黃典慶，黃新波，朱永燦，張峻歆

(西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院，陜西 西安 710048)

斷路器機(jī)械特性主要包括操作機(jī)構(gòu)和傳動機(jī)構(gòu)的機(jī)械特性及操作機(jī)構(gòu)的電氣特性等，對其數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究和故障機(jī)理的分析是診斷和評估斷路器運(yùn)行狀態(tài)的基礎(chǔ)。在斷路器運(yùn)行過程中，電路噪聲與儲能電動機(jī)負(fù)荷擾動引起采集信號畸變，導(dǎo)致計算得到的特征參數(shù)偏離實(shí)際值，影響斷路器實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的判斷[1-2]。為了對高壓斷路器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，首先要求采集到的斷路器機(jī)械特性信號必須精準(zhǔn)。目前對高壓斷路器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法主要有線性平滑法、有限長單位沖激響應(yīng)(finite impulse response，F(xiàn)IR)濾波法[3]、中值濾波法[4]和一階差分法等[5-7]。小波是一種能夠從頻域與時域兩個方面對信號進(jìn)行檢測的方法，具有很好的頻率跟蹤能力，且可得到較為穩(wěn)定的變換分量，因此可以有效獲得信號中的基波分量。文獻(xiàn)[8]提出基于小波變換的信號奇異性檢測理論處理振動信號，得到小波變換故障特征參數(shù)的多尺度提取方法；文獻(xiàn)[9]采用小波包和短時能量分析的方法處理振動信號，分析高壓斷路器合閘同期性且取得良好的效果；文獻(xiàn)[10]將小波包能量譜與操動機(jī)構(gòu)電流驅(qū)動信號相結(jié)合，分析與提取低壓斷路器合閘同期性特征矢量，以識別低壓斷路器三相不同期合閘故障。

目前常用的數(shù)據(jù)處理方法對高壓斷路器診斷起到一定作用，但數(shù)據(jù)處理方面的片面性給高壓斷路器的故障診斷和預(yù)測帶來很大問題。本文采用小波去噪算法，通過小波在多分辨率下進(jìn)行分解與處理，可達(dá)到分離不同頻率的干擾信號、衰減擾動信號的目的。首先介紹了小波去噪算法的原理，其次將小波去噪技術(shù)應(yīng)用于對斷路器機(jī)械特性采集信號的去噪處理，通過搭建試驗(yàn)平臺中的傳感器獲取相應(yīng)的機(jī)械特性信號，最后針對數(shù)據(jù)采集過程中產(chǎn)生的干擾進(jìn)行處理，并與未經(jīng)處理信號進(jìn)行對比分析，以驗(yàn)證本文去噪處理方法的有效性。

1 小波去噪算法

電力系統(tǒng)中的信號總是受到各種噪聲的影響，因此在診斷之前必須首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)規(guī)律性挖掘和故障特征提取的準(zhǔn)確性。小波變換能較好地區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，克服傳統(tǒng)數(shù)字濾波方法處理寬帶噪聲明顯的局限性，可在低信噪比的情況下靈活、有效地去噪并檢測出有用信號，小波去噪已成為數(shù)據(jù)分析的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。

1.1 小波去噪算法原理

小波去噪是指對采集到的信號經(jīng)過小波分解后，能夠得到幅值較小的高頻信號以及幅值較大的低頻信號。通過閾值函數(shù)的映射之后得到一系列的小波系數(shù)預(yù)測值，利用這些預(yù)測值進(jìn)行重構(gòu)進(jìn)而達(dá)到去噪的目的。本文針對高壓斷路器動作信號特性，對小波函數(shù)進(jìn)行分解，為了獲得最優(yōu)的頻率分辨率與去噪效果，采用Daubechies6小波進(jìn)行分解。

確定適用的小波函數(shù)及其分解層數(shù)n(即尺度)，依次運(yùn)算得到相應(yīng)的尺度系數(shù)(近似部分)與小波系數(shù)(細(xì)節(jié)部分)。小波分解結(jié)構(gòu)如圖1所示，

