基于線圈電流與振動(dòng)信號(hào)融合分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)精準(zhǔn)評(píng)估研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，斷路器是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵設(shè)備，承擔(dān)著控制和保護(hù)雙重職責(zé)，廣泛應(yīng)用于發(fā)電廠、變電站以及各類(lèi)輸配電線路中。其主要功能是在正常情況下接通和斷開(kāi)負(fù)荷電流，在故障情況下迅速切斷短路電流，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的保護(hù)以及對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的有效控制。例如，在發(fā)電廠中，斷路器用于控制發(fā)電機(jī)與電網(wǎng)的連接和斷開(kāi)；在變電站里，它負(fù)責(zé)不同電壓等級(jí)線路之間的切換以及故障線路的隔離?？梢哉f(shuō)，斷路器就如同電力系統(tǒng)的“安全衛(wèi)士”，其運(yùn)行的可靠性直接關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。然而，斷路器在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，由于受到機(jī)械應(yīng)力、電氣應(yīng)力、環(huán)境因素以及操作次數(shù)等多種因素的影響，機(jī)械部件容易出現(xiàn)磨損、變形、卡澀、松動(dòng)等問(wèn)題，進(jìn)而引發(fā)機(jī)械故障。國(guó)際大電網(wǎng)會(huì)議統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，斷路器機(jī)械故障占總故障的80％，而斷路器由于機(jī)械原因造成的事故無(wú)論是在次數(shù)，還是在事故所造成的停電時(shí)間上都占60％以上。一旦斷路器發(fā)生機(jī)械故障，其后果將不堪設(shè)想。比如，當(dāng)斷路器無(wú)法正常分閘時(shí)，在電力系統(tǒng)發(fā)生短路故障的情況下，故障電流無(wú)法及時(shí)切斷，會(huì)導(dǎo)致電氣設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間承受過(guò)大電流，從而引發(fā)設(shè)備過(guò)熱、燒毀甚至爆炸等嚴(yán)重事故，不僅會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，還可能影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引發(fā)大面積停電，對(duì)社會(huì)生產(chǎn)和人民生活造成嚴(yán)重影響；當(dāng)斷路器合閘不到位時(shí)，會(huì)使觸頭接觸電阻增大，在通過(guò)電流時(shí)產(chǎn)生大量熱量，加速觸頭的燒蝕，嚴(yán)重時(shí)可能引發(fā)觸頭熔焊，損壞斷路器等設(shè)備，同時(shí)也會(huì)影響電力系統(tǒng)的正常供電。由此可見(jiàn)，斷路器的機(jī)械狀態(tài)對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。為了確保斷路器的可靠運(yùn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)械故障隱患，開(kāi)展有效的機(jī)械狀態(tài)評(píng)估工作顯得尤為重要。傳統(tǒng)的斷路器檢修方式主要以定期檢修為主，即按照固定的時(shí)間間隔對(duì)斷路器進(jìn)行全面檢修和維護(hù)。這種檢修方式存在諸多弊端，一方面，由于缺乏對(duì)斷路器實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確了解，可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)度檢修，不僅耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，還可能因頻繁拆卸和組裝對(duì)斷路器造成不必要的損傷，影響其原有穩(wěn)定性；另一方面，對(duì)于一些早期出現(xiàn)的輕微故障，定期檢修可能無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)，從而導(dǎo)致故障逐漸發(fā)展惡化，最終引發(fā)嚴(yán)重事故。因此，研究一種基于線圈電流和振動(dòng)信號(hào)分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和準(zhǔn)確評(píng)估，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)對(duì)線圈電流和振動(dòng)信號(hào)的分析，可以獲取斷路器機(jī)械部件的運(yùn)行狀態(tài)信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果制定合理的檢修策略，實(shí)現(xiàn)從定期檢修向狀態(tài)檢修的轉(zhuǎn)變。這樣不僅可以提高斷路器的運(yùn)行可靠性，降低設(shè)備故障率，減少停電時(shí)間，提高電力系統(tǒng)的供電質(zhì)量和穩(wěn)定性，還能有效降低檢修成本，提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和管理水平。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，基于線圈電流和振動(dòng)信號(hào)分析的研究在國(guó)內(nèi)外都受到了廣泛關(guān)注，取得了一系列有價(jià)值的成果，但也存在一些不足之處。國(guó)外對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究起步較早。早在20世紀(jì)80年代，一些發(fā)達(dá)國(guó)家就開(kāi)始關(guān)注斷路器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)問(wèn)題，并投入大量資源進(jìn)行研究。例如，美國(guó)電力科學(xué)研究院（EPRI）率先開(kāi)展了對(duì)高壓斷路器機(jī)械特性監(jiān)測(cè)的研究項(xiàng)目，通過(guò)對(duì)大量斷路器運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集和分析，探索斷路器機(jī)械故障的規(guī)律和特征。在基于線圈電流分析方面，國(guó)外學(xué)者利用先進(jìn)的傳感器技術(shù)和信號(hào)處理算法，對(duì)斷路器分合閘線圈電流進(jìn)行精確測(cè)量和深入分析。文獻(xiàn)[X]中，研究人員通過(guò)對(duì)不同型號(hào)斷路器分合閘線圈電流波形的采集和對(duì)比，發(fā)現(xiàn)電流波形中的一些特征參數(shù)，如峰值電流、電流上升時(shí)間、電流持續(xù)時(shí)間等，與斷路器的機(jī)械狀態(tài)密切相關(guān)。當(dāng)斷路器出現(xiàn)機(jī)械故障時(shí)，這些特征參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯變化，從而可以通過(guò)監(jiān)測(cè)這些參數(shù)來(lái)判斷斷路器的機(jī)械狀態(tài)。在振動(dòng)信號(hào)分析方面，國(guó)外研究人員采用多種先進(jìn)的振動(dòng)傳感器和信號(hào)處理方法，對(duì)斷路器操作過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析。如文獻(xiàn)[X]利用加速度傳感器在斷路器的不同部位安裝，采集斷路器分合閘過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域分析，提取出能夠反映斷路器機(jī)械狀態(tài)的特征向量，再運(yùn)用模式識(shí)別算法對(duì)這些特征向量進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器機(jī)械故障的診斷。此外，國(guó)外還在智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)方面取得了顯著進(jìn)展，一些智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)斷路器的多種運(yùn)行參數(shù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析和處理，對(duì)斷路器的機(jī)械狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的研究雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。隨著國(guó)內(nèi)電力系統(tǒng)的快速發(fā)展和對(duì)供電可靠性要求的不斷提高，國(guó)內(nèi)學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究工作，并取得了豐碩的成果。在基于線圈電流分析方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)不同類(lèi)型的斷路器，深入研究了線圈電流與機(jī)械狀態(tài)之間的關(guān)系。例如，文獻(xiàn)[X]通過(guò)建立斷路器操作機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)分合閘線圈電流進(jìn)行仿真分析，揭示了線圈電流在不同機(jī)械故障情況下的變化規(guī)律，并提出了基于線圈電流特征參數(shù)的斷路器機(jī)械故障診斷方法。在振動(dòng)信號(hào)分析方面，國(guó)內(nèi)研究人員在振動(dòng)信號(hào)采集、特征提取和故障診斷方法等方面進(jìn)行了深入研究。文獻(xiàn)[X]提出了一種基于小波包分解和能量特征向量的斷路器振動(dòng)信號(hào)分析方法，該方法通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包分解，提取不同頻段的能量特征向量，作為斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的特征量，再利用支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)這些特征量進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別，取得了較好的診斷效果。此外，國(guó)內(nèi)還結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用，開(kāi)展了對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用研究，一些監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)在實(shí)際變電站中得到應(yīng)用，并取得了良好的運(yùn)行效果。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在基于線圈電流和振動(dòng)信號(hào)分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法研究方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些不足之處。首先，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于單一信號(hào)的分析，對(duì)于線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合分析研究相對(duì)較少。然而，斷路器的機(jī)械狀態(tài)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，單一信號(hào)所包含的信息有限，難以全面準(zhǔn)確地反映斷路器的機(jī)械狀態(tài)。將線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合分析，可以充分利用兩種信號(hào)的互補(bǔ)信息，提高機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性，這方面的研究還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。其次，在特征提取和選擇方面，目前的方法還不夠完善?，F(xiàn)有的特征提取方法往往是基于經(jīng)驗(yàn)或傳統(tǒng)的信號(hào)處理技術(shù)，提取的特征量可能存在冗余或不敏感等問(wèn)題，影響了評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。如何從大量的信號(hào)數(shù)據(jù)中提取出最能反映斷路器機(jī)械狀態(tài)的有效特征量，并選擇合適的特征選擇方法，是需要進(jìn)一步研究解決的問(wèn)題。此外，目前的研究主要集中在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的模擬故障研究，與實(shí)際工程應(yīng)用還有一定的差距。在實(shí)際運(yùn)行中，斷路器會(huì)受到各種復(fù)雜環(huán)境因素和運(yùn)行工況的影響，如電磁干擾、溫度變化、濕度變化等，這些因素會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的噪聲增加，特征提取和故障診斷的難度加大。如何提高監(jiān)測(cè)方法在實(shí)際工程應(yīng)用中的適應(yīng)性和可靠性，也是當(dāng)前研究需要解決的重要問(wèn)題。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究旨在通過(guò)對(duì)斷路器的線圈電流和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行深入分析，建立一套科學(xué)有效的機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和故障診斷。具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：斷路器線圈電流和振動(dòng)信號(hào)的采集與預(yù)處理：針對(duì)斷路器在不同運(yùn)行工況下，設(shè)計(jì)并搭建一套高精度、可靠性強(qiáng)的信號(hào)采集系統(tǒng)。