本发明专利技术属于断路器故障诊断技术领域，尤其涉及一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法。它包括断路器，还包括振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机。本发明专利技术基于断路器动作过程中的机构振动信号，利用振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机实现断路器机械特性的故障诊断。故障诊断方法是将高压断路器操作过程中振动信号进行小波包分解，提取振动信号在每个频带的能谱熵的特征向量，并采用相关向量机算法对高压断路器机械特性进行故障诊断。可有效诊断出断路器机械特性发生的故障，为断路器的状态检修提供依据。
【技术实现步骤摘要】
一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法
本专利技术属于断路器故障诊断
，尤其涉及一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法。
技术介绍
高压断路器是电力系统中的重要设备之一，其运行状态直接影响着电力系统的运行稳定性和供电可靠性，高压断路器的机械特性可反映80％以上的故障。断路器在动作时，对应机构中每一部件的动作，在振动信号时间图上会有一个振动事件。对任一个操作中的事件出现的频率是变化的，但事件的出现顺序不变。断路器的铁、铝结构是振动信号的良导体，对于同一位置测得的相同情况下的操作，其振动波形有良好重复性，每种断路器操作对应的振动信号也具有独特性，而每台断路器的不同相或相同类型同批次的断路器其对应的振动信号有相似性。另外，大量试验表明加速度传感器的安装位置的微小移动或更换相同的传感器对测量结果没有明显影响。因此，在操作过程中，各个冲击子波与断路器运动状态有一一对应得关系，这为断路器故障诊断提供了重要数据。通过选择适当的部位，可以从支架或外壳上的振动信号来判断内部某一特定动作，从而可以获得断路器机械特性的状态。在振动信号的故障诊断方面，国外的研究工作开展较早，如美国，挪威、澳大利亚、日本等，至今为止已经确定了一些较为实用的振动信号处理方法，并逐渐应用到实际的断路器状态诊断系统中。国内在这方面的工作起步较晚，在上个世纪九十年代才逐渐开展这方面的研究工作，目前实用化的产品还不多见。因此，基于断路器机械振动信号的断路器故障诊断方法的研究，对于指导断路器状态检修以及提高电力系统的运行可靠性均具有重要的现实意义。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种高压断路器机械特性故障诊断装置，包括断路器，还包括振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机。所述的振动传感器，采用高精度压电式加速传感器；该传感器的供电回路是和电压调理元件连接，其工作电压值为±12V，该传感器的信号回路与AD转换元件连接，输出的电压范围为0～5V。所述的电压调理元件，为振动传感器供电，还可以将AD转换元件输出的5V电压转换成中央处理单元能接受的3.3V电压，并将上述两个元件相连接。所述的时钟元件与中央处理单元相连接，可为AD转换元件提供采样频率。所述的电源元件，通过中央处理单元与各元件相连接，可为整个装置提供电源。所述的通讯单元为RS485通信接口，将中央处理单元与故障诊断上位机相连接。所述的故障诊断上位机，包括数据特征提取模块、故障诊断模块和结果显示模块。所述的数据特征提取模块，其提取步骤包括：步骤1：将数据处理成带符号的高精度浮点型数据；步骤2：采用等距五点三次算法消除振动信号数据的趋势；步骤3：采用小波包能量熵提取断路器机械振动信号的特征值；所述的故障诊断模块，采用相关向量机的分类诊断方法。所述的结果显示模块，可实现诊断结果的存储和显示。一种高压断路器机械特性故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：采集断路器机械振动信号数据；步骤2：通过RS485通信接口将采集的数据传到上位机；步骤3：上位机对采集的数据进行数据特征提取；步骤4：基于振动信号特征数据对断路器的机械特性进行故障诊断，采用相关向量机的分类诊断方法；步骤5：存入数据库并显示，以便维修人员及时检修。所述步骤4中采用相关向量机的分类诊断方法，包括以下步骤：步骤1：选取由小波包能量熵提取的断路器振动信号的特征变量，组成训练集和测试集；步骤2：确立断路器故障诊断模型。根据断路器机械故障的类型可设计多个二类相关向量机分类器；步骤3：采用断路器训练数据集对相关向量机分类模型进行训练学习，并选取核函数和核函数参数，超参数估计；步骤4：用断路器振动信号的特征测试数据集对相关向量机分类诊断模型进行性能测试。所述的步骤3中超参数估计，具体实现步骤如下：(1)参数初始化；设置超参数α初始值、终止条件及最大迭代次数等；(2)由训练集及选定的核函数计算设计矩阵Φ；(3)固定当前超参数α，采用二阶牛顿法迭代求解权重wMP，并计算梯度向量g和海赛矩阵H；由于H为对称矩阵，因此可以按式(12)将H进行Cholesky分解，按式(13)更新wMP，从而减少计算量；H＝UTU(12)式中，U是上三角矩阵；(4)将步骤(3)迭代得到的wMP作为权重的后验均值，由于对H进行Cholesky分解，可快速计算方法计算Σi,i；式中，||·||2表示2范数，Mi表示矩阵M的第i行；(5)采用最大化边缘似然函数的方法更新超参数α；在更新α的过程中，当α接近真实值时，发散速度会变得极慢，因此在α呈现稳定趋势时，可以采用式(15)所示的更新方法以提高收敛速度；(6)重复步骤(3)至步骤(5)直至α满足收敛条件；(7)输出超参数α和权重向量wMP。