双谱与希尔伯特-黄变换在断路器故障诊断中的应用

"该文提出了一种基于双谱分析和希尔伯特-黄变换的断路器故障诊断方法。通过对断路器合闸时的声波信号进行分析，利用双谱来表征非线性和非平稳信号，再通过希尔伯特-黄变换将信号分解为固有模态函数，提取能量熵作为故障特征。这种方法能有效去除环境噪声干扰，提高故障诊断的准确性。在2013年的研究中，研究人员进行了模拟实验，证明了该方法在诊断断路器机械故障方面的有效性。" 本文主要探讨了断路器故障诊断的新技术，其中涉及的关键知识点包括： 1. 断路器的重要性：断路器是电力系统中的关键设备，确保电网稳定和安全运行。定期的预防性检修可能过于盲目且可能导致设备可靠性下降。 2. 声波分析：断路器操作产生的声波和振动信号反映了其工作状态。声波信号分析是一种无损检测方法，适合在高压和强电磁环境中使用，但容易受到环境噪声干扰。 3. 双谱分析：作为一种高阶概率结构表征，双谱能有效分析非线性和非平稳信号，抑制高斯噪声，特别适合处理断路器声波信号中的复杂信息。 4. 希尔伯特-黄变换（HHT）：HHT结合了经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换，能将信号分解为固有模态函数，并计算出每个函数的瞬时频率和幅值，形成时间-频率-能量分布，揭示信号的动态特性。 5. 固有模态函数（IMF）能量熵：通过分析EMD分解后的IMF能量分布，可以提取故障特征。在实验中，500~3000 Hz的IMF能量熵被用来诊断断路器故障，有效地排除了低频环境噪声的影响。 6. 声波信号处理：在实际操作中，使用电容型传声器采集合闸声波信号，并进行高频率采样。通过观察声波信号的功率谱，可以识别能量主要集中区域。 7. 故障诊断有效性：通过模拟实验，证明了双谱分析和HHT相结合的方法在诊断断路器机械故障时具有较高的准确性和实用性。 这些技术的应用为电力系统的故障诊断提供了新的思路，尤其是在处理复杂、非线性信号时，提高了故障检测的精确度和实时性，对于提升电力系统运行的安全性和效率具有重要意义。