選用合適的電流傳感器和振動(dòng)傳感器，確保能夠準(zhǔn)確捕捉到斷路器分合閘過(guò)程中的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。同時(shí)，對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行去噪、濾波等預(yù)處理操作，去除信號(hào)中的干擾和噪聲，提高信號(hào)的質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和分析奠定基礎(chǔ)?；谛盘?hào)分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)特征提取：運(yùn)用先進(jìn)的信號(hào)分析技術(shù)，如時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析等，對(duì)預(yù)處理后的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行深入挖掘，提取能夠有效反映斷路器機(jī)械狀態(tài)的特征參數(shù)。例如，從線圈電流信號(hào)中提取峰值電流、電流上升時(shí)間、電流持續(xù)時(shí)間等特征參數(shù)；從振動(dòng)信號(hào)中提取振動(dòng)幅值、振動(dòng)頻率、振動(dòng)能量等特征參數(shù)。此外，還將探索新的特征提取方法，以提高特征參數(shù)的靈敏度和可靠性。線圈電流和振動(dòng)信號(hào)的融合分析：鑒于單一信號(hào)分析存在信息局限性，本研究將開(kāi)展線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合分析。采用數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合等多種融合策略，將兩種信號(hào)的特征信息進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，充分利用它們的互補(bǔ)性，提高對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在特征層融合中，可以將線圈電流信號(hào)的特征參數(shù)和振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行組合，形成一個(gè)新的特征向量，作為后續(xù)狀態(tài)評(píng)估的依據(jù)。斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估模型的建立與驗(yàn)證：利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等智能算法，如支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，構(gòu)建斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估模型。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，使模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別斷路器的正常狀態(tài)和各種故障狀態(tài)。同時(shí)，采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法對(duì)模型的性能進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，確保模型的泛化能力和可靠性。實(shí)際工程應(yīng)用研究：將所研究的斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法應(yīng)用于實(shí)際變電站的斷路器監(jiān)測(cè)中，對(duì)方法的可行性和有效性進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證。結(jié)合實(shí)際運(yùn)行環(huán)境和工況，解決在應(yīng)用過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題，如信號(hào)干擾、數(shù)據(jù)傳輸、設(shè)備兼容性等，為該方法的推廣應(yīng)用提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在研究方法上，本研究將綜合運(yùn)用理論分析、實(shí)驗(yàn)研究和數(shù)值模擬等多種手段：理論分析：深入研究斷路器的工作原理和機(jī)械結(jié)構(gòu)，分析線圈電流和振動(dòng)信號(hào)與斷路器機(jī)械狀態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系，為信號(hào)采集、特征提取和狀態(tài)評(píng)估提供理論基礎(chǔ)。例如，通過(guò)對(duì)斷路器操作機(jī)構(gòu)的力學(xué)分析，建立線圈電流與操作力、運(yùn)動(dòng)速度之間的數(shù)學(xué)模型，從而揭示線圈電流信號(hào)變化與機(jī)械故障之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)研究：搭建斷路器實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬斷路器的各種運(yùn)行工況和故障類(lèi)型，進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)研究。通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集線圈電流和振動(dòng)信號(hào)，對(duì)信號(hào)分析方法、特征提取方法和狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。例如，在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上設(shè)置不同程度的觸頭磨損、彈簧疲勞、機(jī)構(gòu)卡澀等故障，采集相應(yīng)的信號(hào)，分析故障對(duì)信號(hào)特征的影響，為模型訓(xùn)練提供豐富的數(shù)據(jù)樣本。數(shù)值模擬：利用專(zhuān)業(yè)的仿真軟件，如ANSYS、MATLAB等，對(duì)斷路器的電磁、機(jī)械特性進(jìn)行數(shù)值模擬。通過(guò)模擬不同故障情況下的線圈電流和振動(dòng)信號(hào)，輔助實(shí)驗(yàn)研究，進(jìn)一步深入理解信號(hào)變化規(guī)律，為研究提供更多的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。例如，在ANSYS中建立斷路器的三維模型，模擬其在分合閘過(guò)程中的電磁和機(jī)械場(chǎng)分布，分析故障對(duì)場(chǎng)分布的影響，進(jìn)而預(yù)測(cè)信號(hào)的變化。本研究的技術(shù)路線如下：首先，進(jìn)行相關(guān)理論研究，明確研究方向和方法；然后，搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集斷路器的線圈電流和振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行預(yù)處理；接著，運(yùn)用信號(hào)分析方法提取特征參數(shù)，進(jìn)行信號(hào)融合分析；之后，利用智能算法建立機(jī)械狀態(tài)評(píng)估模型，并進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；最后，將模型應(yīng)用于實(shí)際工程，進(jìn)行驗(yàn)證和改進(jìn)。在整個(gè)研究過(guò)程中，不斷對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，確保研究的順利進(jìn)行和研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。二、斷路器工作原理與機(jī)械狀態(tài)評(píng)估基礎(chǔ)2.1斷路器工作原理與結(jié)構(gòu)斷路器作為電力系統(tǒng)中極為關(guān)鍵的控制和保護(hù)設(shè)備，其工作原理基于電磁感應(yīng)定律和滅弧原理。以常見(jiàn)的110kV及以上電壓等級(jí)的少油斷路器為例，其主要由觸頭系統(tǒng)、滅弧系統(tǒng)、操作機(jī)構(gòu)、脫扣器和外殼等部分構(gòu)成。在分閘操作過(guò)程中，當(dāng)斷路器接到分閘命令時(shí)，操作機(jī)構(gòu)迅速動(dòng)作，通過(guò)傳動(dòng)裝置帶動(dòng)觸頭運(yùn)動(dòng)，使觸頭分離，從而切斷電路中的電流。在觸頭分離的瞬間，由于電流的急劇變化，會(huì)在觸頭間產(chǎn)生高溫電弧。此時(shí)，滅弧系統(tǒng)發(fā)揮關(guān)鍵作用，它利用特殊的滅弧介質(zhì)（如油、氣體等）和滅弧結(jié)構(gòu)，對(duì)電弧進(jìn)行冷卻、拉長(zhǎng)和熄滅，防止電弧持續(xù)燃燒，從而實(shí)現(xiàn)安全分閘。合閘操作時(shí)，操作機(jī)構(gòu)同樣通過(guò)傳動(dòng)裝置將觸頭推向合閘位置，使觸頭閉合，接通電路。在合閘過(guò)程中，需要確保觸頭能夠可靠接觸，以保證電路的正常導(dǎo)通。斷路器的主要機(jī)械部件包括觸頭、滅弧室、操作機(jī)構(gòu)中的各種連桿、彈簧、轉(zhuǎn)軸等。觸頭是直接接通和斷開(kāi)電路的部件，其性能直接影響斷路器的工作可靠性。例如，觸頭的材質(zhì)通常采用高導(dǎo)電率、高耐磨損的銅合金，以確保在頻繁的分合閘操作中，觸頭能夠保持良好的導(dǎo)電性和機(jī)械性能。滅弧室則是用于熄滅電弧的關(guān)鍵部件，其結(jié)構(gòu)和滅弧介質(zhì)的選擇對(duì)于滅弧效果起著決定性作用。操作機(jī)構(gòu)中的連桿、彈簧等部件協(xié)同工作，將操作力傳遞給觸頭，實(shí)現(xiàn)分合閘操作。例如，合閘彈簧在儲(chǔ)能過(guò)程中儲(chǔ)存能量，在合閘時(shí)釋放能量，推動(dòng)觸頭快速閉合；分閘彈簧則在分閘時(shí)提供分閘動(dòng)力，確保觸頭迅速分離。這些部件在操作過(guò)程中相互關(guān)聯(lián)、協(xié)同工作。操作機(jī)構(gòu)是整個(gè)斷路器的動(dòng)力來(lái)源，它接收控制信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)械動(dòng)作，通過(guò)連桿等傳動(dòng)部件帶動(dòng)觸頭運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)分合閘操作。滅弧室則與觸頭緊密配合，在觸頭分閘產(chǎn)生電弧時(shí)，及時(shí)對(duì)電弧進(jìn)行處理，確保分閘過(guò)程的安全可靠。各部件之間的連接和配合精度對(duì)斷路器的性能有著重要影響。如果連桿之間的連接松動(dòng)，可能會(huì)導(dǎo)致操作力傳遞不穩(wěn)定，影響分合閘速度和準(zhǔn)確性；彈簧的彈性系數(shù)發(fā)生變化，會(huì)影響操作機(jī)構(gòu)的動(dòng)作特性，進(jìn)而影響斷路器的正常工作。2.2機(jī)械狀態(tài)評(píng)估重要性與影響因素準(zhǔn)確評(píng)估斷路器的機(jī)械狀態(tài)對(duì)保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有極其重要的意義，這主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：確保電力系統(tǒng)可靠供電：斷路器作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，其機(jī)械狀態(tài)的好壞直接影響到電力系統(tǒng)的供電可靠性。若斷路器機(jī)械部件出現(xiàn)故障，如分合閘失敗，將導(dǎo)致電力系統(tǒng)的正常供電中斷，影響工業(yè)生產(chǎn)和居民生活。通過(guò)對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)的評(píng)估，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患并采取相應(yīng)措施，有效降低因斷路器故障導(dǎo)致的停電事故發(fā)生率，從而保障電力系統(tǒng)的可靠供電。提高設(shè)備運(yùn)行壽命：長(zhǎng)期運(yùn)行的斷路器，其機(jī)械部件會(huì)不可避免地出現(xiàn)磨損、老化等問(wèn)題。通過(guò)定期進(jìn)行機(jī)械狀態(tài)評(píng)估，可以掌握這些部件的磨損程度和老化狀況，根據(jù)評(píng)估結(jié)果制定合理的維護(hù)和更換計(jì)劃，避免因過(guò)度使用導(dǎo)致設(shè)備過(guò)早損壞，從而延長(zhǎng)斷路器的使用壽命，降低設(shè)備更換成本。保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定性：在電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，斷路器需要迅速準(zhǔn)確地動(dòng)作，切斷故障電流，以防止故障擴(kuò)大。如果斷路器機(jī)械狀態(tài)不佳，可能無(wú)法及時(shí)有效地執(zhí)行分合閘操作，導(dǎo)致故障電流持續(xù)存在，進(jìn)而影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，甚至引發(fā)系統(tǒng)崩潰等嚴(yán)重事故。因此，準(zhǔn)確評(píng)估斷路器的機(jī)械狀態(tài)對(duì)于保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性至關(guān)重要。降低運(yùn)維成本：傳統(tǒng)的定期檢修方式往往缺乏針對(duì)性，容易造成過(guò)度檢修或檢修不足的情況。而基于機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的狀態(tài)檢修策略，能夠根據(jù)斷路器的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)確定檢修時(shí)機(jī)和內(nèi)容，避免不必要的檢修工作，節(jié)省人力、物力和財(cái)力，有效降低運(yùn)維成本。斷路器的機(jī)械狀態(tài)會(huì)受到多種因素的影響，其中機(jī)械部件的磨損、老化和松動(dòng)是最為關(guān)鍵的因素：機(jī)械部件磨損：斷路器在頻繁的分合閘操作過(guò)程中，其觸頭、連桿、軸承等機(jī)械部件會(huì)因相互摩擦而產(chǎn)生磨損。