楊景剛，劉　媛，高　山，陳　曦(.江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院，江蘇南京03；.江蘇省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，江蘇南京0008)

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高壓斷路器機(jī)械故障診斷技術(shù)

楊景剛1，劉媛1，高山1，陳曦2
(1.江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院，江蘇南京211103；2.江蘇省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，江蘇南京210008)

摘要：高壓斷路器安全可靠運(yùn)行具有十分重要的工程意義。文中在調(diào)研高壓斷路器常見機(jī)械故障類型的基礎(chǔ)上，探討了不同故障產(chǎn)生的原因。評述了目前國內(nèi)外高壓斷路器機(jī)械故障診斷技術(shù)，從機(jī)械故障特征量的提取以及故障識別的角度，對其進(jìn)行了深入的分析。最后綜合高壓斷路器機(jī)械故障診斷技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，指出了目前機(jī)械故障診斷急需解決的問題及其發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：斷路器；機(jī)械特性；故障診斷；特征量提取；故障識別

高壓斷路器指額定電壓等級在12 kV及以上的斷路器。在電力系統(tǒng)中一般指110 kV以上的輸配電斷路器，是電力系統(tǒng)中關(guān)鍵設(shè)備之一。作為滅弧和開斷線路的裝置，高壓斷路器肩負(fù)著控制和保護(hù)雙重任務(wù)，其電氣動(dòng)作也最為頻繁[1]。因此，保證其安全可靠運(yùn)行具有十分重要的工程意義[2]。目前最常見的是真空斷路器和SF6斷路器[3]。根據(jù)國際大電網(wǎng)會(huì)議（CIGRE）關(guān)于高壓斷路器可靠性三次世界范圍內(nèi)調(diào)査的結(jié)果，機(jī)械故障占斷路器故障總數(shù)48%左右[4-6]。與變壓器、發(fā)電機(jī)等其他電力設(shè)備相比，斷路器的機(jī)械故障診斷起步較晚，因此加強(qiáng)機(jī)械故障診斷和機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測研究，盡量提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，對提髙高壓斷路器的可靠性，增強(qiáng)電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性，建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)意義重大[7，8]。常見的斷路器機(jī)械故障類型有拒分、拒合、誤分、誤合等，在操動(dòng)機(jī)構(gòu)和傳動(dòng)機(jī)構(gòu)上具體表現(xiàn)為機(jī)構(gòu)卡澀，部件變形，位移或損壞，分合松動(dòng)，卡澀，軸銷松斷，脫扣失靈等。高壓斷路器動(dòng)作過程中的動(dòng)觸頭的行程—時(shí)間信號、線圈電流信號以及機(jī)械振動(dòng)信號蘊(yùn)含著許多重要的狀態(tài)信息。工程實(shí)際中可通過監(jiān)測斷路器動(dòng)作過程中的各種信號，來識別其機(jī)械故障及機(jī)械狀態(tài)。近年來，國內(nèi)外學(xué)者對動(dòng)觸頭行程—時(shí)間特性曲線、線圈電流曲線以及機(jī)械振動(dòng)信號曲線的狀態(tài)分析進(jìn)行了大量研究，并取得了很多有價(jià)值的成果。西安交通大學(xué)的宋政湘[9]設(shè)計(jì)開發(fā)了一套基于振動(dòng)的斷路器狀態(tài)檢測系統(tǒng)，利用VC++和LabVIEW開發(fā)了數(shù)據(jù)采集、截取與分析軟件，計(jì)算振動(dòng)信號的信息熵向量作為故障診斷特征向量，利用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)故障診斷。浙江大學(xué)的安濤[10]建立了斷路器操動(dòng)機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)楔型，以仿真和實(shí)驗(yàn)手段建立了故障原因與特征量之間的對應(yīng)關(guān)系。重慶大學(xué)的鄧幫飛[11]綜合利用斷路器的行程—時(shí)間特性和分合閘振動(dòng)信號進(jìn)行監(jiān)測，從多角度實(shí)現(xiàn)髙壓斷路器的故障模式識別。但是不可否認(rèn)，現(xiàn)有診斷方法的診斷效率與準(zhǔn)確率普遍較低，還沒有能在工程實(shí)際中廣泛應(yīng)用的成功案例。在我國建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的大背景下，設(shè)備智能化水平亟待提高，如何綜合利用各種診斷方法很好地解決高壓斷路器機(jī)械故障診斷與機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測問題更加凸顯。

