高壓斷路器的在線監測系統的研究?

張 茗

（陜西交通職業技術學院 西安 710018）

1 引言

最初，電氣設備的維修模式是故障發生后的糾正性維修，稱為事故維修，然后發展到固定時間間隔的定期維護［1～2］。隨著中國電力系統的不斷進步，新的檢修模式逐漸成為研究熱點。所謂的狀態維護是基于先進的狀態監測和診斷技術提供設備狀態并確定異常設備，預測設備故障并在發生之前進行檢修［3～5］。國家維護的優勢在于防止致命事故的發生，避免由于缺乏維修造成的事故或因過度修理造成的浪費金錢，從而延長設備的使用壽命，優化設備的運行［6～7］。

高壓斷路器起到了電力系統中保護和控制的作用［8］。作為電力系統的重要設備，其可靠性直接影響到整個電網的安全運行。隨著電力系統綜合自動化水平的提高，對高壓斷路器的可靠性提出了更高的要求。在供配電系統中，高壓斷路器往往數量眾多，維護成本大大增加。高壓斷路器出現意外停電的頻率很高，因此其造成的間接損失遠遠大于設備本身的成本［9］。因此，我們需要加強監控斷路器的狀態。

隨著計算機技術、DSP和傳感器技術的發展，電氣設備的運行實時監控已成為可能。該方法可以主動監測電力設備運行是否正常，能夠檢測到內部隱患，大大降低電網事故率，減少設備維護工作量，提高電網可靠性［10］。

本文介紹了基于在線監測系統的高壓斷路器實時監測信號的幾個特征（斷路器的運動特性，開關線圈電流和振動信號），通過RS-232-C進行信息融合，并在遠程管理模塊中進行數據分析。逐一比較信號的各種特征和標準數據庫信息，以確定故障類型。本文研究的重點是高壓斷路器振動信號，利用小波閾值分析方法對現場采集到的斷路器振動信號進行分析，以信號的高頻段部分為重點，與快速傅里葉算法（FFT）譜分析結果進行比較，進一步研究多組實驗結果的較大概率能夠反映高壓斷路器機械運行狀態的特征波段，并通過比較各種消噪方法確定閾值的規則。

2 相關工作

研究表明，斷路器絕大多數故障是由內部機械故障引起的，其中大部分是由于機構的操作，如拒絕打開和關閉等［11］。很長一段時間，維護人員使用便攜式儀器在電氣設備交接或停電時進行常規預防性測試，然后根據測試結果進行修理［12］。這種離線檢測方法可能會導致一些設備處于危險運行狀態，還會導致一些利用率較低設備的過度檢修。但是高壓斷路器的操作機構的機械狀態是非常復雜的，當某種微小的部件的運行狀況出現問題，就有可能導致整個高壓斷路器的操作系統出現故障。同時，當高壓斷路器的狀態特征發生變化時，其故障原因和故障位置往往不是唯一的。目前監測斷路器操作機構主要采用提取特征量和信號比較的方法［13］。當檢測信號與原始特征信號有偏差時，可能會發生故障。但是，故障的具體類型和位置的原因仍然需要理論加上經驗進行分析。

斷路器操作機構的在線監測有多種方式，如光譜分析、紅外分析、系統動態響應分析、系統壓力動態測試分析、殼體振動信號分析組件以及超聲分析等［14］。這些監測方法的原理不同，實施難度和成本有很大差異。因此，如果想獲得斷路器的所有特征量，在經濟或實踐方面將難以達到。

目前，斷路器的狀態監測研究主要集中在以下幾個方面：

1）斷路器動觸點跳閘特性的監測

隨著科學技術的發展，可以記錄斷路器每次動作的動觸點行程時間曲線。通過與其他參數結合，可以提取各種機械運動參數，如動觸點切換時間，運動軌跡，切換速度，運動最大速度和平均速度，速度～運動曲線等。一般來說，各種機械運動參數具有最佳的工作范圍，高于或低于該范圍，會出現不平衡的工作［15］。例如，如果動觸點的最大開關速度過大，會對斷路器的內部元器件產生較大的影響，給緩沖器帶來很大的負擔。如果最大速度太小，會降低動觸點的穩定性，從而使斷路器失去固有的保護功能。最重要的是，動態觸點跳閘時間曲線的監測非常重要，因此它一直是高壓斷路器狀態監測中最重要的研究內容之一。

2）監測開關中的線圈電流

在斷路器切換過程中，線圈電流是隨時間變化的。電流波形包含了大量的信息，如反映了機械組件、線圈狀態、液壓機構等部件是否正常工作。通過監測線圈的動作電流，能夠大致了解斷路器次級控制電路和機械操作裝置的工作情況，為維護提供數據支持。

