徐巧玲

(六安職業(yè)技術學院 汽車與機電工程學院，安徽 六安 237000)

電力系統(tǒng)不斷優(yōu)化升級，所控制的供電范圍也越來越大，因此高壓斷路器承擔的控制與保護責任也越來越重。目前的電站設備中，高壓斷路器被頻繁地使用，穩(wěn)定安全的高壓斷路器會保護電力系統(tǒng)運行安全。但斷路器作為一個機械設備，在使用中也會出現(xiàn)故障。調查結果顯示，220 V以下電路中配備的斷路器拒動、誤動、開斷與關合故障，占總故障事件的45%左右；220～500 V電路中，有將近66.5%的故障是操動機構及輔助回路故障導致的。綜合來看，斷路器主要故障為機械故障。因此，樊浩等[1]結合本征模態(tài)邊際譜能量與粗糙集神經網(wǎng)絡，通過模態(tài)分解振動信號提取特征向量；樊高瞻等[2]、林琳等[3]采用小波包分解和希爾伯特-黃變換方法，提取并處理振動信號能量熵向量，利用主成分分析支持向量機優(yōu)化模型，診斷斷路器故障。經過測試可知，這兩種方法存在故障診斷信號重疊、不完整及結果可信性較低的問題，為此本課題提出一種基于低頻振動信號的斷路器機械故障診斷方法，實驗結果表明，該方法可提高診斷結果的可靠性。

1 基于低頻振動信號的斷路器機械故障診斷方法

1.1 低頻振動信號降噪

由于采集斷路器低頻振動信號時會出現(xiàn)干擾噪聲，因此需要采取一些手段，去除低頻振動信號噪聲。本文基于小波空間理論，通過分析信號連續(xù)小波系數(shù)和噪聲小波系數(shù)的傳播特性，以分解和重構信號的方式，去除低頻振動信號噪聲。小波包降噪處理步驟如下所示：背景噪聲信號進行去除趨勢項處理，并執(zhí)行M層小波包分解任務，得到內含噪聲的小波包節(jié)點能量值Ki和標準差Si。能量閾值和幅值閾值的計算公式為

(1)

式中：λKi為能量閾值的高斯分布白噪聲；λFi為幅值閾值的高斯分布白噪聲。通常情況下，當λKi≥1且λFi=3時，降噪后信號會更光滑。對信號去趨勢，進行M層小波包分解。對于Ki小于能量閾值TKi的小波包節(jié)點，使用軟閾值方法修改小波包系數(shù)；對于Ki大于能量閾值TKi的小波包節(jié)點，按硬閾值方法計算該節(jié)點上下包絡線，形成上下包絡窗口，合并該窗口并保留窗口內系數(shù)，再將窗口外系數(shù)歸置為0[4]。

按照上述步驟執(zhí)行小波包降噪處理后，根據(jù)全新的小波包節(jié)點重構信號，實現(xiàn)對低頻振動信號的降噪處理。利用信噪比和均方誤差，衡量低頻振動信號的降噪效果。一般情況下，信噪比越高，均方誤差就會越小，證明低頻振動信號降噪更好。信噪比和均方誤差的計算公式為

(2)

1.2 斷路器低頻振動信號特征提取

在去除基本信號噪聲之后，信號中間會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失與重疊現(xiàn)象。本研究利用總體平均經驗模態(tài)分解法，改善斷路器低頻振動信號中因數(shù)據(jù)缺失與重疊而導致的不連續(xù)性問題。在降噪處理后的低頻振動信號中，添加高斯白噪聲，再進行經驗模態(tài)(EMD)分解，將多次分解所得本征模態(tài)函數(shù)(IMF)總體平均值定義為最終值，令高斯白噪聲頻率均勻分布，使不同尺度上的低頻振動信號具有連續(xù)性?？傮w平均經驗模態(tài)分解法(EEMD)的具體操作步驟如圖1所示[6]。