1　斷路器機(jī)械故障及其產(chǎn)生原因

高壓斷路器機(jī)械狀態(tài)十分復(fù)雜，某一種故障對應(yīng)了機(jī)構(gòu)的多種狀態(tài)特征；同時(shí)，機(jī)構(gòu)的某一狀態(tài)特征發(fā)生變化對應(yīng)的故障原因或故障點(diǎn)也不可能是惟一的。從傳動(dòng)機(jī)構(gòu)到操作機(jī)構(gòu)故障，從部件松動(dòng)到潤滑失效均會(huì)導(dǎo)致機(jī)械故障。常見的操動(dòng)機(jī)構(gòu)有電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)、彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)以及液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)。不同操作機(jī)構(gòu)失效現(xiàn)象大致可分為拒動(dòng)和誤動(dòng)兩大類，根據(jù)實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和理論分析結(jié)果，將電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)、彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)以及液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)斷路器故障類型分類詳述。

1.1電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)斷路器故障分類

電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)斷路器異?，F(xiàn)象可分為拒合和拒分兩類，誤動(dòng)包括合后即分和無信號自分2類。

1.1.1拒動(dòng)

（1）拒合。①鐵心不啟動(dòng)。二次回路連接松動(dòng)；輔助開關(guān)未切換或者接觸不良；直流接觸器接點(diǎn)被滅弧罩卡住或者接觸器吸鐵被異物卡??；熔絲熔斷；直流接觸器電磁線圈斷線或燒損；合閘線圈引線斷線或線圈燒損；2個(gè)線圈極性接反；合閘鐵心卡住均等導(dǎo)致鐵心不啟動(dòng)。②鐵心不啟動(dòng)，連扳機(jī)構(gòu)不動(dòng)作。合閘線圈通流時(shí)端子電壓太低；輔助開關(guān)調(diào)整不當(dāng)過早切斷電源；合閘維持支架復(fù)歸間隙太小或未復(fù)位；合閘脫扣機(jī)構(gòu)未復(fù)歸鎖??；滾輪軸合閘后扣入支架深度少或端面磨損變形扣不牢；合閘鐵心空行程小，沖力不夠；合閘線圈有層間短路；開關(guān)本體傳動(dòng)機(jī)構(gòu)卡澀等故障均導(dǎo)致鐵心不啟動(dòng)，連扳機(jī)構(gòu)不動(dòng)作。

（2）拒分。①鐵心不啟動(dòng)。二次回路連接松動(dòng)或接觸不良；輔助開關(guān)未切換或接觸不良；熔絲熔斷；鐵心卡??；線圈斷線或燒損；2個(gè)線圈極性接反等均能夠?qū)е妈F心不啟動(dòng)。②鐵心啟動(dòng)，脫扣板未動(dòng)。鐵心行程不足；脫扣板扣入深度太深；線路內(nèi)部有層間短路等均能導(dǎo)致鐵心啟動(dòng)，脫扣板不動(dòng)。③脫扣板已啟動(dòng)。機(jī)構(gòu)或本體傳動(dòng)機(jī)構(gòu)卡澀。

1.1.2誤動(dòng)

（1）合后即分。合閘維持支架復(fù)位太慢或斷面變形；滾輪軸扣入支架深度太少；分閘脫扣板未復(fù)歸，機(jī)構(gòu)空合；脫扣板扣入深度太少，未扣牢；二次回路有混線，合閘時(shí)分閘回路有電；合閘限位止釘無間隙或合閘彈簧緩沖器無緩沖間隙。

（2）無信號自分。分閘回路絕緣有損壞造成直流兩點(diǎn)接地；扣入深度小，扣合面磨損變形；分閘電磁鐵最低動(dòng)作電壓太低；繼電器接點(diǎn)因振動(dòng)誤閉合等會(huì)導(dǎo)致電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)誤動(dòng)，無信號自分。

1.2彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)斷路器故障分類

彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)斷路器異常現(xiàn)象可分為拒合和拒分2類，誤動(dòng)包括儲能后自動(dòng)合閘、無信號自分、合后即分3類。

