论文摘要：高压断路器在线监测与故障诊断系统研究

本文针对高压断路器操作机构的机械结构故障，分析了高压断路器故障诊断理论的研究现状，并进行了深入研究。结合当前前沿研究中存在的问题，为满足复杂的高压断路器操作机构机械结构故障区分的要求，提出了断路器在线监测与故障诊断技术的研究。目前，基于振动信号的高压断路器在线监测与故障诊断技术已成为研究热点，但相关理论方法的研究尚不成熟。本文以弹簧机构高压断路器为研究对象，利用智能监测装置对断路器的温度、湿度、压力、触点位移、可燃气体含量、电弧放电和振动信号进行在线监测，并进行对振动信号的深入研究。 .结合振动信号经验模态分解（EMD）、支持向量机（SVM）状态分类、粒子群优化（PSO）等理论方法，提出了一种高压断路器在线监测与故障诊断系统。 . .此外，还开展了智能控制系统对电网电压和电流故障诊断的研究，在实现智能电网保护的同时，对断路器本身进行监测和保护，使工业应用领域更加广阔。研究过程中取得的研究成果如下： （1）在电网智能控制和断路器在线监测方面：本研究实现了断路器温度、湿度、压力、触头位移、可燃气体含量、电弧等在线监测放电和振动信号。同时对电网中的三相电流短路故障、三相电压故障和断相断相故障进行监测，采用组合方式对电网进行电流电压保护基于热阻降低原理的定时限和反时限过流保护。 (2)振动信号处理：采用EMD分解、固有模态函数（IMF）分量总能量、支持向量机、粒子群优化等分析方法。针对弹簧机构高压断路器机械振动信号的特点，提出了一种基于EMD分解和总IMF分量能量的断路器机械振动信号特征向量提取方法。实验结果表明，该方法提取的特征向量能够反映测试信号的微小变化。提取机械故障特征向量来反映测试信号中振动事件的不同频率分量的能量随不同能量变化范围即能量角的变化是一种有效的方法。 (3) 故障状态分类与参数优化：针对高压断路器故障诊断训练样本和测试样本的分类，采用支持向量机对高压断路器故障状态进行分类。深入研究支持向量机核函数参数和核函数类型的选择对故障状态分类性能的影响，对比分析多项式核函数和径向基核函数的分类效果，重点研究优化方法径向基核函数参数。提出了一种基于粒子群优化(WCPSO)算法的故障诊断模型，利用动态加速度常数和惯性权重系数对支持向量机和径向基核函数的参数进行优化，并与常规分析参数优化方法进行了比较。实验结果表明，采用动态加速度常数和惯性权重系数的粒子群优化算法在对支持向量机和核函数参数进行优化后，对分类器的分类效果更好。 (4)数据采集：根据弹簧机构高压断路器的工作特点和故障诊断，开发集数据采集、数据通讯、数据管理、状态分析为一体的弹簧机构高压断路器在线监测系统和故障诊断合二为一。在系统数据中在采集分析装置中，提出了一种基于单片机、外置AD、外置RAM和FPGA处理器的高速数据采集系统，利用Matlab进行数据分析处理，提高数据处理能力。 (5)处理数据显示：由于数据分析是基于Matlab计算的，为了实现程序的无缝衔接，所使用的上位机编程软件为Matlab，上位机界面编程软件MatlabGUI。为此，进行了数据管理设计和后台数据库的开发，初步构建了弹簧机构高压断路器的信息管理和故障诊断系统。 (6)控制系统研究方面：完成基于单片机、外置AD、外扩RAM和FPGA处理器的处理器底层驱动和应用软件开发，完成测试功能模块软件开发，并实现对上位机的接口数据管理和控制。配备Modbus 485通讯模块软件、主（智能控制终端）从（在线监控）控制器SPI通讯模块软件和GSM远程通讯。实验结果表明，本文设计的弹簧机构高压断路器智能检测与在线监测故障诊断系统能够很好地实现对电网的保护和断路器多个参数的精确测量，并且在同时验证了故障诊断方法的有效性。 .

来源：半壳优胜育转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/291919.html