基于故障信號識別的高壓斷路器機械故障診斷

【關鍵詞】故障信號；信號識別；高壓斷路器；機械故障；故障診斷；識別范圍

引言

高壓斷路器在電力系統日常的應用與實踐中具有良好的控制效果，同時對于電力設備也會形成一種無形的保護，具有雙重的作用，是電力建設體系中基礎設備之一。但是由于高壓斷路器在應用時會連接較多的其他電力裝置或者設備，所以常常會出現關聯性的故障問題，為解決這一情況，提升斷路器的應用效率，相關人員設計了高壓斷路器機械故障診斷方法，文獻[1]和文獻[2]，設定傳統混合特征和集成極限學習高壓斷路器機械故障診斷方法、傳統小波變換和隨機森林高壓斷路器機械故障診斷方法，這一類方法雖然可以實現預期的故障診斷任務及目標，但是較容易受到外部環境及特定因素的影響，再加上總控結構不完整，導致最終診斷得出的結果并不真實可靠。此外，當前的高壓斷路器機械故障診斷方法多為單目標形式，效率較低，也是造成診斷誤差的重要問題之一。為此提出對基于故障信號識別的高壓斷路器機械故障診斷方法的設計與驗證分析。所謂故障信號識別，主要指的是對設備出現問題或者異常的瞬間形成的不可控信號進行捕捉的方法，即故障信號識別技術。將該項技術與高壓斷路器機械故障診斷工作進行融合與實踐應用，能夠進一步擴大當前的故障診斷范圍，逐步形成更加靈活、多變的診斷結構，從多個方向加強對診斷差值的控制，提升故障診斷的效率，為高壓斷路器后期的維護與檢修提供參考依據及理論借鑒。

一、設計高壓斷路器機械故障信號識別診斷方法

（一）故障特征提取及診斷環節設定

通常情況下，對于高壓斷路器的故障識別多為覆蓋性的，結合故障信號的波動以及變化，采集對應的故障異常數據以及信息。因此，需要結合實際的故障診斷需求，進行特征的提取以及診斷環節的設置。這部分主要是對振動信號的波動進行把控，劃分為高頻與低頻兩種形式，這樣做的目的在于通過高低頻的變動以及信息的轉換更好地反映高壓斷路器機械的實時變化狀態。

通過故障信號的波動還可以進行定向特征及規律的提取，此外，信號的振動還需要去噪處理，依據總結出來的特征對機械的運行狀態做出檢測，對所屬的故障進行分類，以此來確保最終故障特征的準確性。隨即，以此為基礎，結合高壓斷路器實時的診斷需求，結合故障信號識別目標，設計對應的診斷環節，具體如下圖1所示：

根據圖1，完成對實時故障診斷環節結構的設計與分析。接下來，在每一個環節上構建對應的整合性目標，對較容易出現異常或者故障的位置、高壓斷路器結構做出標定，為后續的診斷分析奠定基礎條件。

（二）構建多階故障信號識別高壓斷路器機械診斷模型

結合故障信號識別，構建高壓斷路器機械故障診斷模型。當前的診斷模型一般是針對斷路器的運行狀態以及電壓、電流情況做出的識別與分析，但是這種形式的診斷并不精準可靠，再加上外部環境及特定因素的影響，反而容易出現診斷誤差，所以，以信號的變動作為引導，進行多維診斷與分析。利用部署的節點對異常數據提取，同時測算出邊緣診斷限值，具體如下公式1所示：

（三）故障信號包絡處理實現識別診斷

完成對多階故障信號識別高壓斷路器機械診斷模型的構建之后，接下來，綜合故障信號識別，對故障信號包絡處理的方式進行識別診斷。綜合故障信號識別技術，建立一個定向故障識別程序，與部署的節點進行搭接關聯，獲取每一個周期的故障識別結果。采用特定的方式以及標準將正常信號和異常信號進行包絡處理與比對，測定出信號包絡誤差，具體如下公式2所示：

