粗糙集理論在高壓斷路器狀態監測中的應用

謝大川，李海兵

（四川職業技術學院，四川 遂寧 629000）

粗糙集理論在高壓斷路器狀態監測中的應用

謝大川，李海兵

（四川職業技術學院，四川 遂寧 629000）

本文基于現代電力系統設備檢修體制，論述了對高壓斷路器實行狀態監測的必要性和可能性.由于斷路器故障機理復雜，故障類型與故障征兆間聯系具有不確定性，不能單靠某一種或幾種試驗來確定其故障類型和故障位置的特點，提出利用振動信號監測和診斷高壓斷路器的機械狀態，引入粗糙集理論，可以簡化進行故障診斷時所需的信息，從而提高故障診斷的準確率.

狀態監測；高壓斷路器；故障診斷；粗糙集

1 引言

狀態監測作為帶有強烈主動性的一種監測方式，能夠基于設備狀態信息來預測其發展趨勢[1-2].這種方式在對設備進行監測時可以使設備的檢修費用降低，可用率提高，并且具有針對性、及時性.目前國內外關于狀態監測作了很多理論及實踐研究，其研究結果表明狀態監測不僅能對電氣設備的參數特性、運行狀態進行實時掌握、而且能夠降低突發性故障的發生率，從而使設備強迫停運率和維修成本降低，使用壽命延長，安全可靠性和運行效益得到提高，電力系統的經濟效益增加.但是目前國內外關于狀態監測的研究大都還不成熟，仍處于研究發展階段.

1.1 狀態監測的原理

狀態監測是為了對設備的運行狀況進行了解和掌握以及對設備的運行狀態進行評估，從而結合系統運行的歷史和現狀，通過各種檢測手段和分析方法，記錄設備狀態并對異常情況進行處理.其結果可以作為設備故障分析的重要基礎和設備性能評估的有效依據.

狀態監測的過程可分為三個步驟，首先是傳感器進行信號采集，并將其送入計算機；由于這些送入計算機的信號反映了設備的相關狀態，所以第二步就是將其進行信號處理，經過信號處理可以得到設備的特征參數；第三步就是將特征參數與閉值參數進行比較，由于閉值參數是根據歷史故障數據和經驗確定的，因此比較之后就能有效判斷設備的狀態情況.其過程如圖1所示.

圖1 狀態監測的原理

1.2 高壓斷路器的狀態監測

高壓斷路器（I B）是電力系統中起著控制和保護兩種作用的重要電氣設備，當電力線路或設備發生故障時，它能進行電力線路及設備的投切（即能從電網中立即切除故障部分，繼續運行無故障部分）來滿足電網的正常工作.所以，其投切的準確性直接關系著電力系統的安全性和高效性.要保證高壓斷路器能正常工作，其機械部件的動作必須要準確，因此，對其機械部件的可靠性監測能夠提前發現潛在故障，對降低設備故障率具有十分重要的意義.

斷路器通過機械振動完成其相應職能，因此機械振動發出的信號就包含了大量的關于設備狀態的信息，研究發現，這些信息含有很多能夠反映斷路器操作期間內部狀態的瞬態波形.而設備內部存在各種激勵源，對高壓斷路器而言，主要是內部構件的運動振動.振動信號就是對這些激勵源的響應，其變化體現了斷路器機械狀態的改變，從而就可以通過監測振動信號來尋找故障源，診斷設備故障.

2 應用粗糙集診斷高壓斷路器故障

進行故障診斷的目的是為了保證設備可靠有效的運行，其關鍵步驟一是在于設備故障的位置、類別、性質以及程度的確定，二是明確故障是如何產生的以及與系統是什么關系，三是對故障發展的預測，四是提出行之有效的維修策略.在關于機械故障的診斷方面，研究的熱點一直是怎樣收集有用的診斷信息.基于神經網絡、遺傳算法和模糊集理論等方法在目前的智能診斷系統中得到了廣泛的應用，但在實際應用中，由于這些系統需要設置包含特征或屬性的預定值，然而，故障產生的原因與征兆并不是一一對應的，因此這些方法依然存在著許多問題[3].

2.1 粗糙集

粗糙集理論是一種表達、學習、歸納的理論方法，這種方法能夠研究不完整、不確定知識和數據[4].它區別于其他方法的主要特點是不需要關于數據的任何附加信息，直接以給定問題的描述集合為基礎，通過不可分辨關系和不可分辨類來確定給定問題的近似域，從而確定該問題的內在規律[5].