1.2.1拒動(dòng)

（1）拒合。①鐵心不啟動(dòng)。二次回路接觸不良，連接螺絲松動(dòng)；熔絲熔斷；輔助開關(guān)接點(diǎn)接觸不良或未切斷；線圈斷線或燒損；鐵心卡住等故障均能導(dǎo)致鐵心不啟動(dòng)，彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)拒合。②鐵心已啟動(dòng)，四連桿不動(dòng)作。線圈端子電壓太低；鐵心運(yùn)動(dòng)受阻；鐵心撞桿變形，受力過“死點(diǎn)”距離太大；合閘鎖扣扣入牽引桿深度太大；扣合面硬度不夠變形，摩擦力大以至于“咬死”等故障均能導(dǎo)致鐵心啟動(dòng)，四連桿不動(dòng)作，彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)拒合。③四連桿動(dòng)作，牽引桿不釋放。牽引桿過“死點(diǎn)”距離太小或未出“死區(qū)”；機(jī)構(gòu)或本體有嚴(yán)重機(jī)械卡澀；四連桿中間軸過“死點(diǎn)”距離太??；四連桿受扭變形等均會(huì)導(dǎo)致拒合。

（2）拒分。①鐵心不啟動(dòng)。熔絲熔斷；二次回路連接松動(dòng)，接點(diǎn)接觸不良；線圈燒壞或斷線，尤其引線容易折斷；鐵心卡住等均能導(dǎo)致鐵心不啟動(dòng)，操動(dòng)機(jī)構(gòu)拒分。②鐵心已啟動(dòng)，鎖鉤或分閘四連桿未釋放。線圈端子電壓太低；鐵心空程小，沖力不足或鐵心運(yùn)動(dòng)受阻會(huì)導(dǎo)致鐵心啟動(dòng)，鎖鉤或分閘四連桿不釋放，以至于操動(dòng)機(jī)構(gòu)拒分。③鎖溝或四連桿動(dòng)作，但機(jī)構(gòu)連板系統(tǒng)不動(dòng)。機(jī)構(gòu)或本體嚴(yán)重機(jī)械卡澀會(huì)導(dǎo)致鎖溝或四連桿動(dòng)作，但機(jī)構(gòu)連板系統(tǒng)不動(dòng)以至于操動(dòng)機(jī)構(gòu)拒分。

1.2.2誤動(dòng)

（1）儲能后自動(dòng)合閘。合閘四連桿受力過“死點(diǎn)”距離太小；四連桿未復(fù)位，可能復(fù)歸彈簧變形或蹩勁；扣入深度少或扣合面變形；鎖扣支架支撐螺栓未擰緊或松動(dòng)；L形鎖扣變形鎖不住；馬達(dá)電源未及時(shí)切換；牽引桿越過“死點(diǎn)”距離太大撞擊力太大等會(huì)導(dǎo)致儲能后自動(dòng)合閘以至于操動(dòng)機(jī)構(gòu)誤動(dòng)。

（2）無信號自分。二次回路有混線，分閘回路兩點(diǎn)接地；分閘鎖鉤扣入深度太少，或分閘四連桿中間軸過“死點(diǎn)”距離太小，或鎖鉤端部變形扣不牢；分閘電磁鐵最低動(dòng)作電壓太低；繼電器接點(diǎn)閉合等故障會(huì)導(dǎo)致無信號自分以至于操動(dòng)機(jī)構(gòu)誤動(dòng)。

（3）合后即分。二次回路有混線，合閘時(shí)分閘回路有電；分閘鎖鉤扣入深度太少，或分閘四連桿中間軸過“死點(diǎn)”距離太小，或鎖鉤端部變形，扣合不穩(wěn)定；分閘鎖鉤不受力時(shí)復(fù)歸間隙太大；分閘鎖鉤或分閘四連桿未復(fù)位等故障會(huì)導(dǎo)致合后即分以至于操動(dòng)機(jī)構(gòu)誤動(dòng)。