大多數高壓和超高壓斷路器都配備有液壓，彈簧和氣動操作機構，這些機構在長時間操作期間會產生諸如彎曲變形，腐蝕或污染附著等問題，這些都會阻止電磁鐵正常工作并最終防礙斷路器正常切換。這種故障每年約占總事故的百分之三十。但是，電磁鐵芯的動作情況可以通過鐵芯運動與電流的關系來反映出來。因此，如果在斷路器切換時可以記錄電磁鐵的電流波形，則可以掌握鐵心的動作情況，以便盡早檢測這些問題。

打開（閉合）操作線圈是控制斷路器操作的關鍵部件。霍爾電流傳感器的應用可以很容易地用于幫助監測各種狀態下的開路（閉合）線圈的電流。通過分析每個波形的變化，可以診斷斷路器機械故障的變化趨勢。這對診斷開啟（閉合）和故障錯誤的拒絕是非常有效的，這兩者都是發生概率最高和危險最大的錯誤。

盡管如此，高壓斷路器的在線監測仍然存在如下的問題：

1）就提取合適的在線監測參數而言，很難在傳感器的精度和成本之間找到一個平衡的點。監測精度的準確性達到所需的標準，則信號采集成本太高；采集成本滿足工程需要，則監測精度的準確性太低。

2）在線監測系統功能不完善。大多數僅限于研究斷路器的電氣和機械特性的一個或多個參數，例如監測斷路電流，或者跳閘的累積頻率，這不利于準確地確定故障。

3）缺乏有效的數學方法和技術來分析和區分斷路器的運行狀態。

4）設備的開發缺乏系統性，對斷路器的監控僅作為單一保護或記錄設備開發。

最后，由于斷路器中有許多組件，因此很難確定哪個部件易于發生故障以便進行監控。這導致了缺乏足夠的經驗以確定故障部位，進而出現監測的盲目性。由于缺少部件故障與信號對應關系的關鍵數據，也不利于積累經驗，因為斷路器在正常運行中很少發生動作。同時，一些參數在反應設備運行狀態上也存在一些爭議，從而無法做出準確的故障判斷。

雖然國內外已有一些斷路器在線監測裝置，但在線監測斷路器運行狀態仍處于高速發展階段。現有的在線監測裝置功能單一，缺乏足夠的經驗數據和足夠的故障診斷分析能力。因此，開展高壓斷路器狀態綜合監測技術具有重要的理論和實用價值。

3 系統設計

該解決方案針對我國高壓電網常用的LW12-252型斷路器。結合斷路器結構的特點，圖1給出了一套完整的斷路器設計在線監測系統。

監控系統可分為現場數據采集模塊和遠程管理模塊兩部分。現場采集模塊由電源模塊，傳感器模塊，信號調理電路，采集卡和下位機組成。如圖2所示，遠程管理模塊是一個位于監控室內的PC。

在圖2所示的遠程管理模塊中，使用由VC開發的數據采集軟件來控制一些監控參數的采集。為了存儲、分析、顯示和打印由下位機收集的數據，在上位機內建立了數據庫，并使用VC開發了斷路器監控系統軟件。

圖2 單斷路器單元的在線監測圖

首先關注制動過程。當斷路器閉合時，現場操作機構使用速度桿畫出振動信號波形，如圖3所示。

圖3 斷路器觸點的斷開行程

總長度S是斷路器動觸點的行程；t1是斷路器動態和靜態觸點從開始動作到完全脫離的時間；S1表示相應的位移，即動觸點的行程；t2指活塞桿末端的動觸點從液壓油開始緩沖到完全停止的時間段；S2指相應的位移。在整個動作過程中，S1和S2段的運動阻尼系數較大，方程運動的曲線不能近似為直線。但是中段（即S段），考慮到阻尼系數小（僅存在與SF6的摩擦力），運動曲線可以近似為直線，并且可以反映分離時動觸點的速度。斷路器的制動平均速度的一般考慮主要是指脫離的速度，即為圖3中A點的速度

關閉過程幾乎相反。開口是通過推動壓縮空氣氣缸中的活塞來驅動，而關閉是通過關閉彈簧推動曲柄臂驅動的聯鎖機構。斷路器觸點閉合行程如圖4所示。

圖4 斷路器觸點閉合行程

圖4中的S1段對應于圖3中的S2段，因為導致運動的驅動力遠大于摩擦阻力，因此阻尼運動的影響可以忽略不計。同理，S段可以反映動觸點閉合時的速度。一般來說，我們考慮斷路器閉合時的平均速度，即閉合時的速度，即圖4中B點的速度

根據現場提供的參數，S=200mm，S1=25mm，S1為總行程的12.5%；S2＜10mm，占總行程的5%；顯然，根據實際情況分析，導出公式和參數值與常用方法不同，其中S1和都減去S2的10%。實際測量的接觸行程-時間曲線是離散時間序列。這是由于行程的相應時間不能基于任意值來確定。但是，可以根據指定的離散時間點找到相應的行程。因此，我們可以這樣求解平均速度，對于開放過程，在行程曲線頭部，應該嘗試獲得離散采樣時間點t1，其相應行程為S1≥12.5%。最后，取離散采樣時間點t2，其相應行程為S2≥10%。在這種情況下，斷路器開路的動觸點的平均速度為閉合平均速度VC的求解過程與開放情況基本相同，斷路器閉合動作觸點的平均速度為

