小波包分析在断路器状态监测中的应用
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更新于2024-08-12
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"小波包频带能量分解技术在断路器机械状态监测中的应用,通过分析不同频带内的能量变化来识别断路器的工作状态。这种方法利用小波包理论,将振动信号分解,提取关键频带的能量作为特征向量,并通过实验确定不同状态的能量特征向量容差,实现对断路器机械状态的分类和量化评估。实验以ZN12 35型真空断路器为例,模拟了四种合闸同期性状态,证明了该方法的有效性。"
本文是工程技术领域的学术论文,主要探讨了如何利用小波包理论对断路器机械状态进行监测。小波包分析是一种高级的信号处理技术,它能将复杂信号分解成多个频率子带,从而更精细地分析信号的频率成分。在断路器的操作过程中,产生的振动信号包含了丰富的机械状态信息。通过小波包频带能量分解,这些信号被划分为不同的频率区间,每个频带的能量变化对应着断路器内部结构或性能的变化。
论文作者提出了一种基于小波包的特征向量提取方法,即选取关键频带的能量作为状态监测的特征参数。通过对ZN12 35型真空断路器进行模拟试验,研究了四种不同的合闸同期性状态,利用安装在机构箱上的加速度传感器收集合闸瞬间的触头振动信号。这些信号经过小波包分解后,不同状态的能量特征向量在复平面上表现出明显的区分,使得状态识别更为直观和准确。
实验结果表明,这种方法在保证监测系统稳定性的同时,具有较高的状态监测准确率。这为断路器的维护和故障预防提供了科学依据,有助于提前发现潜在问题,降低设备故障的风险,延长设备寿命,对于电力系统的安全运行具有重要意义。
关键词涉及的小波包、特征向量、频带能量和状态监测都是该研究的核心概念。小波包是信号分析的工具,特征向量是识别状态的关键指标,频带能量变化揭示了机械状态信息,而状态监测是整个研究的目的,旨在通过对频带能量的分析实现对断路器状态的实时监控和评估。通过这些技术的应用,可以有效地提升电力设备的运维水平,提高电力系统的可靠性和效率。
2022-04-30 上传
2021-05-08 上传
2022-07-15 上传
2024-05-26 上传
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2021-05-15 上传
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