隨著磨損程度的加劇，部件的尺寸和形狀會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致配合精度下降，進(jìn)而影響斷路器的分合閘速度、行程和接觸電阻等關(guān)鍵參數(shù)。當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時(shí)，會(huì)使觸頭接觸不良，接觸電阻增大，在通過(guò)電流時(shí)產(chǎn)生大量熱量，加速觸頭的燒蝕，甚至可能引發(fā)觸頭熔焊，導(dǎo)致斷路器無(wú)法正常分合閘。機(jī)械部件老化：長(zhǎng)期運(yùn)行在復(fù)雜環(huán)境中的斷路器，其機(jī)械部件會(huì)受到溫度、濕度、化學(xué)腐蝕等因素的影響而逐漸老化。例如，操作機(jī)構(gòu)中的彈簧長(zhǎng)期處于拉伸或壓縮狀態(tài)，會(huì)導(dǎo)致彈性系數(shù)下降，使分合閘動(dòng)力不足；絕緣材料老化會(huì)降低其絕緣性能，增加漏電和短路的風(fēng)險(xiǎn)；一些塑料部件老化后會(huì)變脆，容易發(fā)生破裂，影響斷路器的正常運(yùn)行。機(jī)械部件松動(dòng)：在斷路器的運(yùn)行過(guò)程中，由于受到振動(dòng)、沖擊等外力作用，以及溫度變化引起的熱脹冷縮效應(yīng)，機(jī)械部件之間的連接螺栓、螺母等可能會(huì)出現(xiàn)松動(dòng)。一旦部件松動(dòng)，會(huì)導(dǎo)致操作機(jī)構(gòu)的傳動(dòng)精度下降，分合閘過(guò)程中產(chǎn)生的沖擊力會(huì)進(jìn)一步加劇部件的松動(dòng)，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致部件脫落，引發(fā)嚴(yán)重故障。例如，連桿連接處松動(dòng)會(huì)使操作力傳遞不穩(wěn)定，影響分合閘的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，環(huán)境因素如溫度、濕度、灰塵等也會(huì)對(duì)斷路器的機(jī)械狀態(tài)產(chǎn)生影響。高溫環(huán)境會(huì)加速機(jī)械部件的老化和磨損，降低絕緣材料的性能；高濕度環(huán)境容易導(dǎo)致金屬部件生銹腐蝕，影響部件的機(jī)械強(qiáng)度和導(dǎo)電性；大量灰塵積聚在斷路器內(nèi)部，可能會(huì)進(jìn)入機(jī)械部件的間隙，阻礙部件的正常運(yùn)動(dòng)，增加摩擦力，從而影響斷路器的機(jī)械性能。操作頻率也是影響斷路器機(jī)械狀態(tài)的重要因素，頻繁的分合閘操作會(huì)使機(jī)械部件承受更多的機(jī)械應(yīng)力和磨損，加速部件的損壞。三、線圈電流信號(hào)分析3.1線圈電流信號(hào)采集在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估中，準(zhǔn)確采集分合閘線圈電流信號(hào)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它為后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷提供了原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本研究采用的是基于羅氏線圈原理的電流傳感器來(lái)采集分合閘線圈電流信號(hào)。羅氏線圈電流傳感器基于電磁感應(yīng)原理工作，當(dāng)交流電流通過(guò)被測(cè)電路時(shí)，會(huì)在其周?chē)a(chǎn)生交變磁場(chǎng)，該交變磁場(chǎng)穿過(guò)羅氏線圈，在線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)。羅氏線圈通常由一個(gè)長(zhǎng)而細(xì)的導(dǎo)線繞制而成，其匝數(shù)較少，但總長(zhǎng)度較長(zhǎng)，這種結(jié)構(gòu)使得線圈對(duì)高頻信號(hào)具有較快的響應(yīng)速度。將羅氏線圈的兩端連接到差分放大器的輸入端，差分放大器能夠放大感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)并抑制共模干擾，從而輸出與被測(cè)電流成正比的電壓信號(hào)，該電壓信號(hào)經(jīng)過(guò)后續(xù)的信號(hào)處理電路，如濾波、放大、模數(shù)轉(zhuǎn)換等，最終轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，供數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行采集和處理。選擇羅氏線圈電流傳感器主要基于以下依據(jù)：一是其具有較寬的測(cè)量范圍，能夠測(cè)量從微安到數(shù)千安培的電流，這對(duì)于不同規(guī)格和容量的斷路器分合閘線圈電流測(cè)量具有很好的適應(yīng)性。不同電壓等級(jí)和額定電流的斷路器，其分合閘線圈電流大小存在差異，羅氏線圈電流傳感器的寬測(cè)量范圍可以滿(mǎn)足多種類(lèi)型斷路器的測(cè)量需求。二是響應(yīng)速度快，由于其電感值較小，對(duì)高頻信號(hào)的響應(yīng)迅速，能夠準(zhǔn)確捕捉到分合閘過(guò)程中電流的快速變化。斷路器分合閘操作過(guò)程較為短暫，電流變化迅速，羅氏線圈電流傳感器的快速響應(yīng)特性可以確保采集到的電流信號(hào)能夠真實(shí)反映分合閘過(guò)程中的電流變化情況。三是精度較高，可達(dá)到0.1%-0.5%的測(cè)量精度，滿(mǎn)足對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估中對(duì)電流信號(hào)測(cè)量精度的要求。準(zhǔn)確的電流信號(hào)測(cè)量對(duì)于后續(xù)通過(guò)分析電流特征參數(shù)來(lái)判斷斷路器機(jī)械狀態(tài)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。羅氏線圈電流傳感器的安裝位置選擇在分合閘線圈的進(jìn)線端，緊密套在連接分合閘線圈的導(dǎo)線上。這樣的安裝位置能夠確保傳感器準(zhǔn)確測(cè)量到流入分合閘線圈的電流，避免因安裝位置不當(dāng)導(dǎo)致測(cè)量誤差。安裝時(shí)需注意將傳感器安裝在導(dǎo)線的直線部分，避免安裝在導(dǎo)線的彎曲處或接頭處，以保證測(cè)量的準(zhǔn)確性。同時(shí)，要確保傳感器與導(dǎo)線緊密接觸，防止出現(xiàn)松動(dòng)或接觸不良的情況，影響測(cè)量結(jié)果。采集系統(tǒng)的硬件主要由羅氏線圈電流傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡和計(jì)算機(jī)組成。信號(hào)調(diào)理電路對(duì)羅氏線圈電流傳感器輸出的電壓信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步處理，包括濾波、放大等操作，以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)采集卡的輸入要求。濾波電路采用低通濾波器，去除信號(hào)中的高頻噪聲，使信號(hào)更加平滑；放大電路根據(jù)信號(hào)的幅值大小，對(duì)信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)放大，提高信號(hào)的信噪比。數(shù)據(jù)采集卡選用具有高速采樣率和高精度的型號(hào)，其采樣率設(shè)置為10kHz，能夠滿(mǎn)足對(duì)斷路器分合閘線圈電流信號(hào)快速變化的采集需求。在斷路器分合閘過(guò)程中，電流信號(hào)的變化頻率較高，較高的采樣率可以確保采集到的信號(hào)能夠準(zhǔn)確反映電流的變化細(xì)節(jié)。分辨率設(shè)置為16位，保證采集到的數(shù)據(jù)具有較高的精度，能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同狀態(tài)下電流信號(hào)的細(xì)微差異。數(shù)據(jù)采集卡通過(guò)USB接口與計(jì)算機(jī)相連，將采集到的數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行存儲(chǔ)和后續(xù)分析。在計(jì)算機(jī)中，安裝有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)采集和分析軟件，該軟件能夠?qū)崟r(shí)顯示采集到的電流信號(hào)波形，方便操作人員進(jìn)行監(jiān)測(cè)和調(diào)試。同時(shí)，軟件還具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，將采集到的電流信號(hào)數(shù)據(jù)以文件形式保存下來(lái)，以便后續(xù)進(jìn)行深入分析和處理。3.2正常與故障狀態(tài)下線圈電流特征分析在正常運(yùn)行狀態(tài)下，斷路器分合閘線圈電流波形具有較為明顯的特征。以合閘線圈電流為例，當(dāng)合閘命令下達(dá)后，電流迅速上升，在極短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到峰值，隨后電流逐漸下降并保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的較小值，直至合閘操作完成，電流降為零。通過(guò)對(duì)大量正常運(yùn)行的斷路器合閘線圈電流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到其峰值電流一般在[X1]-[X2]A之間，電流上升時(shí)間約為[X3]-[X4]ms，電流持續(xù)時(shí)間為[X5]-[X6]ms。這些參數(shù)的變化規(guī)律與斷路器的合閘過(guò)程密切相關(guān)。在合閘初始階段，線圈需要較大的電流來(lái)產(chǎn)生足夠的電磁力，以克服機(jī)械阻力，推動(dòng)動(dòng)鐵芯運(yùn)動(dòng)，因此電流迅速上升至峰值；隨著動(dòng)鐵芯逐漸靠近靜鐵芯，電磁力逐漸減小，電流也隨之下降；當(dāng)合閘完成后，線圈不再需要提供動(dòng)力，電流降為零。分閘線圈電流在正常狀態(tài)下也呈現(xiàn)出類(lèi)似的規(guī)律。分閘命令發(fā)出后，電流快速上升至峰值，然后逐漸下降，直至分閘操作結(jié)束，電流歸零。正常分閘線圈電流的峰值通常在[X7]-[X8]A，電流上升時(shí)間約為[X9]-[X10]ms，電流持續(xù)時(shí)間為[X11]-[X12]ms。這些正常狀態(tài)下的線圈電流參數(shù)為后續(xù)判斷斷路器是否處于正常運(yùn)行狀態(tài)提供了重要的參考依據(jù)。當(dāng)斷路器出現(xiàn)不同的機(jī)械故障時(shí)，分合閘線圈電流波形會(huì)表現(xiàn)出明顯的異常，特征參數(shù)也會(huì)發(fā)生顯著變化。若斷路器出現(xiàn)觸頭卡澀故障，在合閘過(guò)程中，由于觸頭運(yùn)動(dòng)受阻，需要更大的電磁力來(lái)推動(dòng)觸頭閉合，這會(huì)導(dǎo)致合閘線圈電流峰值明顯增大，可能會(huì)超過(guò)正常峰值的[X13]%。同時(shí)，電流上升時(shí)間也會(huì)延長(zhǎng)，因?yàn)樾枰L(zhǎng)的時(shí)間來(lái)克服卡澀阻力，使電流達(dá)到能夠推動(dòng)觸頭運(yùn)動(dòng)的水平，一般會(huì)比正常上升時(shí)間延長(zhǎng)[X14]ms左右。電流持續(xù)時(shí)間也會(huì)相應(yīng)增加，可能會(huì)延長(zhǎng)[X15]-[X16]ms，這是由于觸頭卡澀導(dǎo)致合閘過(guò)程變慢，線圈需要持續(xù)通電以維持足夠的電磁力。在分閘過(guò)程中，觸頭卡澀同樣會(huì)使分閘線圈電流峰值增大、上升時(shí)間延長(zhǎng)和持續(xù)時(shí)間增加，具體數(shù)值與合閘過(guò)程類(lèi)似，但由于分閘和合閘的機(jī)械結(jié)構(gòu)和動(dòng)作原理存在一定差異，參數(shù)變化的幅度可能會(huì)有所不同。彈簧疲勞故障對(duì)線圈電流也有顯著影響。當(dāng)彈簧出現(xiàn)疲勞時(shí)，其彈性系數(shù)下降，提供的分合閘動(dòng)力不足。在合閘時(shí)，為了完成合閘操作，合閘線圈需要提供更大的電磁力，導(dǎo)致電流峰值增大，一般會(huì)比正常情況增大[X17]-[X18]A。同時(shí)，由于彈簧無(wú)法快速釋放能量，電流上升時(shí)間會(huì)延長(zhǎng)，可能會(huì)延長(zhǎng)[X19]-[X20]ms。電流持續(xù)時(shí)間也會(huì)增加，以保證有足夠的能量完成合閘動(dòng)作，通常會(huì)比正常持續(xù)時(shí)間增加[X21]-[X22]ms。分閘時(shí)，彈簧疲勞會(huì)使分閘線圈電流峰值增大，上升時(shí)間和持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)，具體變化幅度與合閘過(guò)程類(lèi)似，但同樣會(huì)因分合閘的差異而有所不同。表1為正常狀態(tài)和部分故障狀態(tài)下斷路器分合閘線圈電流特征參數(shù)對(duì)比：故障類(lèi)型電流峰值電流上升時(shí)間電流持續(xù)時(shí)間正常合閘[X1]-[X2]A[X3]-[X4]ms[X5]-[X6]ms觸頭卡澀合閘增大超過(guò)正常峰值[X13]%延長(zhǎng)約[X14]ms延長(zhǎng)[X15]-[X16]ms彈簧疲勞合閘增大[X17]-[X18]A延長(zhǎng)[X19]-[X20]ms延長(zhǎng)[X21]-[X22]ms正常分閘[X7]-[X8]A[X9]-[X10]ms[X11]-[X12]ms觸頭卡澀分閘增大超過(guò)正常峰值[X13]%延長(zhǎng)約[X14]ms延長(zhǎng)[X15]-[X16]ms彈簧疲勞分閘增大[X17]-[X18]A延長(zhǎng)[X19]-[X20]ms延長(zhǎng)[X21]-[X22]ms通過(guò)對(duì)正常與故障狀態(tài)下線圈電流特征的分析，可以看出線圈電流信號(hào)與斷路器的機(jī)械狀態(tài)密切相關(guān)。當(dāng)斷路器出現(xiàn)機(jī)械故障時(shí)，線圈電流的波形和特征參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯變化，這些變化為基于線圈電流信號(hào)分析進(jìn)行斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估提供了重要的依據(jù)。后續(xù)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)線圈電流的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，與正常狀態(tài)下的特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，從而判斷斷路器是否存在機(jī)械故障以及故障的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。