高壓斷路器機械故障振動診斷的分析

黨永樂，張藝

（1.內蒙古電力（集團）有限責任公司阿拉善電業(yè)局 ，內蒙 阿拉善 750306；2.內蒙古電力（集團）有限責任公司巴彥淖爾電業(yè)局，內蒙古 巴彥淖爾 015000）

高壓斷路器機械故障振動診斷的分析

黨永樂1，張藝2

（1.內蒙古電力（集團）有限責任公司阿拉善電業(yè)局 ，內蒙 阿拉善 750306；2.內蒙古電力（集團）有限責任公司巴彥淖爾電業(yè)局，內蒙古 巴彥淖爾 015000）

機械故障在高壓斷路器中一直以來都是較為重要的一項問題。通常機械故障主要包含了潤滑不良、觸頭磨損和螺絲松動等問題。這些問題都可以通過監(jiān)測斷路器動作過程中的振動信號來進行故障的識別，以便于能將故常問題有效排除。本文主要對高壓斷路器機械故障振動診斷進行了分析。

高壓斷路器；機械故障；振動診斷；分析

近年來我國的科學技術得到了迅猛的發(fā)展，高壓斷路器機械故障診斷逐漸受到了重視，并開始采取各種措施進行研究和分析。當前在信號采集方面已經比較成熟化，但在研究的過程中還需要不斷的對診斷方法進行研究，從而找到最為科學的方式。下文將對高壓斷路器機械故障診斷的分析進行詳細的討論和研究（圖1）。

圖1

1 高壓斷路器機械故障及產生的原因

高壓斷路器的內部狀態(tài)是十分復雜的，一種故障表現(xiàn)可能對應著多種內部的狀態(tài)。同時，機構的某一種狀態(tài)特征發(fā)生變化對應的故障也可能不是唯一的故障，可能還有很多來自其他部位的影響因素。一般來說常見的操動機構包含電磁操動機構、彈簧操動機構和液壓操動機構。不同的操動機構失效現(xiàn)象又可以劃分為拒動和誤動兩種。

1.1 電磁操動機構斷路器故障

電磁操動斷路器的異常問題發(fā)生可以分為拒合和拒分兩種，誤動包括了合后即分和無信號自分兩種。合后即分主要是合閘維持支架復位太慢或者斷面變形，滾輪軸扣入支架深度太少等。無信號自分則表示的分閘回路絕緣有損所造成的直流兩點接地，以及繼電器節(jié)點因振動誤閉合等導致的電磁操動誤動，從而發(fā)生無信號自分。

1.2 彈簧操動機構斷路器故障分類

首先是拒動。第一種形式是鐵心不啟動，二次回路接觸不良，連接螺絲松動等造成的。第二種是鐵心已啟動，四連桿不動。主要是因為受力過死點距離較大、扣合面硬度不足、變形等問題所導致的。此外還有四連桿動作，牽引桿不動作。

其次是拒分。第一種是鐵心不啟動，熔絲熔斷，二次回路連接松動；第二種是鐵心已啟動，鎖鉤或者分閘四連桿未得到釋放。第三種則是鎖鉤或四連桿動作，但機構連板系統(tǒng)不動。

2 特征提取

從斷路器振動信號中進行特征的提取可以得到綜合性的時間和頻率等信息，從而明確各項指數(shù)。相對應的可以將這些特征提取方式分為時域法、頻域法、數(shù)據(jù)序列法。通過常見的集中方式來進行不同的組合。時域法主要指的是通過直接方式來對時域振動信號中的時間和波形等方面的變化進行分析。當斷路器機械發(fā)生故障以后再進行相應的診斷，最終能夠得出相應的短時能量法。這種方式主要就是將斷路器中的振動信號進行轉換，然后通過不同的感應方式來進行準確的判斷。最終根據(jù)故障的類型和故障發(fā)生的實際情況進行判斷。例如細化頻譜分析和模態(tài)分析等。數(shù)字序列法分析主要將重點放在通過少量的數(shù)據(jù)直接得到數(shù)字模型的方式上，并不是數(shù)據(jù)的具體物理意義，例如積分參數(shù)法和分形方法等。