圖1 小波分解結(jié)構(gòu)Fig.1 Wavelet decomposition structure

Y為含噪信號的離散序列，cAj與cDj分別為尺度j(j1，2，…，n)上的尺度系數(shù)與小波系數(shù)。

1.2 小波閾值的選取方法

小波去噪閾值選取的主要方法有固定閾值、自適應(yīng)閾值、啟發(fā)式閾值、極大和極小閾值。閾值選取具體過程為：母小波函數(shù)能夠?qū)⒃夹盘柗纸鉃閚個細(xì)節(jié)di和n個概貌ai，如果di的閾值為W，則

(1)

(2)

式中：φ(x)為尺度函數(shù)；k為實(shí)數(shù)；2x-k為多分辨分析的標(biāo)準(zhǔn)正交基；Pk為尺度系數(shù)。在小波構(gòu)造中無需知道尺度函數(shù)和小波函數(shù)的具體形式而僅需知道Pk就可以進(jìn)行小波分解和恢復(fù)方面的計算。

利用D.L.Donoho等提出的通用閾值公式獲取的閾值λ[11]給高壓斷路器的故障診斷和預(yù)測帶來很大的問題。進(jìn)行小波包系數(shù)處理時：采用硬閾值函數(shù)降噪，易產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)象[12]；采用軟閾值函數(shù)降噪，易造成邊緣模糊等失真現(xiàn)象[13]。因此，針對軟、硬閾值法的缺陷[14]，結(jié)合分解后各頻帶的小波包系數(shù)的能量分布特點(diǎn)，構(gòu)造新閾值函數(shù)為：

(3)

式中：w為小波系數(shù)值；wλ是施加閾值后的小波系數(shù)值；c為任意正常數(shù)；λ為設(shè)定的閾值。該閾值函數(shù)可通過改變c值來得到處于軟、硬閾值函數(shù)之間的任何函數(shù)。閾值函數(shù)如圖2所示。

2 斷路器振動信號去噪過程

2.1 狀態(tài)參量分析

智能變電站斷路器需要監(jiān)測的參數(shù)主要包括：分合閘線圈電流波形、行程、儲能電動機(jī)電流、開關(guān)觸頭溫度、SF6氣體密度和壓力。通過對各種監(jiān)測信息的綜合判斷，可實(shí)現(xiàn)對分合閘速度、彈簧機(jī)構(gòu)彈簧壓縮狀態(tài)、傳動機(jī)構(gòu)、電動機(jī)操作機(jī)構(gòu)儲能完成狀況等的監(jiān)測，并可實(shí)現(xiàn)越限報警。目前，高壓斷路器機(jī)械特性在線監(jiān)測技術(shù)存在著信號傳感器設(shè)計與安裝問題，斷路器系統(tǒng)故障無法定位的問題，數(shù)據(jù)處理的問題，在線監(jiān)測裝置模塊壽命過短、價格過高的問題。針對以上問題，未來高壓斷路器機(jī)械特性的在線監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展趨勢將是結(jié)合現(xiàn)代檢測技術(shù)、微處理技術(shù)、在線監(jiān)測模塊智能化等要求，朝著集成化、通用性、高可靠性、智能型的目標(biāo)發(fā)展。

圖2 閾值函數(shù)Fig.2 Threshold function

2.2 信號去噪過程

①選定一個正整數(shù)n≥2；

②選定一個多項(xiàng)式

P(y)=Pn(y)+ynR(1/2-y)≥0, 0≤y≤1;

(4)

(5)

圖3為數(shù)據(jù)處理流程，小波去噪算法包含小波分解、對分解得到的高頻系數(shù)的閾值量化處理和小波重構(gòu)3個部分。采集所有通道的模擬量并確定分解層數(shù)，同時選定尺度方程與小波閾值。作為信號分解的母小波，將采集到的信號按照分解算法進(jìn)行處理，濾除高頻的噪聲信號系數(shù)，得到有用信號，將這些有用信號進(jìn)行重構(gòu)，即可得到去噪處理后的信號。

圖3 數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Data processing flow chart

