高压断路器故障诊断：基于振动信号的新型方法

"该文提出了一种基于小波包和支持向量机的高压断路器故障诊断新方法，通过小波包分解振动信号，并利用对状态变化敏感的节点作为特征节点构建分解树，将所有特征节点重构的信号作为诊断系统的指纹。支持向量机采用‘最重要’的因素作为输入向量，采用‘一对一’策略进行状态分类，无负载实验结果表明了该方法的有效性。" 在电力系统中，高压断路器是关键设备之一，负责在电网中开断和接通电流，确保系统的稳定运行。然而，断路器在长期运行过程中可能会出现各种故障，如机械磨损、电气老化等，这些故障可能影响其性能，甚至导致严重事故。因此，对高压断路器的故障诊断至关重要。 本文介绍的方法利用振动信号作为诊断依据，因为断路器在工作时会产生特定的振动模式，这些模式与断路器的状态密切相关。小波包分析是一种有效的信号处理技术，能够对非平稳信号进行多尺度分析，揭示信号在不同频率成分上的细节信息。在本研究中，小波包被用来分解振动信号，找出那些对状态变化最敏感的节点，这些节点被称为特征节点，它们构成了一个分解树。通过重构所有特征节点的信号，可以得到一个能反映断路器状态的“指纹”，这为故障识别提供了独特且具有代表性的特征。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归任务。在这个故障诊断系统中，SVM被用来根据特征节点的“最重要”因素（即关键特征）构建输入向量，对断路器的不同状态进行分类。采用“一对一”策略意味着每个故障类型都将与正常状态进行单独比较，从而提高诊断的准确性。 实验部分，研究者进行了无负载条件下的测试，证明了这种方法在识别断路器故障状态方面的有效性。通过对比分析和实际应用，这种方法可能比传统的故障诊断方法更具有优势，因为它能更精确地捕捉到微小的状态变化，从而早期发现潜在的问题，及时采取维修措施，避免重大故障的发生。 总结来说，该文提出的小波包和支持向量机结合的故障诊断方法，是一种创新的高压断路器状态监测手段，它利用振动信号的特征分析和机器学习技术，提高了故障诊断的精度和实时性，对于保障电力系统的安全运行具有重要意义。