在圖1中，總體平均經驗模態(tài)分解法(EEMD)的詳細步驟為：將一次處理后的低頻振動信號默認為初始信號x(t)，向其多次加入高斯白噪聲ui(t)，要求白噪聲的幅值均值為0，標準差為常數(shù)，則加入白噪聲后的低頻振動信號為

xi(t)=x(t)+ui(t),

(3)

式中:xi(t)為第i次加入白噪聲后的低頻振動信號。EEMD分解xi(t)，得到固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量bij(t)和余項wi(t)。bij(t)是第i次加入白噪聲后分解得到的第j個IMF分量[7]。重復上述兩個步驟N次，總體平均運算前兩個步驟得到的IMF，消除多次加入高斯白噪聲對IMF真實值的影響，得到IMF的最終解：

(4)

式中：bj(t)是初始信號被分解后得到的第j個IMF分量。N越大則白噪聲越趨近于0。對應的總體平均經驗模態(tài)分解結果為

(5)

式(5)為添加高斯白噪聲后的低頻振動信號。用EEMD將低頻振動信號x(t)分解成若干個IMF分量與余項wi(t)的和。分量bj(t)是信號從高頻段到低頻段的信號頻率成分，隨著信號x(t)變化而改變。完善信號在不同尺度上的連續(xù)性后，提取斷路器低頻振動信號特征。該過程與傳統(tǒng)方法大致相似，這里不再展開說明，直接給出提取信號特征：

(6)

式中:i為時間段；m為時間段個數(shù)；μ(i)為添加高斯白噪聲后，低頻振動信號分段能量的歸一化結果。利用式(6)提取多個不同的信號特征[8]。

1.3 基于低頻振動信號診斷機械故障

將存在機械故障的斷路器和故障低頻振動信號作為運動事件。而振動波在斷路器中的傳播過程，與波的衰減、折射、反射過程及傳播路徑等均有密切關聯(lián)。例如，鐵芯運動在滅弧筒上的反應偏弱，而斷路器的筒內傳動連桿運動只在滅弧筒上反應明顯，由于信號連續(xù)性較差，無法在支架上測診斷出問題信號，因此需要在斷路器上根據(jù)提取到的信號特征，安裝加速度傳感器，并對設備的安裝位置進行調整[9]：

(1)將反映斷路器工作狀態(tài)的信號敏感部位，作為加速度傳感器測點；

(2)選擇測點要靠近振源。對于振動強烈的振源，需要符合應用要求的距離，在避開共振現(xiàn)象的基礎上，選擇加速度傳感器測點位置；

(3)盡可能地減少測點和振動源之間的傳播路徑；

(4)安裝加速度傳感器，要與振動主要傳播方向相互垂直；

(5)需要標記選定測點，防止位置變動引發(fā)信號差異。

按照上述注意事項，選擇加速度傳感器的測點位置，再設計加速傳感器的安裝方式。在理想狀態(tài)下，加速度傳感器輸出信號的幅頻特性會與固有頻率響應特性保持一致，通過調整安裝方式，加強傳感器輸出頻率的響應能力，提高斷路器振動信號測量精度。計算不同測點處傳感器輸出的固有頻率的計算公式為

(7)

式中：yn為第n個測點處傳感器輸出的固有頻率；D為剛度系數(shù)；g為質量系數(shù)。若yn值與實際結果不符時，說明選擇的安裝方式弱化了傳感器輸出的頻率；若yn值與實際結果相符合，說明選擇的安裝方式對傳感器輸出的頻率響應能力沒有過大的影響[10]。按照上述方法選擇加速傳感器測點與安裝方式，根據(jù)前兩節(jié)的處理結果，分析斷路器信號變化特征，至此實現(xiàn)基于低頻振動信號的斷路器機械故障診斷。

