基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。     

基于模糊理论的真空断路器开断电寿命综合评判的研究

应用模糊理论,对真空断路器(VCB)开断电寿命进行综合评判,提出了各参数离线或在线数据的处理方法,使用二级评判模型对7种断路器进行评价,为全面、科学、准确地进行VCB实时在线监测和评判提供了新的方法。     

高压断路器运行状态模糊综合评估

为了使高压断路器运行状态的评估更准确可靠,提高其诊断精度,提出了运用层次分析法、熵权理论与模糊综合评判相结合的高压断路器运行状态的评估方法。该方法首先由模糊数学确定各因素的隶属函数,其次通过层次分析法、熵权理论确定高压断路器运行参数指标的综合权重,最后结合指标权重与评判矩阵进行模糊运算得到高压断路器的综合运行状态。以SF6高压断路器为例,验证该方法合理有效。     

基于振动信号极值点发生时刻的真空断路器状态评估

高压断路器的运行状态关系到电力系统的安全与稳定,为此文中提出了一种基于振动信号极值点发生时刻和支持向量机的断路器状态评估方法,即以断路器分合闸线圈带电时刻为时间零点,以振动信号极大值点发生时刻为特征量,利用经粒子群优化的支持向量机建立断路器状态评估模型。试验模拟了某真空断路器的5种故障,并利用上述方法进行了分析,结果表明,该方法可以准确有效地评估断路器运行状态。     

SF6高压断路器状态分析的模糊综合评判方法

根据目前国内外SF6高压断路器的检测现状及高压断路器状态评估方法,结合模糊数学,提出了用模糊综合评判法评估高压断路器的工作状态。     

基于模糊综合评判的断路器可靠性状态评估

由于设备制造质量的提高,高压断路器逐渐成为少维护或免维护的设备,为保证供电的可靠性,需密切关注其运行工作状态,确保及时必要的维修工作。利用模糊数学的思想,提出一种模糊综合评判的方法来评估断路器工作状态,将表征断路器工作状态的可靠性参数结合起来,为断路器状态检修工作提供依据。     

中压真空断路器的模糊—证据理论在线状态评估模型

中压真空断路器在线状态评估是实施状态维修的基础。笔者提出一种中压真空断路器的模糊-DS证据理论在线状态评估模型,在分析真空断路器构造和常见故障基础上建立评估指标体系;依据模糊隶属度函数原理确定断路器各指标证据的基本信任分配;运用DS证据理论中的规则合成原理融合各指标证据,采用改进的Levre合成规则弥补DS规则合成存在的缺陷;然后基于置信度准则决策规则给出断路器的状态评估结论。实例证明该模型是正确和有效的。     

真空断路器开关电寿命的模糊综合评判

作者应用模糊理论,对真空断路器开断电寿命进行综合评判,提出了各参数离线（或在线）数据的处理方法,使用二级评判模型对七种断路器进行评价,为全面、科学、准确地进行ＶＣＢ实时在线监测和评判提供了新的方法。     

基于模糊理论的高压断路器状态评估研究

结合目前国内外高压断路器的状态监测及评估现状,将模糊数学理论应用到高压断路器的状态评估中。采用模糊层次分析法代替层次分析法对评价因素集进行权重分配,改进了以往模糊综合评估中的判断矩阵一致性问题,确定了各评判因素对象及其计算方法和隶属函数,建立了模糊综合评估模型,利用多种评价因素对高压断路器的工作状态进行了评估。     

高压断路器运行状态的变权模糊综合评判方法

根据高压断路器状态信息的多层次性和多因素性,建立高压断路器状态评估的层次型指标体系。利用模糊综合评判法,建立高压断路器运行状态评估模型,通过对各层评判因素的评估,综合得出断路器的具体运行状态。指标的权重先由层次分析法确定常权权重,然后引入基于均衡函数的变权模式,对常权进行修正得到变权,以提高状态评估的准确性,为高压断路器状态评估提供了一种新的思路。     

基于PCI-1712的真空断路器机械特性检测系统

以工控机和PCI-1712高性能采集卡为核心搭建硬件平台实现数据采集,利用LabView设计机械动作控制、数据采集和人机界面,并就如何保证信号采集的完整性和准确性提出了解决方法.设计出了一套参数齐全、智能化、高精度、可靠性高的新型真空断路器机械特性检测系统.     