3.3基于線圈電流的故障診斷方法時(shí)域分析是一種直接在時(shí)間域上對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和分析的方法，它能夠直觀地反映信號(hào)隨時(shí)間的變化情況。在基于線圈電流的斷路器故障診斷中，時(shí)域分析具有重要的應(yīng)用價(jià)值。常用的時(shí)域特征參數(shù)包括峰值電流、電流上升時(shí)間、電流持續(xù)時(shí)間等。這些參數(shù)與斷路器的分合閘過(guò)程密切相關(guān)，能夠有效地反映斷路器的機(jī)械狀態(tài)。峰值電流是指在分合閘過(guò)程中線圈電流達(dá)到的最大值。如前文所述，在正常合閘時(shí)，合閘線圈電流峰值一般在[X1]-[X2]A之間，而當(dāng)出現(xiàn)觸頭卡澀故障時(shí)，由于需要克服更大的阻力，合閘線圈電流峰值可能會(huì)超過(guò)正常峰值的[X13]%。這是因?yàn)橛|頭卡澀導(dǎo)致機(jī)械運(yùn)動(dòng)受阻，為了推動(dòng)觸頭閉合，線圈需要產(chǎn)生更大的電磁力，從而使得電流峰值增大。通過(guò)監(jiān)測(cè)峰值電流的變化，可以初步判斷斷路器是否存在觸頭卡澀等故障。電流上升時(shí)間是指從分合閘命令發(fā)出到電流達(dá)到峰值所經(jīng)歷的時(shí)間。正常情況下，合閘線圈電流上升時(shí)間約為[X3]-[X4]ms，當(dāng)出現(xiàn)彈簧疲勞故障時(shí)，由于彈簧提供的動(dòng)力不足，線圈需要更長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)產(chǎn)生足夠的電磁力，導(dǎo)致電流上升時(shí)間延長(zhǎng)，可能會(huì)比正常上升時(shí)間延長(zhǎng)[X19]-[X20]ms。這是因?yàn)閺椈善谑沟脧椈傻膹椥韵禂?shù)下降，無(wú)法快速釋放能量，從而影響了電磁力的產(chǎn)生速度，導(dǎo)致電流上升時(shí)間變長(zhǎng)。通過(guò)分析電流上升時(shí)間的變化，可以推斷斷路器的彈簧是否存在疲勞等問(wèn)題。電流持續(xù)時(shí)間是指分合閘過(guò)程中線圈電流持續(xù)存在的時(shí)間。正常分閘線圈電流持續(xù)時(shí)間為[X11]-[X12]ms，當(dāng)出現(xiàn)機(jī)械故障導(dǎo)致分合閘過(guò)程變慢時(shí)，電流持續(xù)時(shí)間會(huì)相應(yīng)增加，例如觸頭卡澀分閘時(shí)，電流持續(xù)時(shí)間可能會(huì)延長(zhǎng)[X15]-[X16]ms。這是因?yàn)楣收蠈?dǎo)致分合閘操作無(wú)法及時(shí)完成，線圈需要持續(xù)通電以維持電磁力，從而使電流持續(xù)時(shí)間變長(zhǎng)。通過(guò)監(jiān)測(cè)電流持續(xù)時(shí)間的變化，可以判斷斷路器的分合閘過(guò)程是否正常，是否存在機(jī)械故障影響分合閘速度。頻域分析是將時(shí)域信號(hào)通過(guò)傅里葉變換等方法轉(zhuǎn)換到頻率域上進(jìn)行分析，它能夠揭示信號(hào)的頻率組成和各頻率成分的能量分布情況。在基于線圈電流的斷路器故障診斷中，頻域分析也發(fā)揮著重要作用。當(dāng)斷路器出現(xiàn)故障時(shí)，其線圈電流信號(hào)的頻率特性會(huì)發(fā)生改變。例如，當(dāng)斷路器的機(jī)械部件出現(xiàn)松動(dòng)時(shí)，在分合閘過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生額外的振動(dòng)和沖擊，這些振動(dòng)和沖擊會(huì)反映在線圈電流信號(hào)中，導(dǎo)致信號(hào)中出現(xiàn)一些特定頻率的成分。通過(guò)對(duì)線圈電流信號(hào)進(jìn)行頻域分析，如使用快速傅里葉變換（FFT）將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，可以提取出這些故障特征頻率。假設(shè)正常情況下，斷路器線圈電流信號(hào)的主要頻率成分集中在50Hz附近，這是由于電力系統(tǒng)的工頻為50Hz。而當(dāng)機(jī)械部件松動(dòng)時(shí)，可能會(huì)在100Hz、200Hz等頻率處出現(xiàn)明顯的峰值，這些峰值對(duì)應(yīng)的頻率就是故障特征頻率。通過(guò)監(jiān)測(cè)這些故障特征頻率的出現(xiàn)及其幅值變化，可以判斷斷路器是否存在機(jī)械部件松動(dòng)等故障。頻域分析還可以通過(guò)計(jì)算信號(hào)的功率譜密度來(lái)分析信號(hào)的能量分布情況。功率譜密度反映了信號(hào)在不同頻率上的能量分布，當(dāng)斷路器出現(xiàn)故障時(shí)，功率譜密度的分布會(huì)發(fā)生變化。例如，在正常狀態(tài)下，線圈電流信號(hào)的功率主要集中在低頻段，而當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，高頻段的功率可能會(huì)增加。通過(guò)對(duì)比正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下功率譜密度的差異，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別故障。時(shí)頻分析則結(jié)合了時(shí)域和頻域的信息，能夠同時(shí)反映信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化情況，適用于分析非平穩(wěn)信號(hào)，如斷路器分合閘過(guò)程中的線圈電流信號(hào)。小波變換是一種常用的時(shí)頻分析方法，它通過(guò)將信號(hào)與一系列不同尺度的小波函數(shù)進(jìn)行卷積，得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的分解系數(shù)。在斷路器故障診斷中，利用小波變換對(duì)線圈電流信號(hào)進(jìn)行分析，可以得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的細(xì)節(jié)信息。以某型號(hào)斷路器為例，當(dāng)對(duì)其正常分閘時(shí)的線圈電流信號(hào)進(jìn)行小波變換后，得到的時(shí)頻圖中，在分閘初始階段，電流信號(hào)的高頻成分較為豐富，隨著分閘過(guò)程的進(jìn)行，高頻成分逐漸減少，低頻成分逐漸占主導(dǎo)。而當(dāng)斷路器出現(xiàn)故障，如分閘彈簧斷裂時(shí)，時(shí)頻圖會(huì)發(fā)生明顯變化。在分閘初始階段，高頻成分的幅值和持續(xù)時(shí)間會(huì)發(fā)生改變，同時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)一些異常的頻率成分。通過(guò)對(duì)這些時(shí)頻特征的分析，可以準(zhǔn)確判斷斷路器是否存在故障以及故障的類(lèi)型。短時(shí)傅里葉變換（STFT）也是一種常用的時(shí)頻分析方法，它通過(guò)在時(shí)間軸上移動(dòng)固定長(zhǎng)度的窗函數(shù)，對(duì)窗內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，從而得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的信息。在基于線圈電流的斷路器故障診斷中，STFT可以用于分析電流信號(hào)在分合閘過(guò)程中的時(shí)頻變化特征。例如，通過(guò)對(duì)合閘線圈電流信號(hào)進(jìn)行STFT分析，可以得到不同時(shí)刻的頻率分布情況。在正常合閘過(guò)程中，隨著時(shí)間的推移，電流信號(hào)的頻率逐漸從高頻向低頻轉(zhuǎn)移，這與合閘過(guò)程中電磁力的變化以及機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)過(guò)程相關(guān)。而當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，如合閘鐵心卡滯，STFT分析得到的時(shí)頻圖會(huì)出現(xiàn)異常，在某些時(shí)刻可能會(huì)出現(xiàn)頻率突變或頻率成分的異常增加。通過(guò)觀察這些時(shí)頻圖的變化，可以有效地診斷斷路器的故障。除了上述傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法，智能算法在斷路器故障診斷中也得到了廣泛應(yīng)用，并且展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的樣本分開(kāi)。在斷路器故障診斷中，將正常狀態(tài)和各種故障狀態(tài)下的線圈電流特征參數(shù)作為樣本，輸入到SVM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程中，SVM模型會(huì)學(xué)習(xí)不同狀態(tài)下特征參數(shù)的分布規(guī)律，找到能夠?qū)⒉煌瑺顟B(tài)準(zhǔn)確分類(lèi)的最優(yōu)分類(lèi)超平面。當(dāng)有新的線圈電流特征參數(shù)輸入時(shí)，SVM模型可以根據(jù)已學(xué)習(xí)到的分類(lèi)規(guī)則，判斷該樣本所屬的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。SVM的優(yōu)勢(shì)在于其在小樣本、非線性分類(lèi)問(wèn)題上具有良好的性能，能夠有效地處理斷路器故障診斷中樣本數(shù)量有限以及故障特征與正常特征之間非線性關(guān)系的問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由多個(gè)神經(jīng)元組成，通過(guò)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來(lái)學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)信息。在斷路器故障診斷中，常用的是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將斷路器線圈電流的特征參數(shù)作為輸入層的輸入，經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性變換和處理，最后在輸出層得到故障診斷結(jié)果。例如，一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)選取的特征參數(shù)數(shù)量確定，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式或試驗(yàn)確定，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)應(yīng)不同的故障類(lèi)型和正常狀態(tài)。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)際的故障狀態(tài)盡可能接近，從而使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到故障特征與故障狀態(tài)之間的映射關(guān)系。ANN具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠處理復(fù)雜的故障診斷問(wèn)題，并且對(duì)噪聲和干擾具有一定的魯棒性。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大成功，近年來(lái)也逐漸應(yīng)用于斷路器故障診斷中。CNN通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征。在基于線圈電流的斷路器故障診斷中，將線圈電流信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后，轉(zhuǎn)換為適合CNN輸入的格式，如二維圖像形式。CNN的卷積層通過(guò)卷積核在信號(hào)上滑動(dòng)，提取信號(hào)的局部特征，池化層則對(duì)特征進(jìn)行降維，減少計(jì)算量，全連接層將提取到的特征進(jìn)行分類(lèi)，判斷斷路器的狀態(tài)。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到更高級(jí)、更抽象的特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。四、振動(dòng)信號(hào)分析4.1振動(dòng)信號(hào)采集與處理在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估中，振動(dòng)信號(hào)能夠直觀反映斷路器機(jī)械部件的運(yùn)行狀態(tài)，其采集與處理是后續(xù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究選用壓電式加速度傳感器來(lái)采集斷路器操作過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)。壓電式加速度傳感器基于壓電效應(yīng)工作，當(dāng)傳感器受到振動(dòng)加速度作用時(shí)，內(nèi)部的壓電材料會(huì)產(chǎn)生電荷，電荷的大小與加速度成正比。通過(guò)電荷放大器將產(chǎn)生的電荷轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)，便于后續(xù)的測(cè)量和處理。選擇壓電式加速度傳感器主要基于以下幾點(diǎn)考慮：一是其具有較高的靈敏度，能夠檢測(cè)到微小的振動(dòng)加速度變化，可達(dá)到[X]mV/g，這對(duì)于捕捉斷路器機(jī)械部件在正常和故障狀態(tài)下的細(xì)微振動(dòng)差異非常關(guān)鍵。斷路器在正常運(yùn)行時(shí)，機(jī)械部件的振動(dòng)較為平穩(wěn)，振動(dòng)加速度較?。欢?dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，如觸頭磨損、彈簧疲勞等，會(huì)導(dǎo)致機(jī)械部件的振動(dòng)加劇，振動(dòng)加速度增大。壓電式加速度傳感器的高靈敏度可以準(zhǔn)確檢測(cè)到這些變化，為故障診斷提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。二是其頻率響應(yīng)范圍寬，能夠覆蓋斷路器操作過(guò)程中產(chǎn)生的各種頻率成分的振動(dòng)信號(hào)，通?？蛇_(dá)到[X]Hz-[X]kHz。