)用：預(yù)測、分類和。圖 1-2 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。獻(xiàn)[26]在對振動信號的故障診斷中，應(yīng)用了小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特分類，效果優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。文獻(xiàn)[27]在診斷識別中，運用絡(luò)，并在其中融合了密度函數(shù)估計和貝葉斯理論，取得了良好的診斷8]中，利用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化權(quán)值，并應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。綜合人應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于狀態(tài)評估具有較好的自適應(yīng)性，但是良好的大的訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上，隨著樣本數(shù)據(jù)的減少，會出現(xiàn)局部最優(yōu)等缺分類的效果不理想。) 支持向量機狀態(tài)評估方法持向量機[14,29,30]是現(xiàn)在應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)分類算法，是基于機器學(xué)性數(shù)據(jù)處理方法。支持向量機基于機構(gòu)風(fēng)險最小原理，且在小樣本數(shù)中具有一定的優(yōu)勢。其基本原理如圖 1-3 所示，是將樣本數(shù)據(jù)映射到從而構(gòu)造最優(yōu)分類超平面，解決線性不可分問題。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于聲音信號的高壓斷路器機械故障診斷方法[J]. 楊元威,關(guān)永剛,陳士剛,王靜君,趙科.  中國電機工程學(xué)報. 2018(22)
[2]基于Rete算法的自動裝填系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計[J]. 郝天宇,李英順,石陽,李廣進.  電子設(shè)計工程. 2018(21)
[3]基于專家系統(tǒng)的船舶電力系統(tǒng)故障診斷研究[J]. 趙磊磊.  艦船電子工程. 2018(09)
[4]高壓斷路器分合閘線圈電流采集實驗平臺與故障模擬實驗研究[J]. 彭在興,王頌,劉芹,易林,陳曦,褚飛航,梁夢婕,曹辰,嚴(yán)海波,劉定新.  高壓電器. 2018(07)
[5]基于EEMD樣本熵和支持向量機的高壓斷路器故障診斷[J]. 劉榮海,豆龍江,萬書亭,楊迎春,鄭欣.  華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(02)
[6]短時能量法在斷路器機械振動信號分析中的應(yīng)用[J]. 王靜君,王飛,楊元威,趙科,劉通,關(guān)永剛.  高壓電器. 2017(12)
[7]語音端點檢測算法研究[J]. 費宇泉,王英健,夏愉樂.  自動化技術(shù)與應(yīng)用. 2017(08)
[8]斷路器操動狀態(tài)聲音辨識的優(yōu)化算法的研究[J]. 趙書濤,李沐峰,王亞瀟,孫會偉.  電測與儀表. 2017(10)
[9]基于電機電流分析的萬能式斷路器機械故障診斷[J]. 孫曙光,趙黎媛,杜太行,于晗,王巖.  儀器儀表學(xué)報. 2017(04)
[10]基于振動信號樣本熵和相關(guān)向量機的萬能式斷路器分合閘故障診斷[J]. 孫曙光,于晗,杜太行,王景芹,趙黎媛.  電工技術(shù)學(xué)報. 2017(07)

碩士論文
[1]基于改進動態(tài)時間規(guī)整算法的斷路器故障診斷研究[D]. 蔣志浩.山東科技大學(xué) 2017
[2]高壓斷路器機械特性帶電檢測技術(shù)與論斷方法的研究[D]. 趙媛.北京交通大學(xué) 2015
[3]基于圖像處理的斷路器動觸頭運動參數(shù)識別方法研究[D]. 徐玉濤.華北電力大學(xué) 2015
[4]基于壓力、振動、聲音信號的壓氣機喘振故障診斷和監(jiān)測[D]. 曹昳劼.上海交通大學(xué) 2010
[5]VS1斷路器在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 安濤.浙江大學(xué) 2010



本文編號：3402931