3 試驗(yàn)平臺搭建

設(shè)計一套由信號獲取、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、故障診斷模塊組成的測試裝置，如圖4所示。信號獲取模塊為對應(yīng)的模擬信號傳感器，用來獲取所需要的信號量；數(shù)據(jù)采集模塊由STM32F407以及相關(guān)外圍電路組成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的A/D采樣流程；數(shù)據(jù)處理模塊為嵌入到微控制單元(microcontroller unit，MCU)中實(shí)現(xiàn)的小波去噪算法，將得到的特征參量結(jié)合故障診斷算法進(jìn)行分析判斷，最終得到反映斷路器運(yùn)行狀態(tài)的信息并上傳至上位機(jī)進(jìn)行顯示報警[18]。

試驗(yàn)平臺如圖5所示。三相調(diào)壓器是由3臺單相調(diào)壓器接成星形而組成的，其先進(jìn)的數(shù)字控制技術(shù)改善了電網(wǎng)功率因數(shù)，有效節(jié)省用電量，可以產(chǎn)生直流220 V電源給高壓斷路器的分合閘線圈、儲能電動機(jī)以及機(jī)械特性監(jiān)測終端供電，正常情況下，流過分合閘線圈的電流為0.8～1.0 A。微機(jī)保護(hù)裝置集成度高，體積小，重量輕，便于集中組屏安裝和分散安裝于開關(guān)柜上，能夠控制斷路器進(jìn)行分合閘操作。監(jiān)測終端采集斷路器動作時的數(shù)據(jù)，將經(jīng)過處理的信號通過CAN總線上傳至上位機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)對斷路器狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測。

4 試驗(yàn)分析

4.1 小波去噪實(shí)例

采用Daubechies6小波分別對斷路器動作時的分合閘線圈電流信號、三相觸頭分合閘行程信號進(jìn)行處理，所得結(jié)果如圖6—9所示。

CAN—控制器局域網(wǎng)絡(luò)，controller area network的縮寫。

圖4 斷路器機(jī)械特性監(jiān)測終端
Fig.4 Monitoring terminal for mechanical characteristics of circuit breaker

圖5 試驗(yàn)平臺Fig.5 Test platform

圖6 去噪前后分閘線圈電流信號對比Fig.6 Contrast of current signals of opening coil before and after denoising

由圖6可以看出：整個分閘過程伴隨著由于電源波動帶來的小幅度尖峰；在29 ms處的噪聲尤為明顯，該噪聲是分閘線圈斷電瞬間對電路產(chǎn)生的擾動；經(jīng)過處理后，該噪聲能被完全濾除，曲線光滑，有利于特征點(diǎn)的選取。

圖7 去噪前后合閘線圈電流信號對比Fig. 7 Contrast of current signals of closing coil before and after denoising

由圖7可以看出，在48 ms附近存在很大的信號噪聲，換算所得的線圈電流信號達(dá)到2.1 A，超過給定范圍。對去噪后的合閘線圈電路進(jìn)行運(yùn)算，得到實(shí)際的工作電流是0.6 A。若不對該噪聲信號進(jìn)行處理，將導(dǎo)致系統(tǒng)誤報警甚至誘發(fā)斷電故障。

圖8 去噪前后三相觸頭分閘行程信號對比Fig.8 Contrast of opening displacement signals of three-phase contact before and after denoising

由圖8可以看出，三相觸頭分閘信號均在28 ms處存在不同程度的尖峰噪聲，其中C相最為嚴(yán)重。原始信號所得的分閘最大速度達(dá)到2.45 m/s，觸頭的超行程是2.1 mm，不滿足該型號斷路器的正常運(yùn)行范圍，將被誤判為觸頭機(jī)械故障。經(jīng)過去噪處理后，計算所得分閘最大速度為1.11 m/s，觸頭超行程為3.8 mm，計算結(jié)果屬于該型號斷路器正常運(yùn)行范圍。

圖9 去噪前后三相觸頭合閘行程信號對比Fig.9 Contrast of closing displacement signals of three-phase contact before and after denoising

由圖9可以看出，三相觸頭信號均在48 ms附近存在不同程度的尖峰噪聲，經(jīng)過濾波處理之后的信號噪聲均被濾除屏蔽，極大地改善了曲線平滑度，有利于合閘特征點(diǎn)的選取。信號經(jīng)過處理之前，觸頭在48 ms左右的開距發(fā)生極大變化，不滿足該型號斷路器的正常運(yùn)行范圍，將被誤判為觸頭機(jī)械故障。信號經(jīng)過處理后，觸頭的開距在9.7 mm附近波動，得到的開距、超行程信號更加準(zhǔn)確。受影響最大的合閘彈跳時間由最初的3.4 ms變?yōu)?.1 ms。合閘不同期時間由原來的3.1 ms降至0.9 ms，極大地提高了特征參數(shù)的準(zhǔn)確性。