斷路器在分合閘過(guò)程中，機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)速度和加速度不斷變化，會(huì)產(chǎn)生豐富的頻率成分的振動(dòng)信號(hào)。壓電式加速度傳感器的寬頻率響應(yīng)范圍可以確保采集到的信號(hào)包含完整的振動(dòng)信息，避免因頻率響應(yīng)不足而丟失重要的故障特征。三是其動(dòng)態(tài)范圍大，能夠適應(yīng)不同強(qiáng)度的振動(dòng)信號(hào)測(cè)量，可測(cè)量的加速度范圍為[X]g-[X]g。在斷路器的實(shí)際運(yùn)行中，不同類(lèi)型的故障會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的強(qiáng)度差異較大，壓電式加速度傳感器的大動(dòng)態(tài)范圍可以滿(mǎn)足對(duì)各種故障情況下振動(dòng)信號(hào)的采集需求。在安裝壓電式加速度傳感器時(shí)，為了確保能夠準(zhǔn)確采集到反映斷路器機(jī)械狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)，將傳感器安裝在斷路器的操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼上，選擇在靠近分合閘線圈、連桿等關(guān)鍵機(jī)械部件的位置。這樣的安裝位置能夠使傳感器更直接地感受到這些關(guān)鍵部件在分合閘過(guò)程中的振動(dòng)傳遞，獲取更準(zhǔn)確的振動(dòng)信號(hào)。安裝時(shí)，采用螺絲固定的方式，確保傳感器與操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼緊密接觸，避免因松動(dòng)而影響信號(hào)采集的準(zhǔn)確性。同時(shí)，在傳感器與外殼之間添加一層薄的橡膠墊，起到緩沖和減震的作用，減少外界干擾對(duì)傳感器測(cè)量的影響。振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)的硬件主要由壓電式加速度傳感器、電荷放大器、信號(hào)調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)采集卡和計(jì)算機(jī)組成。電荷放大器將壓電式加速度傳感器產(chǎn)生的電荷信號(hào)轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)，并進(jìn)行初步放大，以提高信號(hào)的信噪比。信號(hào)調(diào)理模塊對(duì)電荷放大器輸出的電壓信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步處理，包括濾波、放大、電平轉(zhuǎn)換等操作，以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)采集卡的輸入要求。濾波采用低通濾波器，去除信號(hào)中的高頻噪聲，使信號(hào)更加平滑；放大電路根據(jù)信號(hào)的幅值大小，對(duì)信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)放大，提高信號(hào)的分辨率；電平轉(zhuǎn)換電路將信號(hào)的電平轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)采集卡能夠接受的范圍。數(shù)據(jù)采集卡選用具有高速采樣率和高精度的型號(hào)，其采樣率設(shè)置為[X]kHz，能夠滿(mǎn)足對(duì)斷路器振動(dòng)信號(hào)快速變化的采集需求。在斷路器分合閘過(guò)程中，振動(dòng)信號(hào)的變化頻率較高，較高的采樣率可以確保采集到的信號(hào)能夠準(zhǔn)確反映振動(dòng)的變化細(xì)節(jié)。分辨率設(shè)置為[X]位，保證采集到的數(shù)據(jù)具有較高的精度，能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的細(xì)微差異。數(shù)據(jù)采集卡通過(guò)USB接口與計(jì)算機(jī)相連，將采集到的數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行存儲(chǔ)和后續(xù)分析。在計(jì)算機(jī)中，安裝有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)采集和分析軟件，該軟件能夠?qū)崟r(shí)顯示采集到的振動(dòng)信號(hào)波形，方便操作人員進(jìn)行監(jiān)測(cè)和調(diào)試。同時(shí)，軟件還具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，將采集到的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)以文件形式保存下來(lái)，以便后續(xù)進(jìn)行深入分析和處理。在振動(dòng)信號(hào)采集過(guò)程中，還需要考慮一些實(shí)際因素。例如，為了避免電磁干擾對(duì)信號(hào)采集的影響，所有的傳感器和信號(hào)傳輸線纜都采用屏蔽措施，減少外界電磁場(chǎng)對(duì)信號(hào)的干擾。同時(shí)，定期對(duì)采集系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù)，確保傳感器的靈敏度和準(zhǔn)確性保持穩(wěn)定，保證采集到的振動(dòng)信號(hào)的可靠性。采集到的原始振動(dòng)信號(hào)往往包含各種噪聲和干擾，這些噪聲和干擾會(huì)影響后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以提高信號(hào)的質(zhì)量。首先進(jìn)行去噪處理，采用小波閾值去噪方法。該方法基于小波變換的多分辨率分析特性，將原始振動(dòng)信號(hào)分解到不同的尺度上，得到不同頻率成分的小波系數(shù)。由于噪聲主要集中在高頻部分，通過(guò)設(shè)定合適的閾值對(duì)高頻小波系數(shù)進(jìn)行處理，去除噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，保留信號(hào)的主要特征小波系數(shù)。然后對(duì)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到去噪后的振動(dòng)信號(hào)。具體步驟如下：選擇合適的小波基函數(shù)，如db4小波，對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多層小波分解，得到不同尺度下的小波系數(shù)。根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和噪聲水平，采用自適應(yīng)閾值算法計(jì)算閾值。例如，使用基于Stein無(wú)偏似然估計(jì)原理的閾值計(jì)算方法，該方法能夠根據(jù)信號(hào)的方差自動(dòng)調(diào)整閾值大小，以適應(yīng)不同噪聲水平的信號(hào)。對(duì)高頻小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理，將小于閾值的小波系數(shù)置為零，大于閾值的小波系數(shù)進(jìn)行收縮處理。利用處理后的小波系數(shù)進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到去噪后的振動(dòng)信號(hào)。除了去噪處理，還需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，進(jìn)一步去除信號(hào)中的干擾成分。采用帶通濾波器，根據(jù)斷路器振動(dòng)信號(hào)的頻率特性，設(shè)置合適的通帶頻率范圍，如[X]Hz-[X]Hz，去除低于和高于該頻率范圍的信號(hào)成分。這樣可以有效去除低頻的環(huán)境噪聲和高頻的電磁干擾等，突出與斷路器機(jī)械狀態(tài)相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)特征。在某些情況下，采集到的振動(dòng)信號(hào)可能存在基線漂移現(xiàn)象，這會(huì)影響信號(hào)的分析和特征提取。為了解決基線漂移問(wèn)題，采用多項(xiàng)式擬合的方法進(jìn)行校正。通過(guò)對(duì)信號(hào)的時(shí)間序列進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，得到基線的估計(jì)值，然后將原始信號(hào)減去基線估計(jì)值，從而消除基線漂移的影響。例如，使用二次多項(xiàng)式擬合基線，通過(guò)最小二乘法確定多項(xiàng)式的系數(shù)，使擬合曲線盡可能接近信號(hào)的基線。4.2振動(dòng)信號(hào)特征提取與分析振動(dòng)信號(hào)特征提取是斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的關(guān)鍵步驟，通過(guò)提取有效的特征參數(shù)，可以準(zhǔn)確反映斷路器的機(jī)械狀態(tài)。本部分將從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域三個(gè)方面對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取與分析，研究正常與故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)特征的差異，以及特征參數(shù)與機(jī)械故障之間的關(guān)系。時(shí)域特征參數(shù)能夠直觀地反映振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間軸上的變化情況，是振動(dòng)信號(hào)分析的基礎(chǔ)。常用的時(shí)域特征參數(shù)包括振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)和裕度指標(biāo)等。振動(dòng)幅值是指振動(dòng)信號(hào)偏離平衡位置的最大距離，它反映了振動(dòng)的強(qiáng)度。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，斷路器的振動(dòng)幅值相對(duì)穩(wěn)定，處于一定的范圍內(nèi)。以某110kV斷路器為例，正常合閘時(shí)，操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼處的振動(dòng)幅值一般在[X]m/s2-[X]m/s2之間。當(dāng)斷路器出現(xiàn)機(jī)械故障時(shí)，如觸頭磨損、彈簧疲勞等，會(huì)導(dǎo)致機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)發(fā)生改變，從而使振動(dòng)幅值增大。當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時(shí)，合閘過(guò)程中觸頭間的碰撞加劇，振動(dòng)幅值可能會(huì)超過(guò)正常范圍的[X]%。通過(guò)監(jiān)測(cè)振動(dòng)幅值的變化，可以初步判斷斷路器是否存在機(jī)械故障。峰值指標(biāo)是指振動(dòng)信號(hào)的峰值與均方根值之比，它對(duì)信號(hào)中的沖擊成分較為敏感。正常情況下，斷路器振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)處于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的區(qū)間。當(dāng)出現(xiàn)機(jī)械故障，如機(jī)械部件松動(dòng)時(shí)，在分合閘過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生額外的沖擊，導(dǎo)致峰值指標(biāo)增大。例如，正常分閘時(shí)，某斷路器振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)為[X]，而當(dāng)出現(xiàn)連桿松動(dòng)故障時(shí)，峰值指標(biāo)可能會(huì)增大到[X]。峰值指標(biāo)的變化可以作為判斷斷路器是否存在沖擊性故障的重要依據(jù)。峭度指標(biāo)是描述信號(hào)幅值分布特性的參數(shù)，它對(duì)信號(hào)中的異常值非常敏感，能夠有效檢測(cè)出信號(hào)中的沖擊和瞬態(tài)成分。正常運(yùn)行時(shí)，斷路器振動(dòng)信號(hào)的峭度指標(biāo)一般在[X]-[X]之間。當(dāng)發(fā)生故障，如軸承損壞時(shí)，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊脈沖，使峭度指標(biāo)顯著增大。在某斷路器出現(xiàn)軸承故障時(shí)，峭度指標(biāo)從正常的[X]增大到了[X]。峭度指標(biāo)的大幅變化往往意味著斷路器存在較為嚴(yán)重的機(jī)械故障。脈沖指標(biāo)是振動(dòng)信號(hào)的峰值與均值之比，它主要用于檢測(cè)信號(hào)中的脈沖成分。在正常狀態(tài)下，斷路器振動(dòng)信號(hào)的脈沖指標(biāo)相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)出現(xiàn)故障，如觸頭彈跳等，會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)中出現(xiàn)脈沖成分，使脈沖指標(biāo)增大。正常合閘時(shí)，某斷路器振動(dòng)信號(hào)的脈沖指標(biāo)為[X]，當(dāng)出現(xiàn)觸頭彈跳故障時(shí)，脈沖指標(biāo)可能會(huì)增大到[X]。通過(guò)監(jiān)測(cè)脈沖指標(biāo)的變化，可以判斷斷路器是否存在觸頭彈跳等故障。裕度指標(biāo)是峰值與方根幅值之比，它對(duì)信號(hào)中的沖擊成分也有較好的敏感性。正常運(yùn)行時(shí)，斷路器振動(dòng)信號(hào)的裕度指標(biāo)處于一定的范圍。當(dāng)出現(xiàn)故障，如彈簧斷裂時(shí)，會(huì)使振動(dòng)信號(hào)中的沖擊成分增加，導(dǎo)致裕度指標(biāo)增大。某斷路器在正常狀態(tài)下，裕度指標(biāo)為[X]，當(dāng)彈簧斷裂時(shí)，裕度指標(biāo)增大到[X]。裕度指標(biāo)的變化可以作為判斷斷路器是否存在沖擊性故障的參考依據(jù)。頻域特征參數(shù)能夠揭示振動(dòng)信號(hào)的頻率組成和各頻率成分的能量分布情況，對(duì)于分析斷路器的機(jī)械故障具有重要意義。常用的頻域特征參數(shù)包括頻率、幅值譜、功率譜密度等。頻率是振動(dòng)信號(hào)的基本特征之一，它反映了振動(dòng)的快慢。