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《山东大学》 2018年
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基于振动信号的断路器故障诊断与状态评估

肖怀硕  
【摘要】:断路器是电网运行的关键设备,对于保障电网安全运行具有重要作用,断路器一旦发生故障,造成的损失远超其本身价值。目前,机械故障在断路器故障中占比较大,提升断路器机械故障诊断的精确度,对于提升断路器可靠性和电网运行安全性具有重要意义。断路器开断过程中产生的振动信号包含了丰富的机械状态信息,基于振动信号的方法便于实现断路器的非侵入式评估,可以为断路器的状态监测提供有效的证据。本文介绍了断路器的主要类型,比较了不同类型断路器的特点,选用ZN28型断路器作为实验对象,结合断路器操动流程的分析,利用CA-YD-103型加速度传感器对振动信号进行采集,并初步解析了振动信号中的各振动事件。断路器机械状态的变化都可以通过振动信号表征出来,但是如何将隐藏在信号中的特征提取出来就需要借助有效的信号处理手段,本文在对比了多种特征提取思路后,针对单一信号处理手段提取特征较为片面的问题,采用多种特征提取方法获取了振动信号的复合特征,增强了特征的特异性,并在实例测试中,验证了复合特征有助于提升诊断精度。本着提升特征质量的目的,针对初级特征的主观性与盲目性问题,采用基于基尼指数最大下降的方法对所提取特征进行了权重评估,在分析了特征与类别的相关关系后,利用互信息对特征集进行了去冗余的操作,并根据特征的组合效应,采用一种序列后向搜索的方法,对特征集的规模进行了精简,通过多组经典样本集与实例的测试,证明了本文采用的特征降维方法可以在有效降低运算复杂度的同时,维持甚至提升诊断精度。最后,本文选用随机森林对断路器4种状态进行了分类测试,测试结果表明了随机森林的诊断精度与操作简便性都要明显胜于支持向量机。本文通过分析断路器的振动信号特征提取方法、特征质量提升方法以及模式识别方法,为断路器故障诊断、状态评估及风险预控提出了新的思路,具有广泛适用性。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM561

【参考文献】
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