[发明专利]一种低压直流断路器机械故障诊断方法

说明书

本公开揭示了一种低压直流断路器机械故障诊断方法，包括：模拟低压直流断路器多种常见的机械故障，采集断路器的分合闸线圈电流信号和机械振动信号，对采集到的信号进行预处理并提取特征参量。利用支持向量机算法进行建模并利用K‑Fold算法进行交叉验证得到各诊断模型的准确率。然后利用特征降维技术对提取的电流和振动信号的特征组合进行降维，最后得到的新的特征组合构建的诊断模型的准确率及稳定性，选取准确率最高的模型提供给机械故障诊断程序。本公开能够克服现有低压直流断路器机械故障诊断研究存在故障类型少、故障样本不足、特征单一、特征参数过多等问题，提高诊断精度和效率。

技术领域

本公开属于电力设备技术领域，具体涉及一种低压直流断路器机械故障诊断方法。

技术背景

随着我国城镇化的加速发展，城市人口急剧增加，城市轨道交通的发展需求也随之增大。轨道交通机车采用直流电力牵引，其建设项目中平均每两公里需要建设一个直流牵引变电所。而每个直流牵引变电需要10～12个直流开关柜，每个直流开关柜含有一台低压直流断路器。因此，伴随城市轨道交通的发展，对直流断路器的需求日益增长。

根据已有开关事故的统计研究发现，机械故障占断路器总故障的60％以上，因此有必要开展断路器机械状态诊断技术的相关研究工作。分合闸线圈电流能够有效反映线圈控制回路电压、电阻以及电磁铁的运动状态；机械振动信号可以充分体现操作机构及传动机构动作碰撞信息，从而反映机械结构的状态。

目前，基于分合闸线圈电流的断路器机械状态诊断技术及基于振动信号的断路器机械状态诊断技术研究成果颇多，特征提取方法丰富，诊断分类效果较好，但存在故障类型单一、数据量不足、特征参数过多等问题。且目前研究的现有成果主要集中在交流断路器领域，针对低压直流断路器机械状态故障诊断技术的研究相对匮乏。

因此，对于可靠性要求高、建设需求日益增长的轨道交通直流牵引系统，研发一种基于电流和振动信号的低压直流断路器机械故障诊断方法，降低设备故障带来的损失，保证电力系统的可靠运行，具有重要意义。

发明内容

针对上述问题，本公开的目的在于提供一种基于电流和振动信号的低压直流断路器机械故障诊断方法，能够克服现有断路器机械故障诊断研究存在故障类型少、故障样本不足、特征单一、特征参数过多等问题，通过提取多种机械故障情况下的分合闸线圈电流和机械振动信号特征，利用支持向量机、特征降维等算法对机械故障进行高精度、高效率的诊断。

为实现上述目的，本公开提供以下技术方案：

一种低压直流断路器机械故障诊断方法，包括如下步骤：

S100：模拟低压直流断路器多种常见的机械故障，采集断路器的分合闸线圈电流信号和机械振动信号，对采集到的信号进行预处理并提取特征参量。

S200：利用支持向量机算法进行建模并利用K-Fold算法进行交叉验证得到各诊断模型的准确率。

S300：利用特征降维技术对提取的电流和振动信号的特征组合进行降维，最后得到的新的特征组合构建的诊断模型的准确率及稳定性，选取准确率最高的模型提供给机械故障诊断程序。

优选的，所述模拟的机械故障类型包括：线圈电压控制异常、线圈老化、分闸电磁铁铁芯间隙异常、分闸电磁铁卡涩、弹簧异常、轴断裂、轴承磨损。

优选的，所述分合闸线圈电流信号的特征参量集合为X＝[I_A、t_A、I_B、t_B、I_C、t_C、I_D]。I_A、I_B、I_C、I_D为分合闸操作过程中反应操动机构实际运动状态的A、B、C、D四点的电流值，t_A、t_B、t_C为A、B、C三点的时刻值。