在斷路器的分合閘過(guò)程中，不同的機(jī)械部件運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的振動(dòng)頻率不同。例如，操動(dòng)機(jī)構(gòu)的連桿運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的振動(dòng)頻率一般在[X]Hz-[X]Hz之間，而觸頭碰撞產(chǎn)生的振動(dòng)頻率則較高，在[X]Hz-[X]Hz之間。通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)的頻率成分，可以判斷是哪些機(jī)械部件出現(xiàn)了故障。當(dāng)在振動(dòng)信號(hào)中檢測(cè)到異常的低頻成分時(shí)，可能是操動(dòng)機(jī)構(gòu)的連桿出現(xiàn)了松動(dòng)或磨損；而當(dāng)出現(xiàn)異常的高頻成分時(shí)，可能是觸頭出現(xiàn)了問(wèn)題。幅值譜是將振動(dòng)信號(hào)通過(guò)傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域后，得到的各頻率成分的幅值分布。正常運(yùn)行時(shí)，斷路器振動(dòng)信號(hào)的幅值譜具有一定的特征。以某斷路器為例，在正常合閘時(shí)，幅值譜中主要頻率成分的幅值分布較為穩(wěn)定，在[X]Hz、[X]Hz等頻率處有明顯的峰值。當(dāng)出現(xiàn)機(jī)械故障時(shí)，幅值譜會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)觸頭磨損時(shí)，與觸頭運(yùn)動(dòng)相關(guān)的頻率成分的幅值會(huì)增大，而其他頻率成分的幅值可能會(huì)減小。通過(guò)對(duì)比正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下的幅值譜，可以識(shí)別出斷路器的故障類(lèi)型。功率譜密度是表示信號(hào)功率在頻率域上的分布情況，它反映了信號(hào)在不同頻率上的能量分布。正常情況下，斷路器振動(dòng)信號(hào)的功率譜密度在一定的頻率范圍內(nèi)呈現(xiàn)出特定的分布規(guī)律。當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，功率譜密度的分布會(huì)發(fā)生改變。當(dāng)斷路器的彈簧疲勞時(shí)，功率譜密度在低頻段的能量會(huì)增加，而在高頻段的能量會(huì)減少。通過(guò)分析功率譜密度的變化，可以判斷斷路器的彈簧是否存在疲勞等問(wèn)題。時(shí)頻域特征參數(shù)結(jié)合了時(shí)域和頻域的信息，能夠同時(shí)反映振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化情況，適用于分析非平穩(wěn)信號(hào)，如斷路器分合閘過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)。常用的時(shí)頻域分析方法有小波變換、短時(shí)傅里葉變換等。小波變換是一種常用的時(shí)頻分析方法，它通過(guò)將信號(hào)與一系列不同尺度的小波函數(shù)進(jìn)行卷積，得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的分解系數(shù)。在斷路器故障診斷中，利用小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，可以得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的細(xì)節(jié)信息。以某型號(hào)斷路器為例，當(dāng)對(duì)其正常分閘時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波變換后，得到的時(shí)頻圖中，在分閘初始階段，振動(dòng)信號(hào)的高頻成分較為豐富，隨著分閘過(guò)程的進(jìn)行，高頻成分逐漸減少，低頻成分逐漸占主導(dǎo)。而當(dāng)斷路器出現(xiàn)故障，如分閘彈簧斷裂時(shí)，時(shí)頻圖會(huì)發(fā)生明顯變化。在分閘初始階段，高頻成分的幅值和持續(xù)時(shí)間會(huì)發(fā)生改變，同時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)一些異常的頻率成分。通過(guò)對(duì)這些時(shí)頻特征的分析，可以準(zhǔn)確判斷斷路器是否存在故障以及故障的類(lèi)型。短時(shí)傅里葉變換（STFT）也是一種常用的時(shí)頻分析方法，它通過(guò)在時(shí)間軸上移動(dòng)固定長(zhǎng)度的窗函數(shù)，對(duì)窗內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，從而得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的信息。在基于振動(dòng)信號(hào)的斷路器故障診斷中，STFT可以用于分析振動(dòng)信號(hào)在分合閘過(guò)程中的時(shí)頻變化特征。例如，通過(guò)對(duì)合閘振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行STFT分析，可以得到不同時(shí)刻的頻率分布情況。在正常合閘過(guò)程中，隨著時(shí)間的推移，振動(dòng)信號(hào)的頻率逐漸從高頻向低頻轉(zhuǎn)移，這與合閘過(guò)程中機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)過(guò)程相關(guān)。而當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，如合閘鐵心卡滯，STFT分析得到的時(shí)頻圖會(huì)出現(xiàn)異常，在某些時(shí)刻可能會(huì)出現(xiàn)頻率突變或頻率成分的異常增加。通過(guò)觀察這些時(shí)頻圖的變化，可以有效地診斷斷路器的故障。表2為正常狀態(tài)和部分故障狀態(tài)下斷路器振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)對(duì)比：故障類(lèi)型振動(dòng)幅值峰值指標(biāo)峭度指標(biāo)脈沖指標(biāo)裕度指標(biāo)主要頻率成分變化正常[X]m/s2-[X]m/s2[X]-[X][X]-[X][X]-[X][X]-[X][X]Hz、[X]Hz等頻率幅值穩(wěn)定觸頭磨損增大超過(guò)正常范圍[X]%增大增大增大增大[X]Hz等與觸頭運(yùn)動(dòng)相關(guān)頻率幅值增大彈簧疲勞增大增大增大增大增大低頻段能量增加，高頻段能量減少機(jī)械部件松動(dòng)增大顯著增大顯著增大顯著增大顯著增大出現(xiàn)異常低頻成分通過(guò)對(duì)正常與故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)特征的分析，可以看出振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)與斷路器的機(jī)械故障密切相關(guān)。當(dāng)斷路器出現(xiàn)不同的機(jī)械故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯變化，這些變化為基于振動(dòng)信號(hào)分析進(jìn)行斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估提供了重要的依據(jù)。后續(xù)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提取特征參數(shù)，并與正常狀態(tài)下的特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，從而判斷斷路器是否存在機(jī)械故障以及故障的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。4.3基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷模型機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在斷路器故障診斷模型構(gòu)建中具有重要作用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別和故障診斷。支持向量機(jī)（SVM）作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在斷路器故障診斷中展現(xiàn)出良好的性能。以某型號(hào)斷路器為例，將正常狀態(tài)以及觸頭磨損、彈簧疲勞、機(jī)械部件松動(dòng)等故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征參數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)。在模型訓(xùn)練階段，采用徑向基函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式，從一系列預(yù)設(shè)的參數(shù)值中尋找最優(yōu)的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，最終確定C=[X1]，γ=[X2]時(shí)，模型性能最佳。將這些樣本數(shù)據(jù)按照70%作為訓(xùn)練集，30%作為測(cè)試集的比例進(jìn)行劃分。利用訓(xùn)練集對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中，SVM模型通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的樣本分開(kāi)，學(xué)習(xí)不同狀態(tài)下特征參數(shù)的分布規(guī)律。訓(xùn)練完成后，使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。在測(cè)試集中，對(duì)于正常狀態(tài)樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X3]%，對(duì)于觸頭磨損故障樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為[X4]%，彈簧疲勞故障樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為[X5]%，機(jī)械部件松動(dòng)故障樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為[X6]%，總體準(zhǔn)確率達(dá)到了[X7]%。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被廣泛應(yīng)用于斷路器故障診斷。以一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)選取的振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)數(shù)量確定，假設(shè)選取了10個(gè)特征參數(shù)，則輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式和多次試驗(yàn)確定為[X8]個(gè)。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)應(yīng)不同的故障類(lèi)型和正常狀態(tài)，假設(shè)有4種故障類(lèi)型和1種正常狀態(tài)，則輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用梯度下降法調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)際的故障狀態(tài)盡可能接近。訓(xùn)練過(guò)程中，設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.01，迭代次數(shù)為1000次。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試集的總體識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X9]%，其中對(duì)正常狀態(tài)樣本的召回率為[X10]%，對(duì)觸頭磨損故障樣本的召回率為[X11]%，彈簧疲勞故障樣本的召回率為[X12]%，機(jī)械部件松動(dòng)故障樣本的召回率為[X13]%，F(xiàn)1值分別為[X14]、[X15]、[X16]、[X17]。深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在斷路器故障診斷中具有強(qiáng)大的特征自動(dòng)提取能力。將振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，轉(zhuǎn)換為適合CNN輸入的二維圖像形式。以一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型為例，其結(jié)構(gòu)包括兩個(gè)卷積層、兩個(gè)池化層和一個(gè)全連接層。第一個(gè)卷積層采用3×3的卷積核，數(shù)量為16，第二個(gè)卷積層采用3×3的卷積核，數(shù)量為32。池化層均采用2×2的最大池化操作。全連接層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為128，最后通過(guò)softmax函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失函數(shù)。經(jīng)過(guò)50個(gè)epoch的訓(xùn)練，CNN模型在測(cè)試集上的總體準(zhǔn)確率達(dá)到了[X18]%，對(duì)于正常狀態(tài)樣本的準(zhǔn)確率為[X19]%，觸頭磨損故障樣本的準(zhǔn)確率為[X20]%，彈簧疲勞故障樣本的準(zhǔn)確率為[X21]%，機(jī)械部件松動(dòng)故障樣本的準(zhǔn)確率為[X22]%，召回率和F1值也都取得了較好的成績(jī)。表3為不同故障診斷模型性能對(duì)比：模型總體準(zhǔn)確率正常狀態(tài)準(zhǔn)確率觸頭磨損準(zhǔn)確率彈簧疲勞準(zhǔn)確率機(jī)械部件松動(dòng)準(zhǔn)確率SVM[X7]%[X3]%[X4]%[X5]%[X6]%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[X9]%[X10]%[X11]%[X12]%[X13]%CNN[X18]%[X19]%[X20]%[X21]%[X22]%從表3可以看出，CNN模型在總體準(zhǔn)確率以及對(duì)不同故障類(lèi)型的識(shí)別準(zhǔn)確率上都表現(xiàn)出色，這主要得益于其強(qiáng)大的自動(dòng)特征提取能力，能夠?qū)W習(xí)到更高級(jí)、更抽象的特征。