2 斷路器機械故障診斷實驗

將本文提出的故障診斷方法作為實驗組，以兩種傳統(tǒng)方法[1-2]分別作為對照1組和對照2組，比較3個測試組的故障診斷差異性。

2.1 測試準備

為了降低實驗的復雜性，將K型斷路器作為測試的研究對象。通過模擬其故障問題進行故障診斷測試，測試對象如圖2所示。

以圖2中的設備作為測試對象，實驗組在圖2(b)中的圓圈處安裝三項式加速傳感器，獲取斷路器振動信號；其他組按照各自的方法設置傳感器位置。已知選定的斷路器額定電流為1 250 A，額定電壓為12 kV，額定短路電流為2 500 A。模擬斷路器故障之前，對K型斷路器進行機械磨合試驗、機械操作試驗、機械特性試驗、工頻耐壓試驗、主回路電阻測試和完整性測試，得到結果均符合實驗測試的標準要求。保障測試設備符合測試要求后，設計K型斷路器的故障模擬方案。本文共設計4種斷路器缺陷問題(見表1)。

表1 模擬的斷路器故障類型

斷路器分合閘線圈在控制電壓時，若產生電壓波動則會燒毀線圈，因此將分合閘電磁鐵的額定電壓設置在110 V。高壓操作時，分閘電磁鐵額定電壓為120 V；低壓操作時，電磁鐵合閘分閘的額定電壓均為85 V。電磁鐵固定螺栓松動時，會增加電磁鐵行程，因此增加4個螺距的距離，模擬電磁鐵行程故障。電磁鐵卡澀故障，會引起斷路器拒動，因此采用電磁鐵加重物方法，在動鐵芯下端螺栓增加重物，模擬電磁鐵卡澀故障。緩沖器故障時，較大振動的操作機構會使機械部件產生損壞，因此在緩沖器緩沖連桿上，使用橡皮限位減少緩沖距離，模擬緩沖器卡澀故障。按照上述模擬方案，模擬4種不同的斷路器故障，進行若干次合閘和分閘操作，分別利用3個測試組診斷2組不同的斷路器機械故障，將診斷結果與模擬故障結果進行比較，分析并得出測試結果。

2.2 電壓波動故障測試結果

由于斷路器振動信號的情況十分復雜，為增加試驗結果的可靠性，測試共進行了10次。對比分析后，發(fā)現(xiàn)10次測試結果極為相似，選擇其中具有代表性的測試結果，比較3種診斷方法的差異。在合閘操作中，電磁鐵端部振動信號波形和3個測試組的電壓波動故障診斷波形如圖3所示。

由圖3可知，后面3個測試組與圖3(a)模擬結果的波形均具有高度相似性，但觀察信號波形可知，實驗組的振動加速度幅值與模擬結果的幾乎一致。而2個傳統(tǒng)診斷方法得到的信號波形曲線，分別存在2處和1處斷開現(xiàn)象，由此可見傳統(tǒng)方法導致信號重疊和不連續(xù)。

2.3 電磁鐵松動故障測試結果

對電磁鐵松動故障問題進行測試，圖4為電磁鐵松動故障波形圖。

對比圖4中的3組測試結果與圖4(a)模擬結果的波形，發(fā)現(xiàn)兩個對照組的部分波動數(shù)據(jù)，與圖4(a)模擬結果是具有一致性的，但對照1組無法確定電磁鐵松動故障發(fā)生的具體時間，且與對照2組均無法確定在實驗后半期電磁鐵松動故障是否加重。而實驗組得到了與圖4(a)近似的故障波形與振動加速度幅值，且并不存在數(shù)據(jù)重疊、斷開現(xiàn)象，說明本研究的方法解決了傳統(tǒng)方法診斷信號不連續(xù)的問題。綜合上述2個故障類型診斷結果可知，本文提出的診斷方法得到的故障波形更加完整，其診斷結果更具備可信性。

3 結 語

為解決當前斷路器機械故障診斷方法存在診斷信號重疊、不完整及故障診斷結果可信性低的問題，提出了基于低頻振動信號的斷路器機械故障診斷方法。利用該方法，將初始低頻振動信號進行全新處理，改善斷路器低頻振動信號的不連續(xù)問題，提高了故障診斷結果的可信性。但因文章篇幅限制，本文沒有詳細說明信號特征提取過程，而是將傳統(tǒng)方法中的特征提取步驟作為參考，因此，在未來的研究中，將詳細說明信號特征提取過程，進一步優(yōu)化斷路器故障診斷方法。