断路器测试信号处理及故障识别方法研究

摘要

断路器是电网中最重要的控制和保护设备之一，迅速而准确判断其故障的发生变的尤为重要，非接触式测量技术在运行设备的信号获取和故障状态识别方面具有独特优势，正得到越来越广泛的应用。然而非接触测量和故障识别中存在干扰，本文研究高压断路器分合闸过程中获取的声波和振动等信号，其中声波信号会受到噪声(车辆行驶、喇叭声及雷声等)的影响，因此准确识别断路器运行状态和故障隐患，需要对采集的原始信号进行处理和信号盲源分离，提取信号特征和分离信号源。
　　基于非接触方法获得断路器声振信号的思想，首先设计了断路器测试系统总体方案并给出了软硬件需具备的功能。其次，分析两种信号的传播途径发现，振动信号受到环境噪声的影响并不严重，运用适当的滤波技术可以达到消噪的目的，但是对于声音信号而言，其与噪声的传播途径相同，受到干扰严重，单纯的滤波不能将外界强干扰噪声滤除干净，对后续的特征分析及故障状态识别影响严重，甚至会造成错判、误判。因此本文提出了断路器声音信号盲源分离的思想，即先通过基于BWP指标的K-means算法估计采集到的声音信号的源信号数量，然后结合不同的分解方法将欠定问题转化为非欠定问题，最后采用FastICA对信号进行盲源分离，得到分离后的断路器声音信号。最后，对采集到的多种信号进行了时域分析，结合信号小波包分解，应用极限学习机对信号的特征值进行分类处理，对比实验室断路器几种典型故障下盲源分离前后的数据分类结果，证明了本文所用方法在断路器状态识别中的可行性和有效性。
　　通过对声振信号进行预处理以及故障识别方法的研究，设计了一种非接触测试方法下的断路器运行状态识别系统，通过实验室测试能够完成多种测试信号的采集，并能正确识别断路器的运行状态，为断路器故障诊断和状态检修奠定了基础。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪 论

1.1课题的研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3本文主要工作

第2章 非接触式断路器测试系统平台设计

2.1需求分析

2.2系统整体结构

2.3系统硬件

2.4系统软件设计

2.5本章小结

第3章 基于优化欠定盲源分离的断路器混声信号分量辨识

3.1信号的盲源分离理论

3.2 基于PSO优化的BWP指标源数估计

3.3 基于改进FastICA的盲源分离

3.4 盲源分离实验结果分析

3.5 本章小结

第4章 测试信号的时域指标提取与故障识别

4.1 信号时域分析基本原理

4.2 信号处理程序模块的设计

4.3 故障识别

4.4 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