SVM模型在小樣本情況下具有較好的性能，對(duì)于數(shù)據(jù)的分布要求相對(duì)較低，但在處理復(fù)雜的故障診斷問(wèn)題時(shí)，可能不如深度學(xué)習(xí)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射能力，但容易陷入局部最優(yōu)解，訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體的需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的故障診斷模型。如果數(shù)據(jù)量較小，SVM模型可能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇；如果希望模型具有更強(qiáng)的特征提取能力和泛化能力，CNN模型更為合適；而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可以作為一種補(bǔ)充方法，在一些特定情況下發(fā)揮作用。五、融合分析方法5.1融合策略與模型構(gòu)建數(shù)據(jù)層融合是最底層的融合策略，直接對(duì)采集到的原始線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合處理。在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估中，由于線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率、幅值范圍等存在差異，在進(jìn)行數(shù)據(jù)層融合之前，需要對(duì)兩種信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，使其具有相同的采樣頻率和幅值范圍。采用重采樣技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻率統(tǒng)一。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，若其原始采樣頻率為[X1]kHz，而線圈電流信號(hào)的采樣頻率為[X2]kHz，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層融合，將振動(dòng)信號(hào)通過(guò)重采樣技術(shù)調(diào)整為[X2]kHz的采樣頻率。在幅值歸一化方面，運(yùn)用最小-最大歸一化方法，將線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的幅值統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間。假設(shè)線圈電流信號(hào)的原始幅值范圍是[Imin,Imax]，振動(dòng)信號(hào)的原始幅值范圍是[Vmin,Vmax]，對(duì)于線圈電流信號(hào)的某一采樣值Ii，經(jīng)過(guò)歸一化后的數(shù)值為(Ii-Imin)/(Imax-Imin)；對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的某一采樣值Vi，歸一化后的數(shù)值為(Vi-Vmin)/(Vmax-Vmin)。完成預(yù)處理后，將歸一化后的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)按時(shí)間序列進(jìn)行拼接，形成一個(gè)新的融合信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)層融合直接處理原始信號(hào)，數(shù)據(jù)量較大，對(duì)計(jì)算資源的要求較高。同時(shí)，由于原始信號(hào)中可能包含較多噪聲和干擾，融合后的信號(hào)可能會(huì)受到這些因素的影響，導(dǎo)致特征提取和分析的難度增加。特征層融合是在對(duì)線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)分別進(jìn)行特征提取后，將提取到的特征進(jìn)行融合。這種融合策略能夠充分利用兩種信號(hào)的特征信息，減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率。在特征提取方面，針對(duì)線圈電流信號(hào)，運(yùn)用時(shí)域分析方法提取峰值電流、電流上升時(shí)間、電流持續(xù)時(shí)間等特征參數(shù)；運(yùn)用頻域分析方法，通過(guò)快速傅里葉變換（FFT）得到信號(hào)的頻率成分和幅值譜，提取特征頻率和幅值譜特征。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，采用時(shí)域分析方法提取振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)等時(shí)域特征參數(shù)；利用頻域分析方法，通過(guò)傅里葉變換獲取振動(dòng)信號(hào)的頻率分布和功率譜密度，提取特征頻率和功率譜特征。此外，還運(yùn)用時(shí)頻分析方法，如小波變換，對(duì)兩種信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，提取時(shí)頻域特征參數(shù)。在特征融合時(shí)，采用串聯(lián)的方式將線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行組合，形成一個(gè)新的高維特征向量。假設(shè)從線圈電流信號(hào)中提取了n個(gè)特征參數(shù)，從振動(dòng)信號(hào)中提取了m個(gè)特征參數(shù)，融合后的特征向量維度為n+m。例如，將線圈電流信號(hào)的峰值電流、電流上升時(shí)間、特征頻率等特征參數(shù)與振動(dòng)信號(hào)的振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、特征頻率等特征參數(shù)串聯(lián)起來(lái)，作為后續(xù)狀態(tài)評(píng)估模型的輸入。特征層融合不僅保留了兩種信號(hào)的關(guān)鍵特征，還減少了數(shù)據(jù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了模型的訓(xùn)練效率和性能。決策層融合是在分別對(duì)線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立的狀態(tài)評(píng)估后，將評(píng)估結(jié)果進(jìn)行融合，做出最終的決策。這種融合策略對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析過(guò)程相對(duì)獨(dú)立，能夠充分利用不同信號(hào)分析方法的優(yōu)勢(shì)，提高評(píng)估結(jié)果的可靠性?；诰€圈電流信號(hào)，運(yùn)用支持向量機(jī)（SVM）算法構(gòu)建故障診斷模型。通過(guò)對(duì)大量正常和故障狀態(tài)下的線圈電流信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，使SVM模型學(xué)習(xí)到不同狀態(tài)下線圈電流信號(hào)的特征模式。當(dāng)有新的線圈電流信號(hào)輸入時(shí)，SVM模型能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式判斷其所屬的狀態(tài)，如正常、觸頭卡澀、彈簧疲勞等。同樣，基于振動(dòng)信號(hào)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法構(gòu)建故障診斷模型。將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為適合CNN輸入的格式，如二維圖像形式，通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取振動(dòng)信號(hào)的特征，并進(jìn)行狀態(tài)分類(lèi)。在決策融合時(shí)，采用投票法進(jìn)行決策融合。假設(shè)基于線圈電流信號(hào)的SVM模型判斷某一斷路器狀態(tài)為正常，基于振動(dòng)信號(hào)的CNN模型也判斷該狀態(tài)為正常，那么最終決策結(jié)果為正常。若兩個(gè)模型的判斷結(jié)果不一致，例如SVM模型判斷為觸頭卡澀，而CNN模型判斷為正常，則根據(jù)預(yù)先設(shè)定的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)投票。假設(shè)SVM模型的權(quán)重為0.6，CNN模型的權(quán)重為0.4，若SVM模型判斷為故障的票數(shù)超過(guò)一定閾值（如0.5），則最終決策結(jié)果為故障；反之，則為正常。決策層融合能夠綜合不同信號(hào)分析方法的結(jié)果，減少單一方法的誤判風(fēng)險(xiǎn)，提高斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。綜合考慮數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，本研究選擇特征層融合策略構(gòu)建融合分析模型。特征層融合在保留信號(hào)關(guān)鍵特征的同時(shí)，減少了數(shù)據(jù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，更適合斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的實(shí)際需求。融合分析模型結(jié)構(gòu)主要包括特征提取模塊、特征融合模塊和狀態(tài)評(píng)估模塊。在特征提取模塊中，分別對(duì)線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取。對(duì)于線圈電流信號(hào)，利用前文所述的時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析方法，提取峰值電流、電流上升時(shí)間、特征頻率、時(shí)頻特征等參數(shù)；對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，同樣運(yùn)用時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析方法，提取振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、特征頻率、時(shí)頻特征等參數(shù)。在特征融合模塊中，將線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)提取的特征參數(shù)進(jìn)行串聯(lián)融合，形成一個(gè)新的高維特征向量。假設(shè)線圈電流信號(hào)提取了[X3]個(gè)特征參數(shù)，振動(dòng)信號(hào)提取了[X4]個(gè)特征參數(shù)，融合后的特征向量維度為[X3+X4]。這個(gè)高維特征向量包含了線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的綜合特征信息，能夠更全面地反映斷路器的機(jī)械狀態(tài)。在狀態(tài)評(píng)估模塊中，采用深度學(xué)習(xí)算法中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題。將融合后的高維特征向量按時(shí)間序列輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，LSTM網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)特征向量的時(shí)間序列模式，判斷斷路器的機(jī)械狀態(tài)。LSTM網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)LSTM單元組成，每個(gè)LSTM單元包含輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)，通過(guò)這些門(mén)的控制，LSTM單元能夠選擇性地記憶和更新時(shí)間序列中的信息。在訓(xùn)練過(guò)程中，利用大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和參數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同的機(jī)械狀態(tài)。當(dāng)有新的融合特征向量輸入時(shí)，LSTM網(wǎng)絡(luò)根據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的模式，輸出斷路器的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，如正常、故障類(lèi)型及故障嚴(yán)重程度等。5.2融合分析實(shí)驗(yàn)與結(jié)果驗(yàn)證為了驗(yàn)證基于特征層融合策略構(gòu)建的融合分析模型在斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估中的有效性和優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)選取了某變電站中同一型號(hào)的10臺(tái)110kV斷路器作為研究對(duì)象，模擬了斷路器常見(jiàn)的三種機(jī)械故障：觸頭磨損、彈簧疲勞和機(jī)械部件松動(dòng)，每種故障設(shè)置3個(gè)不同的故障程度等級(jí)，分別為輕度、中度和重度，同時(shí)設(shè)置正常運(yùn)行狀態(tài)作為對(duì)照。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，利用前文所述的信號(hào)采集系統(tǒng)，分別采集每臺(tái)斷路器在不同狀態(tài)下的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。對(duì)于線圈電流信號(hào)，采用羅氏線圈電流傳感器進(jìn)行采集，采樣率設(shè)置為10kHz；對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，使用壓電式加速度傳感器，安裝在操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼靠近關(guān)鍵機(jī)械部件的位置，采樣率設(shè)置為50kHz。采集到的原始信號(hào)經(jīng)過(guò)去噪、濾波等預(yù)處理后，利用時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析方法提取特征參數(shù)。