【技术实现步骤摘要】
一种高压断路器机械故障检测方法
[0001]本专利技术涉及高压断路器故障检测领域,具体涉及一种高压断路器机械故障检测方法。
技术介绍
[0002]高压断路器作为电力系统中重要的高压设备,一旦发生故障,将可能产生非常严重的后果。高压断路器的主要故障是机械故障。
[0003]针对机械故障,电磁铁线圈电流诊断、振动信号诊断、声音信号诊断是目前研究较多的故障诊断方法。其中,电磁铁线圈电流诊断通过采集电磁铁线圈电流信号分析诊断,能够对电磁铁相关的各种故障进行有效诊断,但是操动机构等电磁铁以外的故障则几乎无法诊断。振动信号诊断通过采集开闸、合闸电磁铁,以及开闸、合闸弹簧附近的振动信号进行诊断,由于振动信号含有非常丰富的信息,可以对绝大多数机械故障进行诊断,并且有着很高的诊断正确率,但是振动信号对于安装位置要求较高,一般在弹簧或电磁铁附近才能比较好地采集信号,同时由于断路器分合闸时振动频率很高,能达到上万赫兹,如此大量程的振动传感器价格昂贵,所需的数据采集板卡价格也很昂贵。断路器声音诊断方法是目前断路器故障诊断的一个热点方向。声音信号与振动信号属于同源信号,但是断路器分合闸振动引起的声音信号频率远低于振动信号,主要集中于数千赫兹范围,这大大降低了传感器和振动采集卡的成本;同时声音传感器安装位置灵活,无需侵入式安装,但是声音诊断方法也存在着操作事件和有效区间识别困难的问题。
[0004]目前采用声信号特征进行故障识别的声信号全时间区域KS检验(Kolmogorov
‑
Smirnov test,柯尔莫 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高压断路器机械故障检测方法,其特征在于,包括:采集断路器合闸过程中振动产生的声音信号;采用第一特征识别断路器发生合闸电磁铁铁芯撞击的事件,标记为第一事件,并记录时间T1;采用第二特征识别断路器发生动静触头撞击的事件,标记为第二事件,并记录时间T2;将所述声音信号的所述时间T1到所述时间T2之间的声音信号提取为有效信号部分;按照预设的区段时间t将所述有效信号部分划分为N个特征区间,编号依次为1~N;提取特征区间的特征向量数据;获取可识别特征区间数组和特征区间权重排序;当所述特征区间的编号不属于可识别特征区间数组,删除该特征区间的数据;当特征区间的编号属于可识别特征区间数组,保留该特征区间的特征向量数据,得到待识别特征区间;按照所述特征区间权重排序,依次对所述待识别特征区间进行柯尔莫哥洛夫
‑
斯摩洛夫检测得出故障结果。2.如权利要求1所述的一种高压断路器机械故障检测方法,其特征在于,所述第一特征为检测到断路器的合闸电磁铁的回路电流值超过门限I1;所述第二特征为采集动静触头撞击的振动信号,并识别到达到强度E0。3.如权利要求1所述的一种高压断路器机械故障检测方法,其特征在于,所述时间T1具体为:T1=t1+t
d1
;所述t1为检测到第一事件发生的时刻;所述t
d1
为第一事件发生到有效声音信号被采集的延时,t
d1
=t
p
+t
r
+t
e
,其中,所述t
p
为第一事件发出的声音传递到被采集所需要的时间,所述t
r
为第一事件的声音信号被采集时声音传感器的响应时间,所述t
e
为采集的声音信号上升过程中,达到强度E1的时间。4.如权利要求1所述的一种高压断路器机械故障检测方法,其特征在于,所述时间T2具体为:T2=t2+t
d2
;所述t2为检测到第二事件发生的时刻;所述t
d2
为第二事件发生到有效声音信号被采集的延时:t
d2
=t
p
’
+t
r
’
+t
e
’
,其中,所述t
p
’
为第二事件发出声音传递到被采集所需要的时间,所述t
r
’
为第二事件的声音信号被采集时声音传感器的响...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏小飞,苏毅,易林,芦宇峰,彭在兴,王颂,饶夏锦,喇元,刘凯,张帅,张杰,赵林杰,李锐海,
申请(专利权)人:南方电网科学研究院有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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