基于电机电流的万能断路器机械故障深度诊断策略

本文主要探讨了基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断技术。电机电流信号在电动机故障检测中广泛应用，然而对于与其相连的操作机构故障的诊断研究相对较少。本文创新性地提出了一种针对储能电机电流的故障诊断方法，特别关注于万能式断路器的操作机构。 首先，作者采用Hilbert幅值解调法与改进的小波包阈值法相结合，处理交流电流信号，以减少随机噪声对包络线提取的影响，从而提高信号的精确性和稳定性。这种方法有效地分离出信号的有用成分，降低噪音干扰，使得后续特征参数提取更为准确。 接下来，通过分析包络线提取的电流信号时间量、电流量和峭度，这些参数作为不同故障状态（如正常运行、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩和脱落）的特征标志，有助于区分和识别各种故障模式。这些特征参数的选择是基于电流波形随故障状态变化的规律性，能够提供故障诊断的重要依据。 最后，作者将模糊聚类和量子粒子群优化算法与支持向量机（SVM）相结合，形成一个集成模型。模糊聚类用于数据预处理和分类，而量子粒子群优化则用于优化SVM的参数选择，以提高模型的泛化能力和诊断准确性。通过这种方式，作者构建了一个基于电流分析的万能式断路器故障诊断系统。 实验证明，这个方法在不同工作条件下都能有效提取操作机构储能相关部件的故障特征，实现了对这些部件故障的精准诊断。这不仅提升了设备的维护效率，也有助于预防因机械故障导致的电力系统中断，具有重要的实际应用价值。 这项研究填补了电机电流信号在万能式断路器操作机构故障诊断领域的空白，展示了其在电力设备健康监测中的潜力，为智能电网的故障预警和健康管理提供了新的思路和技术支持。