對(duì)于線圈電流信號(hào)，提取了峰值電流、電流上升時(shí)間、特征頻率等10個(gè)特征參數(shù)；對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，提取了振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、特征頻率等12個(gè)特征參數(shù)。將提取到的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行串聯(lián)融合，形成一個(gè)包含22個(gè)特征參數(shù)的高維特征向量，作為融合分析模型的輸入。融合分析模型采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和參數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同的機(jī)械狀態(tài)。為了對(duì)比融合分析模型的性能，還分別構(gòu)建了基于單一線圈電流信號(hào)和單一振動(dòng)信號(hào)的故障診斷模型?；趩我痪€圈電流信號(hào)的模型采用支持向量機(jī)（SVM），利用線圈電流信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練；基于單一振動(dòng)信號(hào)的模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像形式后進(jìn)行訓(xùn)練。在模型評(píng)估階段，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能。準(zhǔn)確率是指正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型的分類(lèi)準(zhǔn)確性；召回率是指實(shí)際為正樣本且被正確分類(lèi)的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，體現(xiàn)了模型對(duì)正樣本的識(shí)別能力；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合反映了模型的性能；RMSE用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差程度，其值越小，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)精度越高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示：模型準(zhǔn)確率召回率F1值RMSE融合分析模型（特征層融合+LSTM）[X1][X2][X3][X4]基于線圈電流信號(hào)的SVM模型[X5][X6][X7][X8]基于振動(dòng)信號(hào)的CNN模型[X9][X10][X11][X12]從表4中可以看出，融合分析模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)上均優(yōu)于基于單一線圈電流信號(hào)的SVM模型和基于單一振動(dòng)信號(hào)的CNN模型。融合分析模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了[X1]，相比基于線圈電流信號(hào)的SVM模型提高了[X1-X5]，相比基于振動(dòng)信號(hào)的CNN模型提高了[X1-X9]；召回率達(dá)到了[X2]，分別比SVM模型和CNN模型提高了[X2-X6]和[X2-X10]；F1值達(dá)到了[X3]，同樣高于其他兩個(gè)模型。在RMSE指標(biāo)上，融合分析模型的值為[X4]，明顯低于基于線圈電流信號(hào)的SVM模型的[X8]和基于振動(dòng)信號(hào)的CNN模型的[X12]，這表明融合分析模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差更小，預(yù)測(cè)精度更高。以觸頭磨損故障為例，在輕度故障情況下，基于線圈電流信號(hào)的SVM模型準(zhǔn)確率為[X13]，基于振動(dòng)信號(hào)的CNN模型準(zhǔn)確率為[X14]，而融合分析模型準(zhǔn)確率達(dá)到了[X15]；在中度故障情況下，SVM模型準(zhǔn)確率為[X16]，CNN模型準(zhǔn)確率為[X17]，融合分析模型準(zhǔn)確率為[X18]；在重度故障情況下，SVM模型準(zhǔn)確率為[X19]，CNN模型準(zhǔn)確率為[X20]，融合分析模型準(zhǔn)確率為[X21]?？梢钥闯?，無(wú)論在何種故障程度下，融合分析模型都能更準(zhǔn)確地識(shí)別出斷路器的故障狀態(tài)。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可以得出，基于特征層融合策略構(gòu)建的融合分析模型能夠充分利用線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的互補(bǔ)信息，有效提高斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。與基于單一信號(hào)的故障診斷模型相比，融合分析模型在性能上具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別斷路器的正常狀態(tài)和各種故障狀態(tài)，為斷路器的狀態(tài)檢修提供更可靠的依據(jù)。六、案例分析6.1實(shí)際斷路器故障案例數(shù)據(jù)收集本研究收集了來(lái)自多個(gè)不同運(yùn)行環(huán)境下的變電站中不同類(lèi)型斷路器的實(shí)際故障案例數(shù)據(jù)，涵蓋了110kV、220kV和500kV等不同電壓等級(jí)，包括SF6斷路器、真空斷路器等常見(jiàn)類(lèi)型。數(shù)據(jù)收集時(shí)間跨度為5年，旨在獲取豐富多樣的故障樣本，以全面驗(yàn)證基于線圈電流和振動(dòng)信號(hào)分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法的有效性。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，詳細(xì)記錄了每臺(tái)斷路器的型號(hào)、生產(chǎn)廠家、投運(yùn)時(shí)間、安裝位置等基本信息。對(duì)于故障案例，明確標(biāo)注了故障發(fā)生的時(shí)間、故障類(lèi)型以及故障的嚴(yán)重程度。故障類(lèi)型主要包括觸頭磨損、彈簧疲勞、機(jī)械部件松動(dòng)、分合閘不同期等常見(jiàn)機(jī)械故障。故障嚴(yán)重程度分為輕度、中度和重度三個(gè)等級(jí)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)檢查、維修記錄以及相關(guān)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷。以某220kV變電站的一臺(tái)SF6斷路器為例，該斷路器型號(hào)為L(zhǎng)W10B-252，由[生產(chǎn)廠家名稱(chēng)]生產(chǎn)，于2010年投運(yùn)。在2018年5月10日，運(yùn)行人員在巡檢過(guò)程中發(fā)現(xiàn)該斷路器在分閘操作時(shí)存在異常聲響，隨后進(jìn)行了詳細(xì)檢測(cè)。經(jīng)分析判斷，該斷路器出現(xiàn)了觸頭磨損故障，磨損程度經(jīng)檢測(cè)為中度。在數(shù)據(jù)記錄中，詳細(xì)記錄了該斷路器的各項(xiàng)信息以及故障發(fā)生的具體情況，包括分閘操作時(shí)的異常表現(xiàn)、檢測(cè)方法和結(jié)果等。再如，某110kV變電站的一臺(tái)真空斷路器，型號(hào)為VS1-12，投運(yùn)時(shí)間為2012年。在2020年8月15日的一次合閘操作中，斷路器未能正常合閘，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)是合閘彈簧疲勞導(dǎo)致動(dòng)力不足，故障嚴(yán)重程度判定為重度。同樣，對(duì)該故障案例的各項(xiàng)信息進(jìn)行了全面記錄。對(duì)于每一個(gè)故障案例，除了記錄上述基本信息和故障情況外，還同時(shí)采集了故障發(fā)生時(shí)的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。在采集線圈電流信號(hào)時(shí)，采用羅氏線圈電流傳感器，安裝在分合閘線圈的進(jìn)線端，按照前文所述的采集系統(tǒng)設(shè)置，以10kHz的采樣率進(jìn)行采集。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，使用壓電式加速度傳感器，安裝在操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼靠近關(guān)鍵機(jī)械部件的位置，以50kHz的采樣率進(jìn)行采集。采集到的原始信號(hào)經(jīng)過(guò)去噪、濾波等預(yù)處理后，存儲(chǔ)在專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，以備后續(xù)分析使用。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，還收集了部分正常運(yùn)行的斷路器數(shù)據(jù)作為對(duì)照樣本。這些正常運(yùn)行的斷路器與故障案例中的斷路器處于相同的運(yùn)行環(huán)境和電壓等級(jí)，同樣采集了它們?cè)谡７趾祥l操作時(shí)的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)對(duì)正常樣本和故障樣本的對(duì)比分析，能夠更準(zhǔn)確地揭示斷路器在不同機(jī)械狀態(tài)下信號(hào)特征的差異，為后續(xù)的故障診斷和狀態(tài)評(píng)估提供更可靠的依據(jù)。經(jīng)過(guò)5年的數(shù)據(jù)收集，共獲取了不同類(lèi)型斷路器的故障案例數(shù)據(jù)[X]個(gè)，其中110kV斷路器故障案例[X1]個(gè)，220kV斷路器故障案例[X2]個(gè)，500kV斷路器故障案例[X3]個(gè)。正常運(yùn)行的斷路器數(shù)據(jù)樣本為[X4]個(gè)。這些豐富的數(shù)據(jù)樣本為后續(xù)的案例分析和方法驗(yàn)證提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于深入研究基于線圈電流和振動(dòng)信號(hào)分析的斷路器機(jī)械狀態(tài)評(píng)估方法在實(shí)際工程應(yīng)用中的性能和效果。6.2基于融合分析方法的案例診斷分析以某220kV變電站的一臺(tái)SF6斷路器為例，對(duì)其進(jìn)行基于融合分析方法的案例診斷分析。該斷路器在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)異常，運(yùn)維人員懷疑其存在機(jī)械故障，于是采集了其在分閘和合閘操作時(shí)的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。在信號(hào)采集階段，按照前文所述的采集系統(tǒng)和方法，采用羅氏線圈電流傳感器以10kHz的采樣率采集線圈電流信號(hào)，使用壓電式加速度傳感器在操動(dòng)機(jī)構(gòu)外殼靠近關(guān)鍵機(jī)械部件位置以50kHz的采樣率采集振動(dòng)信號(hào)。采集到的原始信號(hào)經(jīng)過(guò)去噪、濾波等預(yù)處理后，進(jìn)入特征提取環(huán)節(jié)。對(duì)于線圈電流信號(hào)，運(yùn)用時(shí)域分析方法提取峰值電流、電流上升時(shí)間、電流持續(xù)時(shí)間等特征參數(shù)。經(jīng)計(jì)算，分閘時(shí)峰值電流為[X1]A，電流上升時(shí)間為[X2]ms，電流持續(xù)時(shí)間為[X3]ms；合閘時(shí)峰值電流為[X4]A，電流上升時(shí)間為[X5]ms，電流持續(xù)時(shí)間為[X6]ms。通過(guò)頻域分析，利用快速傅里葉變換（FFT）得到信號(hào)的頻率成分和幅值譜，提取到分閘時(shí)特征頻率為[X7]Hz、[X8]Hz等，合閘時(shí)特征頻率為[X9]Hz、[X10]Hz等。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，采用時(shí)域分析方法提取振動(dòng)幅值、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)等時(shí)域特征參數(shù)。分閘時(shí)振動(dòng)幅值為[X11]m/s2，峰值指標(biāo)為[X12]，峭度指標(biāo)為[X13]；合閘時(shí)振動(dòng)幅值為[X14]m/s2，峰值指標(biāo)為[X15]，峭度指標(biāo)為[X16]。利用頻域分析方法，通過(guò)傅里葉變換獲取振動(dòng)信號(hào)的頻率分布和功率譜密度，提取到分閘時(shí)特征頻率為[X17]Hz、[X18]Hz等，合閘時(shí)特征頻率為[X19]Hz、[X20]Hz等。此外，運(yùn)用小波變換對(duì)兩種信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，提取時(shí)頻域特征參數(shù)。將線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)提取的特征參數(shù)進(jìn)行串聯(lián)融合，形成一個(gè)包含多種特征的高維特征向量。將這個(gè)高維特征向量輸入到基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合分析模型中進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。LSTM網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練，已經(jīng)學(xué)習(xí)到不同機(jī)械狀態(tài)下特征向量的時(shí)間序列模式。當(dāng)輸入該斷路器的融合特征向量后，LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果顯示，該斷路器存在觸頭磨損故障，故障嚴(yán)重程度為中度。為了驗(yàn)證融合分析方法的準(zhǔn)確性，與實(shí)際故障情況進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)檢修人員對(duì)該斷路器進(jìn)行拆解檢查，發(fā)現(xiàn)觸頭表面存在明顯的磨損痕跡，磨損程度經(jīng)測(cè)量判斷為中度，與融合分析方法的診斷結(jié)果一致。再以某110kV變電站的一臺(tái)真空斷路器為例，該斷路器在一次合閘操作中出現(xiàn)異常。采集其合閘時(shí)的線圈電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。線圈電流信號(hào)的峰值電流為[X21]A，電流上升時(shí)間為[X22]ms，電流持續(xù)時(shí)間為[X23]ms