二、方法測試

此次主要是對基于故障信號識別的高壓斷路器機械故障診斷方法的實際應用效果進行分析與驗證研究，考慮到最終測試結果的真實性與可靠性，采用對比的方式展開分析，選定D變電站中的高壓斷路器作為測試的主要目標對象，參考文獻[1]和[2]設定傳統混合特征和集成極限學習高壓斷路器機械故障診斷測試組、傳統小波變換和隨機森林高壓斷路器機械故障診斷測試組以及此次所設計的故障信號識別高壓斷路器機械故障診斷測試組。根據當前的測定需求及標準，對最終得出的測試結果比照研究，接下來，綜合故障信號識別相關技術，進行初始測試環境的搭建。

（一）測試準備

結合故障信號識別技術，對D變電站中的高壓斷路器機械的故障診斷測試環境進行關聯與搭接。首先，基于故障信號識別技術，先調整初始的機械故障診斷控制平臺。將集中控制的程序劃分為以下兩個部分，分別為高壓斷路器運行監測結構和數據采集程序，先在控制系統中接入傳感器、高精度數據采集存儲卡、多端口實時控制器，形成基礎性的故障診斷環境。

設置一個A/D轉換裝置，便于數據以及信息的定向轉換以及采集，同時，還可以接入PC機，與初始的控制結構進行關聯和搭接，最終作為故障信息和異常數據傳輸的一種載體。將高壓斷路器的控制系統與當前的控制平臺進行搭接與關聯，進行初始控制指標及參數的設置，具體如下表1所示：

根據表1，完成對初始故障診斷指標及參數的設置。隨即，以此為基礎，綜合故障信號識別技術，在可控的范圍之內設置一定數量的診斷節點，將每一個獨立的節點搭接．形成覆蓋性的故障診斷范圍。完成初始測試環境的搭建之后，接下來，進行具體的測試分析。

（二）測試過程及結果分析

在上述搭建的測試環境之中，結合故障信號識別技術，進行具體的測試分析。首先，利用設置的節點進行實時數據以及信息的采集，利用其對高壓斷路器的運行做實時性的監測，并結合故障信號識別，進行信號的捕捉和解析。但是這部分需要注意的是，故障信號的捕捉必須設置定向的應用周期，每一個識別診斷周期為48小時，共設置6個測試周期。設置4條虛擬的故障指令作為輔助，導入控制測試程序之中，開啟高壓斷路器，當其處于正常的運行時，按照順序輸入虛擬故障指令，此時，在不同的加速度背景下，分析信號的波動狀態，具體如下圖2所示：

根據圖2，完成對高壓斷路器機械故障信號波動的分析與研究，經過4條虛擬指令的測定，最終計算出目標故障診斷誤差，具體如下公式3所示：

根據圖3，完成對測試結果的分析：對比于傳統混合特征和集成極限學習高壓斷路器機械故障診斷測試組、傳統小波變換和隨機森林高壓斷路器機械故障診斷測試組，此次所設計的故障信號識別高壓斷路器機械故障診斷測試組最終得出的目標故障診斷誤差被較好地控制在0.25以下，說明在故障信號識別技術的輔助下，對于高壓斷路器故障的識別針對性較強，診斷精度更高，具有實際的應用價值。

結束語

以上便是對基于故障信號識別的高壓斷路器機械故障診斷方法的設計與驗證分析，與初始的高壓斷路器故障診斷結構相比對，此次綜合故障信號識別相關技術，所構建的故障診斷結構相對更加靈活、穩定，在復雜的背景環境下，可進一步加強對故障診斷誤差的控制，通過對斷路器振動濾波以及運行特征頻率等方面進行把控識別，最大程度提升故障診斷的精準度，可確保高壓斷路器處于最佳的運行狀態，為相關故障診斷、識別技術的發展與完善奠定堅實基礎。