在實際應用中，技術人員得到的關于斷路器的信息往往不完備、不準確，而粗糙集理論可以在一定程度上使這個問題得到解決.本文將利用粗糙集理論診斷高壓斷路器的振動故障[6]，探求一種基于粗糙集的電力設備故障診斷方法.

2.2 斷路器振動故障診斷模型

首先將收集歸總后的斷路器的歷史振動故障數據進行分類，分析多種可能出現的故障情況和故障征兆，從而確定條件屬性C和決策屬性D,建立知識表達的決策表1[7].C1-C6分別為經過小波分析后的合閘振動信號波形的模極大值，它根據振幅的變化而變化，對應于表2的6個事件點，C7為模最大值對應的時間.

表1 故障診斷決策表

表2 高壓斷路器分閘操作過程中6個重要沖擊振動

表3 約簡的故障診斷決策表

由于斷路器在工作過程中其運動狀態與各個沖擊子波一一對應，這就為斷路器監測提供了重要數據，只要部位選擇適當，就能通過外部振動信號來判斷內部的動作信息.首先將斷路器合閘振動信號進行小波分析，得到相關參數，并將其作為診斷的特征值，然后結合最簡決策表對系統進行故障診斷.由于連續數據不能用粗糙集理論直接處理，因此要離散化相應的數據.考慮到斷路器振動的幅值具有較大的變化，因此單獨考慮每一屬性.按照幅值比例的大小對C1-C6進行離散化，根據發生的時間范圍對C7進行離散化.數據，因此一個關鍵的問題就是如何提取診斷規則，如果這一問題得到有效的解決，粗糙集理論在設備故障診斷的應用中就會發揮出其特有的優勢.

表4 離散化表

表5 決策屬性表

最后由表3，可以得到以下故障診斷規則

表6 故障診斷規則表

由上述規則可以看出，經過粗糙集約簡后的決策表進行診斷，由于其診斷范圍的縮小，故障診斷速度的提高，使其狀態監測的效率得以提高.

3 小結

本論文主要建立了一個數學模型，通過這個簡單的模型來診斷斷路器振動故障，針對傳統的斷路器故障診斷方法在信息缺失多、有偏差的情況下誤判率高的問題，本文在制定初始決策表時采用了經由小波分析得到的模極大值及其發生時間，約簡后的故障診斷規則體現出粗糙集理論的優越之處.在實際工程應用中，故障的多樣性會帶來大量的診斷

[1]黃雅羅,黃樹紅.發電設備狀態檢修[M].北京：中國電力出版社,2000.

[2]李昕.電氣設備的在線檢測和故障診斷[D].阜新：遼寧工程技術大學,2007.

[3]黃建華.變電站高壓電氣設備狀態檢修的現狀及其發展[J].變壓器,2002，（Z1）.

[4]孟忠,宋玉萍.真空斷路器滅弧室真空度的判定及分析[J].華北電力技術,2003（1）.

[5]董立新,肖登明，楊荊林，等.基于粗糙集理論的電力設備故障診斷方法[J].高壓電器,2003，（5）.

[6]張吉先,鐘秋海.R B F及模糊神經網絡在旋轉機械故障診斷中的應用[J].系統仿真學報,2004,(3).

[7]王鑫.電氣設備的在線檢測和故障診斷[D].濟南：山東大學,2005.

ApplicationofRough SetTheory inHigh VoltageCircuitBreaker ConditionMonitoring

X I ED achuan,L I H aibing
(S ichuan V ocational and T echnical C ol lege,S uining S ichuan629000)

B ased onmodern po w er systemequipmentmaintenance system,this article e x pounds it is necessary and possible to implement condition monitoring on high-v ol tage circuit brea k er.B ecause brea k er fai lure mechanism is comple x,the relationship of faul t type and faul t symptom is uncer tain, it can not ma k e sure the faul t type and faul t place by one or se v eral e x periments.I t suggests using v ibration signal to monitor and diagnose the machinery condition of high v ol tage circuit brea k er. U sing rough set theory can simpl i fy the required information of faul t diagnosis,and impro v e the accuracyof faul t diagnosis.

C ondition M onitoring;H igh V ol tage C ircuit B rea k er;F aul t D iagnosis;R ough S et T heory

TM 8

A

1672-2094(2013)01-0139-03

責任編輯：張隆輝

2012-12-09

謝大川(1963-)，男，重慶市人，四川職業技術學院電子電氣工程系工程師，主要從事電氣控制、機電技術應用方面的教學與研究.

李海兵(1975-)，男，四川遂寧人，四川職業技術學院電子電氣工程系工程師，主要從事電子技術、電氣控制技術、計算機應用技術方面的教學與研究.