小波包分析在断路器状态监测中的应用

"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。