[发明专利]一种低压直流断路器故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 201910530188.3 申请日: 2019-06-19
公开(公告)号: CN110320467B 公开(公告)日: 2021-11-09
发明(设计)人: 夏加富;王竞;曾晶晶;乔卿阳;王梓藤 申请(专利权)人: 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所)
主分类号: G01R31/327 分类号: G01R31/327;G01H17/00
代理公司: 武汉凌达知识产权事务所(特殊普通合伙) 42221 代理人: 刘念涛;宋国荣
地址: 430064 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 低压 直流 断路器 故障诊断 方法
【权利要求书】:

1.一种低压直流断路器故障诊断方法,其特征在于:实现步骤包括:

(1),选择合适振动传感器,采集低压直流断路器分合闸过程中的振动信号x(n),通过通讯板传输到上位机;

(2),将信号x(n)通过低通滤波处理得到信号x1(n);

(3),采用最小二乘法拟合多项式的方法处理信号x1(n),得到去除趋势项后的振动信号x2(n);

(4),采用启发式小波软阈值去噪法,对信号x2(n)小波去噪后得到信号x3(n) ,阈值的选取采用启发式阈值估计法,以实现阈值的最优估计;

(5),采用二层小波包分解算法提取振动信号特征量,在全频段对振动信号分析,处理信号x3(n),小波基函数为db10,归一化处理得到各频段的能量占比T=[t1 t2 t3t4];

(6),根据传感器范围和低通滤波器截止频率fc将T降维处理得到Tj,对经去除趋势项和启发式小波软阈值去噪法得到预处理后的振动信号,经过两层小波包分解分别得到四个频率段的能量占总能量的值T=[t1t2t3t4],由传感器频率范围和低通滤波器的截止频率,去除高频段的两个特征量Tj=[t1t2],实现特征量降维处理;

(7),将Tj输入到Elman神经网络进行故障模式识别,诊断低压直流断路器故障,得出诊断结果:若出现故障或严重劣化则停机维修,否则继续采集振动信号,其中训练样本的获取方法为:

(71),在试验条件下模拟故障时测量振动信号,模拟故障如分合闸线圈欠压或者过压、分合闸线圈卡滞、分合闸线圈老化;

(72),在寿命试验中测量分合闸振动信号,该数据反映断路器随时间轴纵变化的特征;

(73),在实际工况中测量分合闸振动信号;

(8),在没有得到停机指令的情况下重复执行(2)~(6)步骤,否则退出运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种低压直流断路器故障诊断方法,其特征在于,步骤(1)选择的传感器要求在振动信号全时域范围内信息不缺失,满足量程条件,而且高灵敏度、测量频率范围宽。

3.根据权利要求1所述的一种低压直流断路器故障诊断方法,其特征在于,步骤(2)选择的滤波器要求能有效去除原始振动信号的干扰,避免随机选取截止频率的盲目性。

4.根据权利要求1所述的一种低压直流断路器故障诊断方法,其特征在于,步骤(7)中测量正常合闸、正常分闸、合闸线圈欠压到180V、合闸线圈欠压到160V,合闸线圈老化、合闸线圈卡滞等六种模拟情况下的振动信号,对每种模拟的情况测试多组数据,测量断路器寿命试验中和实际运行中的振动信号,采用上述步骤提取有效特征量,并随机分为训练样本和测试样本,将训练样本输入Elman神经网络学习,将测试样本输入学习后的神经网络得出诊断结果。

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