本专利技术的优点及有益效果如下：本专利技术提供了一种高压断路器机械特性故障诊断装置及方法，基于断路器动作过程中的机构振动信号，利用振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机实现断路器机械特性的故障诊断。故障诊断方法是将高压断路器操作过程中振动信号进行小波包分解,提取振动信号在每个频带的能谱熵的特征向量，并且采用相关向量机算法对高压断路器机械特性进行故障诊断。该方法可有效地诊断出断路器机械特性发生的故障，并可为断路器的状态检修提供依据。附图说明图1为本专利技术结构框图；图2为本专利技术中加速度传感器采集电路图；图3为本专利技术中±12V输入电压电平转换电路图；图4为本专利技术中5V～3.3V电平转换电路原理图；图5为本专利技术中AD转换元件的电路原理图；图6为本专利技术中的中央处理单元接插件10管脚说明图；图7为本专利技术中的中央处理单元接插件11管脚说明图；图8为本专利技术中RS485通讯单元的电路原理图；图9为本专利技术中断路器机械特性故障诊断装置工作过程图；图10为本专利技术中断路器三种状态下的机械振动信号的实测数据图；图11为本专利技术中断路器合闸机械振动信号处理前信号曲线；图12本专利技术中断路器合闸机械振动信号处理后信号曲线；图13为本专利技术中断路器三种状态下的小波包能量谱图；图14为本专利技术中断路器机械特性故障诊断方法流程图；图15为本专利技术中基于二叉树分类方法的断路器故障诊断模型图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的详细说明。如图1所示，一种高压断路器机械特性故障诊断装置，包括断路器、振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机。本实施方式中，断路器采用真空10kv的ZW45型单稳态永磁机构断路器。本专利技术中所述的振动传感器采用高精度压电式加速度传感器(LC0102T)搭建的振动采用电路，对振动信号进行采集。该传感器的供电回路是和电压调理元件连接，其工作电压值为±12V，该传感器的信号回路与AD转换元件连接，输出的电压范围为0～5V。振动监测电路中使用了运放OP07型号搭建的加法电路，如图2所示，将振动传感器电压信号抬高到0V以上，便于波形的对比分析。第二个运算放大器起到反向的作用。实施中传感器安装在断路器B相正下方的基座外壳上。本专利技术中所述的电压调理元件为振动传感器本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种高压断路器机械特性故障诊断装置，包括断路器，其特征在于：还包括振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机。
【技术特征摘要】
1.一种高压断路器机械特性故障诊断方法，使用一种高压断路器机械特性故障诊断装置，诊断装置包括断路器，还包括振动传感器、电压调理元件、AD转换元件、时钟元件、电源元件、中央处理单元、通讯单元和故障诊断上位机；所述的振动传感器，采用高精度压电式加速传感器；该传感器的供电回路是和电压调理元件连接，其工作电压值为±12V，该传感器的信号回路与AD转换元件连接，输出的电压范围为0～5V；所述的电压调理元件，为振动传感器供电，还可以将AD转换元件输出的5V电压转换成中央处理单元能接受的3.3V电压，并将电压调理元件和AD转换元件相连接；所述的时钟元件与中央处理单元相连接，可为AD转换元件提供采样频率；所述的电源元件，通过中央处理单元与各元件相连接，可为整个装置提供电源；所述的通讯单元为RS485通信接口，将中央处理单元与故障诊断上位机相连接；所述的故障诊断上位机，包括数据特征提取模块、故障诊断模块和结果显示模块；所述的数据特征提取模块，其提取步骤包括：步骤a：将数据处理成带符号的高精度浮点型数据；步骤b：采用等距五点三次算法消除振动信号数据的趋势；步骤c：采用小波包能量熵提取断路器机械振动信号的特征值；所述的故障诊断模块，采用相关向量机的分类诊断方法；所述的结果显示模块，可实现诊断结果的存储和显示；所述方法，包括以下步骤：步骤1：采集断路器机械振动信号数据；步骤2：通过RS485通信接口将采集的数据传到故障诊断上位机；步骤3：故障诊断上位机对采集的数据进行数据特征提取；步骤4：基于振动信号特征数据对断路器的机械特性进行故障诊断，采用相关向量机的分类诊断方法；所述采用相关向量机的分类诊断方法，包括以下步骤：步骤(1)：选取由小波包能量熵提取的断路器振动信号的特征变量，组成训练集和测试集；步骤(2)：确立断路器故障诊断模型，根据断路器机械故障的类型可设计...
【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，韩洪刚，鲁旭臣，李学斌，李爽，胡大伟，耿莉娜，隋东硼，张远博，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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