基于振动信号的高压断路器弹簧疲劳程度检测方法

针对在运高压断路器时有发生弹簧疲劳故障且传统方法无法在线检测的问题,该文提出一种基于振动信号的高压断路器弹簧疲劳程度检测方法。首先,根据高压断路器的工作原理,对其运动过程能量传递机理进行分析,并将整体进行了质点简化;然后,对振动信号进行滤波处理,结合简化的质点模型,构建不同测点动能的函数关系式,换算得到各个质点的等效能量分布;最后,采用非线性最小二乘法构建出高压断路器能量传递函数,并推算出了弹簧储能值。实验结果表明,利用所提方法计算得到的弹簧储能值检测误差在2.2%以内,验证了所提方法的有效性和准确性,为高压断路器弹簧疲劳程度在线检测提供了一种新的思路。     

能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

高压真空断路器是电力系统开关设备中极其重要的一种高压电器,而高压断路器故障中80%是由于机械特性不良造成,为此通过小波包变换对高压断路器机械振动信号进行了分析,以信号的能谱熵作为特征输入向量,建立了粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的高压断路器故障识别系统模型,最后对实际高压断路器振动信号进行获取分析并得到结果。实验结果表明,高压断路器正常信号能谱熵向量各元素分布比较均匀;而故障信号所得能谱熵向量各元素变化较大且有一定变化规律;粒子群优化后的RBF网络模型在正确率、精度等方面高于传统神经网络模型。实验结果表明该方法用于高压断路器的故障诊断是可行的,并且可以为断路器的故障诊断提供更好的理论依据。     

档杆故障下高压断路器弹簧操动机构应力分布研究

将HyperMesh与LS-Dyna相结合对档杆故障下的高压断路器弹簧操动机构进行应力分析。首先根据高压断路器弹簧操动机构的零件尺寸建立其三维模型,然后通过有限元软件HyperMesh对三维模型进行网格划分,最后利用LS-Dyna对断路器弹簧操动机构档杆故障进行了应力计算,通过仿真,得到了弹簧操动机构档杆故障下各关键零部件的应力分布及最大应力点位置。分析结果可知,在档杆故障下,整个机构的应力状况普遍降低,并且动触头行程明显无法满足断路器设计要求。分析结果对断路器弹簧操动机构零件失效分析及可靠性设计提供了有益参考。     

断路器机械特性特征数据稳定性和故障机理

为研究高压断路器诊断与评估方法中特征数据可靠性和故障特征数据变化规律问题,针对断路器触头行程、操作机构电流和机械振动信号搭建数据采集平台,提出3种信号的数据特征值提取方法,在断路器同一状态不同时间下,研究各信号特征数据稳定性;在断路器操作机构控制回路电阻增大、分闸弹簧单根脱落和操作及传动机构卡涩3种不同状态下,研究3种信号的特征数据的变化规律。研究证明搭建的断路器数据采集系统的可靠性和数据特征提取方法可行,并得出了断路器机械特性不同状态下各信号特征值的变化规律,为断路器状态评估与诊断方法提供数据支持。     

高压断路器弹簧操动机构典型故障应力分析

弹簧操作机构是高压断路器的关键部件,其技术性能的优劣对断路器影响重大。首先,分别选用HyperMesh、 LS-DYNA软件对CT14型高压断路器弹簧操动机构进行有限元分析,探究在传动杆销轴一端断裂故障和转动副卡滞两种故障下弹簧操作机构拐臂、传动杆、分闸弹簧、扇形板、弯板等敏感单元应力分布情况。然后,实测了CT14型高压断路器弹簧操动机构在两种故障下的应力数值,验证了有限元分析的准确性。结果表明两种故障都将引起弹簧操作机构各部位的应力分布出现不同程度的变化,危害到机构的运行安全,分析结果可为CT14型高压断路器弹簧操动机构的优化设计、运行状态监测等提供参考。     

基于振动信号分析的高压断路器机械故障诊断

针对高压断路器机械故障诊断方法准确率较低的现状,提出将改进的小波包分解(wavelet packet,WP)、Hilbert谱分析、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和优化后的支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的诊断方法,对弹簧操动式高压断路器进行弹簧疲劳和合闸挚子卡涩故障(在高压断路器机械故障中占比较高)的模拟实验和分析。研究结果表明,振动信号的时频特性能较好反映高压断路器的机械状态,尤其基于PSO-SVM的特征分类方法分类效果较好,能大大提高现有高压断路器机械故障诊断方法的准确率。     

基于集合经验模态分解和多分类相关向量机的高压断路器机械故障诊断方法研究

作为电力系统中最重要的控制和保护设备的高压断路器,由于其故障中机械故障所占的比例最大,所以为了保证电力系统能够可靠地运行和电网质量的提高,有必要对高压断路器机械故障进行诊断及时了解其运行状态。通过对高压断路器分、合闸时产生的声波信号分析发现在声波信号中存在着大量的机械状态信息,因此可以依据声波信号的特征量对高压断路器机械故障进行诊断。通过集合经验模态分解方法提取高压断路器分闸过程中的声波信号特征量,并与多分类相关向量机相结合对高压断路器机械故障进行诊断,实验结果表明该方法具有良好的诊断效果。     

基于小波变换—振动起始时刻分析的高压断路器故障诊断方法

高压断路器是电网中最关键的电气设备之一,一旦发生故障,将严重威胁电网的安全与稳定运行,因此,开展高压断路器故障诊断方法的研究具有实际工程价值。为避免振动特征量的计算复杂,文中提出一种基于小波变换和振动起始时刻分析的高压断路器故障诊断方法,采用小波变换和突变信号起始点提取方法对断路器的振动信号进行振动起始时刻特征量提取;以振动起始时刻作为指纹特征对断路器故障分析,提高了运算速度及特征提取准确性。在实验室利用该方法对模拟电压波动故障和分闸电磁铁故障进行处理分析,结果表明,当振动起始时刻整体偏移在-2 ms至24 ms范围以内,可判定断路器操作电压在合理波动范围内,超过此范围则表示断路器故障可能性较大;同时可诊断出由分闸电磁铁心松动造成的动静铁心间距变大的缺陷,从而验证了该方法的正确性与有效性。     

ZN63型断路器操动机构合闸弹簧应力松弛仿真分析与诊断

文中通过在动力学仿真软件中建立断路器运动仿真模型,设置不同程度的合闸弹簧应力松弛故障,分析了合闸弹簧应力松弛对断路器操动机构运动特性的影响;采集了断路器操动机构合闸弹簧在正常及应力松弛故障下的振动信号,提出一套基于小波包敏感频段能量法的断路器合闸弹簧应力松弛故障的诊断方法。试验表明,该方法能够有效地区分弹簧是否发生应力松弛故障。     

基于KPCA的高压断路器故障诊断

随着电网规模的日益庞大,对高压断路器的安全运行提出了越来越高的要求。本文就核主元分析（KPCA）方法应用于高压断路器的故障诊断进行了研究。该方法针对高压断路器故障数据多维非线性的特点,通过计算其合闸电流信号原始数据空间的内积核函数来实现原始数据到特征空间的非线性映射,然后在特征空间内构2造T和SPE统计量检测过程中发生的故障,并对故障进行分类。本文以VMB5-12型10kV真空断路器弹簧操动机构为试验样机采集数据,仿真实验结果表明,该方法具有较高的稳定性,能够有效地对故障数据进行特征提取。