基于机械振动信号的高压真空断路器故障诊断研究

提出一种基于小波-包络谱能量提取振动信号特征并进行故障诊断的新方法。首先应用小波分析对振动信号进行降噪处理,然后与希尔伯特变换相结合,提取振动信号的低频和高频包络,最后对包络信号进行谱分析及能量特征提取。实验结果表明,该方法对提取高压真空断路器机械振动信号的特征是有效的,可为故障诊断提供依据。     

真空断路器运动特性的测试

针对真空断路器动态性能参数的测试，提出了采用光电传感器的测试方法，该方法即能保证实现较高的精度，也容易通过单片机等实现测试的自动化，可以应用在断路器机械性能参数的测试中。     

基于SOM的真空断路器机械故障诊断

给出了适用于小样本训练的自组织映射(SOM)网络的基本概念和突出特点,分析了真空断路器的机械特性与对应机械故障的关系。在此基础上,提出以真空断路器的机械特性作为训练与识别样本并基于SOM的真空断路器机械故障诊断方法。重点介绍了应用该方法进行断路器机械故障分类的全过程:通过提取正常与故障状态下断路器的机械特性并输入至SOM网络中进行故障区分。实验分析表明,该故障诊断方案可有效对真空断路器常见机械故障进行分类。     

基于组合赋权和理想区间法的真空断路器状态评估

客观合理地评估断路器运行状态是提高设备运行可靠性、保证电力系统安全稳定运行的重要手段。通过将真空断路器评价标准处理为理想区间数概念,提出了基于组合赋权思想的理想区间法来评估断路器状态。首先针对单一赋权方法的局限性,采取基于灰关联度思想的改进方法确定指标主观权重,基于数据变异度的熵权法得到客观权值,同时引入矩估计理论建立二者偏差最小的规划方程组以求出指标最优组合权重;再运用多目标决策的理想区间法计算待评样本与标准理想区间的距离值,倒代换归一化处理后根据择近原则得出断路器评估等级。算例表明,该方法有效可行,适合供断路器进一步维修工作指导。     

基于振动信号特征的高压断路器机械故障诊断技术研究

以ZW-32型永磁机构断路器为研究对象,搭建了断路器动作时振动信号监测平台,采集了操动机构常见故障状态下的振动数据。利用小波包—特征熵提取了振动信号特征值,并建立了基于相关向量机原理的操动机构故障诊断模型,实现了对断路器振动状态的在线监测及故障类型的智能辨别。试验结果表明,该方法具有较高的故障识别能力,对实现断路器机械状态的在线监测与故障诊断有一定的工程实用价值。     

柱上真空断路器检修评价研究

针对原有的计划检修已经不适应当前的电力需求以及柱上真空断路器检修中存在的问题,结合实际情况,构建了设备状态及风险评估指标体系,提出了基于粗糙集与支持向量机的柱上真空断路器状态检修评价模型,并采集邢台供电公司配电网的100台箱变数据进行实证分析,证明该方法具有较高的精确度。研究结果表明该模型效果良好,方法实用可行。     

基于灰色关联度和TOPSIS的真空断路器运行状态综合评估

基于灰色关联度和TOPSIS法对真空断路器运行状态进行综合评估,根据真空断路器典型故障类型,构建由振动信号、真空度、电寿命、触头温度组成的评估指标体系,采用熵权法确定各项指标权重系数。通过样本与正理想解和负理想解的欧氏距离和灰色关联度描述样本与理想方案的贴近程度,综合灰色关联度和欧氏距离计算评估样本的相对贴近度,并据此对评估样本进行优劣排序。实例论证及与其他方法对比表明,该方法可以客观有效地评估真空断路器运行状态,为合理安排真空断路器检修计划以及指导真空断路器设备维修提供可靠参考。