3 高壓斷路器機械故障診斷

基本的故障診斷方式主要可以分為基于規(guī)則、基于模型和基于案例的三種方式進行。為了能進一步的對機械故障進行判斷，可以將這幾種方式進行結合使用。在斷路器故障診斷領域中，基于規(guī)則的故障識別方式，主要是通過專業(yè)的知識來對故障系統(tǒng)當中的確實問題進行判斷。但由于在實際應用的過程中專業(yè)知識的整體能力不足，因此這種方法的應用是比較少的。在模型基礎上進行的檢測方式主要要求對斷路器系統(tǒng)中的故障有正確的認識，然后在了解故障的基礎上才能進一步的診斷。此外，基于案例基礎上的檢測方式主要是通過原有的案例和當前的故障之間進行對比分析，從而達到分析問題和解決故障的目的。高壓斷路器的早期診斷過程中往往使用相關系數(shù)和偏差測試等方式來進行計算，但近年來隨著科學技術的發(fā)展和人工智能的進步，神經網絡和人工免疫網絡等也逐漸的發(fā)展，這就使得對高壓斷路器的故障診斷效果得到明顯的提升。

3.1 動態(tài)時間規(guī)整

動態(tài)時間規(guī)整算法就是利用時間規(guī)整函數(shù)方式來對兩個時間之間的相似度進行判斷。這種方式往往對計算機的內存消耗比較大。在實際的應用過程中，首先需要選擇一個較為正常的狀態(tài)下來進行振動信號收集，并以此作為主要的信號標準，然后對診斷信號進行進一步的調整，等到信號頻率相同的情況下說明調整有效。當前階段這種方式已經得到了廣泛的應用，后期經過相關研究人員通過信號平均取值等方式，對動態(tài)時間規(guī)整算法的性能進行了進一步的調整，從而促使對故障的診斷效果得到了提升。

3.2 神經網絡

神經網絡如果單純的從理論上進行分析，可能會無限的逼近非線性系統(tǒng)，然后進一步的對故障問題進行分析和分類。神經網絡本身帶有一定的抗噪性能，并且有著比較高的泛化能力。但與此同時神經系統(tǒng)中也存在著一定的問題及缺陷，那就是其需要更多的樣本作為支持，在局部范圍內也有著收斂現(xiàn)象。在不同的狀態(tài)下提取的調整向量作為主要的神經網絡進行輸入，狀態(tài)類型編碼作為神經網絡的主要輸出，使用合適的網絡類型進行即可構成所需分類器。

3.3 人工免疫網絡

利用模擬生物免疫系統(tǒng)進行人工免疫系統(tǒng)的自動化劃分，這樣的方式當中具有較強的學習能力。在進行訓練的時候，應當將故障樣本當做最為關鍵的網絡抗原，并在此基礎上進行構造初始抗體的構建，并在多次迭代以后的抗體集選出。在故障的診斷過程中，與沒有進行分類的樣本最為鄰近的數(shù)個抗體集將直接的決定著樣本的屬性，并且也能進行故障類型的分析。將人工免疫網絡引入到斷路器的機械狀態(tài)分類當中去，最終能實現(xiàn)較好的效果。這種方式可以說能有效的為斷路器的振動診斷研究提供一種最新的思路和方向，在日后也需要對此進行詳細的討論和研究。

3.4 支持向量機

支持向量機主要是在統(tǒng)計學習的方式上所形成的一種分類方式，主要的核心思想就在于通過函數(shù)的方式對樣本進行直接性的映射，促使其映射到高為特征空間上。這種方式比較適合應用在小樣本問題當中，對于多種類型的分類處理應用起來就較為復雜。高壓斷路器振動診斷屬于小樣本多分類問題，因此是比較適合進行應用的。在進行應用的過程中應當注意要選擇合適的特征向量，來作為支持向量機的數(shù)量，并且可以使用“一對其余”的策略來進行狀態(tài)分類，以便于取得較好的識別效果。

4 結語

高壓斷路器的研究診斷近年來一直在不斷的發(fā)展，但當中仍然存在著一定的問題。高壓斷路器振動診斷如果應用到實際中，應當進一步的考慮到現(xiàn)場電磁的干擾性。為了進一步的促使高壓斷路器機械故障診斷能得到發(fā)展，未來還需要對此進行更加詳細的研究，促使其能發(fā)揮出最佳的效果和作用。

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