綜合以上分析，Daubechies6小波能夠?yàn)V除高頻雜波，平滑波形，排除因采用干擾信號進(jìn)行計算造成的系統(tǒng)誤判和非計劃停電事故，為特征參量的計算提供準(zhǔn)確參考。

4.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果應(yīng)用

對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，可得到高壓斷路器的分合閘速度、三相不同期時間、分合閘時間、合閘彈跳時間、分閘反彈幅值等機(jī)械參數(shù)[19-20]。為了驗(yàn)證高壓斷路器特征參數(shù)的精度，對某10 kV真空戶內(nèi)高壓斷路器的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。出廠參數(shù)指標(biāo)見表1，原始數(shù)據(jù)、實(shí)際數(shù)據(jù)、去噪處理后數(shù)據(jù)對比見表2。

表1 出廠參數(shù)指標(biāo)Tab.1 Factory parameter index

由表2可知，受噪聲影響的斷路器特征參數(shù)主要有觸頭超行程、開距、最大分合閘速度、合閘彈跳時間、分合閘不同期時間等[21-22]。由未經(jīng)去噪處理的原始數(shù)據(jù)計算所得特征參數(shù)與實(shí)際數(shù)據(jù)相比，計算精度不滿足實(shí)際要求，可能發(fā)生誤報警甚至誤動作，給電網(wǎng)的可靠運(yùn)行帶來隱患[23-25]。而由處理后數(shù)據(jù)計算得出的觸頭開距優(yōu)化到出廠時設(shè)定的9.5 mm。通過曲線斜率計算觸頭分合閘平均速度與最大速度，其中三相觸頭的分閘合閘最大速度由于受到尖峰影響，曲線斜率發(fā)生突變，最大分閘速度達(dá)到2.45 m/s，最大合閘速度達(dá)到3.49 m/s；受到畸變信號的影響，觸頭合閘彈跳時間達(dá)到3.4 ms，合閘不同期時間達(dá)到3.1 ms。上述所有參數(shù)均超出了斷路器正常運(yùn)行的參考范圍。經(jīng)過處理后，曲線的毛刺被濾除，特征點(diǎn)選取清晰簡單，計算得出的最大分合閘速度、合閘彈跳時間與合閘不同期時間均回歸到正常值。同時，經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)基本穩(wěn)定在實(shí)際數(shù)據(jù)小幅度變化范圍之內(nèi)，且經(jīng)處理所得的試驗(yàn)數(shù)據(jù)完全滿足出廠性能指標(biāo)[26-27]。

表2 原始數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理后數(shù)據(jù)Tab.2 Original data, test data and processed data

5 結(jié)論

a)電動機(jī)負(fù)荷瞬時通斷與電路噪聲的產(chǎn)生，使得斷路器的采集數(shù)據(jù)受到尖峰脈沖的干擾，難以準(zhǔn)確選取特征點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算。本論文將各個算法的分析處理結(jié)果與運(yùn)用小波算法處理得到的結(jié)果進(jìn)行對比，說明利用Daubechies6小波去噪法能剔除電噪聲與尖峰脈沖，可有效提取斷路器動作過程的特征點(diǎn)，排除了因采用被干擾的信號進(jìn)行計算造成的系統(tǒng)誤判和非計劃停電事故。

b)本文所搭建的斷路器狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測平臺安裝適應(yīng)性良好，能夠準(zhǔn)確判斷故障的發(fā)生部位，使用合理的通用性材料使得監(jiān)測設(shè)備的壽命得到明顯提升。

c)本文利用小波去噪算法對斷路器機(jī)械特性原始信號中的噪聲進(jìn)行了有效剔除，與實(shí)際數(shù)據(jù)比較，所得的試驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差范圍滿足精度要求，使沉降曲線更為光滑、更有規(guī)律性，更好地反映了斷路器的工作狀態(tài)，具有良好的工程應(yīng)用價值。