4 性能分析

在實際操作中，振動信號總是伴隨著大量的隨機噪聲，盡管噪聲的大部分時域振幅很小，但仍然存在一些振幅較大的時刻，表現為高頻表征斷路器狀態變化的狀態信息也包含在高頻分量中。另外，數據采集過程中不可避免地會受到噪聲的影響，導致不必要的雜波，實際的振動信號往往疊加了許多隨機的外部干擾，合成信號在較寬的頻帶上。為盡量減少這種干擾，確保信號狀態信息的準確性和保留性，應盡快提高振動信號的信噪比（SNR）。使用軟件進行振動信號預處理可以在不增加額外硬件成本的情況下削弱干擾因素，減少振動信號的分散。因此，信號去噪是一種重要的預處理手段。

根據閾值的作用方式，閾值法可以分為軟閾值，硬閾值和最小方差閾值法。

1）硬閾值

2）軟閾值

ωj，k表示使用閾值法后的小波變換系數；表示不使用閾值法的小波變換系數。

3）最小方差閾值（MSE閾值）

構建最優目標函數

選擇一個閾值，使得方程中的目標函數值最小，其中N是數據的長度，是原始信號，是重構信號。

簡而言之，硬閾值是將信號全部設置為零，其小波系數的絕對值小于閾值。顯然這種方法會在一些區域產生不連續點。

軟閾值是在硬閾值的基礎上使邊界上出現的不連續點收縮到零，可以避免不連續點的出現，使重構信號連續。

小波消噪具有以下優點：

低熵：小波系數分布不均勻，經過信號轉換后熵在一定程度上減小。

多分辨率特征：信號的非平穩特征可以很好地表征，例如邊緣、尖峰、突變等。

去相關性：信號相關性可以消除，小波變換中的噪聲具有白化趨勢，所以在這種情況下，域更有利于去噪。

靈活選擇基函數：小波變換可以靈活選擇基函數，因此可以根據信號特征和去噪要求選擇合適的小波。

下面利用Matlab2012a提供的非平穩噪聲作為污染噪聲，研究非平穩信號的去噪小波分析的作用。這里我們使用Daubechies小波系列的db3，并用4種閾值規則處理噪聲信號。去噪結果如圖5所示。

根據四個閾值標準下的去噪仿真結果，我們可以看到：

圖5 四個閾值標準下的小波消噪效果

1）啟發式閾值（Heursure）和自適應閾值（Rigrsure）在選擇閾值時比較保守，它們去除的噪聲小于其他規則，但它們更接近原始信號，因此信號的有用分量不會丟失。如果在噪聲范圍內只有一點信號的高頻信息，可以選擇這兩個閾值規則來提取弱信號；

2）固定閾值（Sqtwolog）和極大極小化閾值（Minimaxi）去噪效果較好，去噪后的波形曲線較平滑，但一些有用的高頻信號可能作為噪聲去除。仿真結果表明，在標準高斯白噪聲信號的小波去噪過程中，可以通過Heursure得到最優的預測變量閾值，以獲得更好的去噪效果。

利用現場采集到的斷路器振動信號，對四種小波去噪的閾值規則進行了小波閾值去噪預處理試驗，并給出了快速傅立葉算法（FFT）譜分析，比較去噪效果。試驗結果如圖6所示。

圖6的試驗結果表明，小波變換方法可以消除一般的高頻或低頻噪聲信號。相對來說，小波去噪效果的主要影響是選擇閾值及其量化。根據實際信號的特點，以及這些類型閾值的優缺點，可以決定選擇哪種方法。

圖6 斷路器振動信號在四個閾值條件下的小波消噪效果

斷路器振動信號是非平穩信號，由低頻和高頻分量組成。一般來說，高頻分量是指動觸點和靜接觸點碰撞時產生的振動信號。對故障分析有用的信息通常集中在信號的高頻部分，這反映了斷路器機械狀態的變化。

5 結語

對于現場采集的斷路器振動信號，我們分析比較了四種閾值規則下小波去噪的效果。采用Mini?maxi閾值規則的小波變換方法可以消除噪聲的低頻部分，并保留高頻部分的有用信息，具有較好的去噪效果。

利用小波閾值方法對現場采集的斷路器振動信號進行分析，發現反映斷路器機械狀態變化的最強烈的頻帶集中在信號的高頻部分，這與快速傅里葉算法（FFT）頻譜分析結果一致。但與斷路器機械狀態變化聯系較強的頻帶的分布較為分散，并且其分布沒有呈現很強的規律性。

盡管斷路器振動信號的統計特性是非平穩的，但在實際運行中，在不同工作條件下其非平穩性能有不同程度的表現。通過現場數據推導和試驗結果證實，當正常工作或狀態變化不大時，斷路器振動信號的一階和二階統計特性幾乎不隨時間變化，可以近似為一個平滑的隨機過程。