[发明专利]一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法有效
申请号: | 201310653178.1 | 申请日: | 2013-12-05 |
公开(公告)号: | CN103616635A | 公开(公告)日: | 2014-03-05 |
发明(设计)人: | 李斌;韩洪刚;鲁旭臣;李学斌;李爽;胡大伟;耿莉娜;隋东硼;张远博 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 |
主分类号: | G01R31/327 | 分类号: | G01R31/327;G01M13/00 |
代理公司: | 辽宁沈阳国兴专利代理有限公司 21100 | 代理人: | 何学军 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高压 断路器 机械 特性 故障诊断 装置 方法 | ||
技术领域
本发明属于断路器故障诊断技术领域,尤其涉及一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法。
背景技术
高压断路器是电力系统中的重要设备之一,其运行状态直接影响着电力系统的运行稳定性和供电可靠性,高压断路器的机械特性可反映80%以上的故障。断路器在动作时,对应机构中每一部件的动作,在振动信号时间图上会有一个振动事件。对任一个操作中的事件出现的频率是变化的,但事件的出现顺序不变。断路器的铁、铝结构是振动信号的良导体,对于同一位置测得的相同情况下的操作,其振动波形有良好重复性,每种断路器操作对应的振动信号也具有独特性,而每台断路器的不同相或相同类型同批次的断路器其对应的振动信号有相似性。另外,大量试验表明加速度传感器的安装位置的微小移动或更换相同的传感器对测量结果没有明显影响。因此,在操作过程中,各个冲击子波与断路器运动状态有一一对应得关系,这为断路器故障诊断提供了重要数据。通过选择适当的部位,可以从支架或外壳上的振动信号来判断内部某一特定动作,从而可以获得断路器机械特性的状态。
在振动信号的故障诊断方面,国外的研究工作开展较早,如美国,挪威、澳大利亚、日本等,至今为止已经确定了一些较为实用的振动信号处理方法,并逐渐应用到实际的断路器状态诊断系统中。国内在这方面的工作起步较晚,在上个世纪九十年代才逐渐开展这方面的研究工作,目前实用化的产品还不多见。因此,基于断路器机械振动信号的断路器故障诊断方法的研究,对于指导断路器状态检修以及提高电力系统的运行可靠性均具有重要的现实意义。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种高压断路器机械特性故障诊断装置,包括断路器,还包括振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机。
所述的振动传感器,采用高精度压电式加速传感器;该传感器的供电回路是和电压调理元件连接,其工作电压值为±12V,该传感器的信号回路与AD转换元件连接,输出的电压范围为0~5V。
所述的电压调理元件,为振动传感器供电,还可以将AD转换元件输出的5V电压转换成中央处理单元能接受的3.3V电压,并将上述两个元件相连接。
所述的时钟元件与中央处理单元相连接,可为AD转换元件提供采样频率。
所述的电源元件,通过中央处理单元与各元件相连接,可为整个装置提供电源。
所述的通讯单元为RS485通信接口,将中央处理单元与故障诊断上位机相连接。
所述的故障诊断上位机,包括数据特征提取模块、故障诊断模块和结果显示模块。
所述的数据特征提取模块,其提取步骤包括:
步骤1:将数据处理成带符号的高精度浮点型数据;
步骤2:采用等距五点三次算法消除振动信号数据的趋势;
步骤3:采用小波包能量熵提取断路器机械振动信号的特征值;
所述的故障诊断模块,采用相关向量机的分类诊断方法。
所述的结果显示模块,可实现诊断结果的存储和显示。
一种高压断路器机械特性故障诊断方法,包括以下步骤:
步骤1:采集断路器机械振动信号数据;
步骤2:通过RS485通信接口将采集的数据传到上位机;
步骤3:上位机对采集的数据进行数据特征提取;
步骤4:基于振动信号特征数据对断路器的机械特性进行故障诊断,采用相关向量机的分类诊断方法;
步骤5:存入数据库并显示,以便维修人员及时检修。
所述步骤4中采用相关向量机的分类诊断方法,包括以下步骤:
步骤1:选取由小波包能量熵提取的断路器振动信号的特征变量,组成训练集和测试集;
步骤2:确立断路器故障诊断模型。根据断路器机械故障的类型可设计多个二类相关向量机分类器;
步骤3:采用断路器训练数据集对相关向量机分类模型进行训练学习,并选取核函数和核函数参数,超参数估计;
步骤4:用断路器振动信号的特征测试数据集对相关向量机分类诊断模型进行性能测试。
所述的步骤3中超参数估计,具体实现步骤如下:
(1)参数初始化;设置超参数α初始值、终止条件及最大迭代次数等;
(2)由训练集及选定的核函数计算设计矩阵Φ;
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