2　斷路器機(jī)械故障檢測方法

高壓斷路器的操作過程伴隨著一系列的機(jī)械、電氣、振動(dòng)、聲音等信號，這些信號信息包含了整個(gè)斷路器的運(yùn)行狀態(tài)。通過分析不同狀態(tài)的機(jī)械、振動(dòng)、聲音和電氣信號可以判斷斷路器的運(yùn)行狀況，對斷路器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行診斷。根據(jù)國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，高壓斷路器設(shè)備機(jī)械特性參數(shù)包括：分閘時(shí)間、合閘時(shí)間、分閘同期性、合閘同期性、開距、超程、剛分（合）速度、平均速度和最大速度等。高壓斷路器機(jī)械特性在線檢測研究方法主要有行程一時(shí)間檢測法、分合閘線圈電流檢測法、振動(dòng)信號檢測法。最近一些研究將幾種檢測方法結(jié)合，綜合對高壓斷路器進(jìn)行故障診斷并取得了比較理想的效果，如華北電力大學(xué)李建鵬等利用振聲聯(lián)合診斷方法并結(jié)合支持向量機(jī)法對高壓斷路器故障診斷進(jìn)行了初步探索[12]。

2.1行程—時(shí)間檢測法

行程—時(shí)間特性曲線是表征高壓斷路器機(jī)械特性的重要參數(shù)，典型合閘行程—時(shí)間特性曲線如圖1所示。根據(jù)動(dòng)觸頭的行程—時(shí)間特性曲線再結(jié)合其他參數(shù)，可以獲得其他機(jī)械動(dòng)作的參數(shù)，如動(dòng)觸頭合、分閘操作的運(yùn)動(dòng)時(shí)間﹑動(dòng)觸頭行程﹑動(dòng)觸頭的剛分速度和剛合速度及動(dòng)觸頭運(yùn)動(dòng)的平均速度和最大速度以及速度—時(shí)間曲線等。

動(dòng)觸頭是記錄斷路器分合閘操作最為直接的手段。目前工程中通常采用直線式光電編行程—時(shí)間特性曲線編碼器或者增量式旋轉(zhuǎn)光電編碼器。將直線式光電編碼器安裝在斷路器做直線運(yùn)動(dòng)的機(jī)械傳導(dǎo)機(jī)構(gòu)連桿上，旋轉(zhuǎn)式光電編碼器安裝在斷路器機(jī)械操動(dòng)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)動(dòng)軸上，采集傳感器測量數(shù)據(jù)，分析得到行程—時(shí)間特性曲線。對比2種光電編碼器特點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)式光電編碼器質(zhì)量輕，力矩小，可靠性較高，因此應(yīng)用范圍更廣[13]。行程—時(shí)間檢測法利用斷路器機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)軌跡，比較理想地完成了高壓斷路器機(jī)械特性的檢測任務(wù)。但該方法利用信息較少，并且檢測結(jié)果準(zhǔn)確性受現(xiàn)場安裝情況影響較大。

圖1　典型合閘行程—時(shí)間特性曲線

2.2分合閘線圈電流檢測法

當(dāng)分合閘線圈中通過電流時(shí)，電磁鐵產(chǎn)生磁通，在電磁力作用下完成斷路器的分合閘操作。線圈中的電流波形能夠反映電磁鐵本身和其控制的鎖門或閥門以及連鎖觸頭在操動(dòng)過程中的工作情況，通過監(jiān)測分合閘線圈中電流隨時(shí)間的連續(xù)變化，可獲得二次操作回路的狀態(tài)。典型開關(guān)分（合）閘線圈電流波形如圖2所示。根據(jù)分合閘線圈電流特性波形和鐵心運(yùn)動(dòng)過程的對應(yīng)關(guān)系，能夠判斷斷路器操動(dòng)機(jī)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)如：分合閘時(shí)間、分合閘速度、三相不同期性等一系列機(jī)械狀態(tài)特性參數(shù)[14]。

圖2　典型開關(guān)分（合）閘線圈電流波形

分合閘線圈電流檢測法原理簡單，較好地實(shí)現(xiàn)了機(jī)械狀態(tài)的在線監(jiān)測。但也存在相應(yīng)不足：首先，電流信號采集環(huán)節(jié)受放電、磁場等影響較大，該方法實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測必須要有效果非常好的屏蔽裝置。其次，反映故障類型有限。主要反映集中在鐵心上的機(jī)械故障，不能反映其他的機(jī)械故障問題。

2.3振動(dòng)信號檢測法

高壓斷路器分合閘時(shí)，機(jī)械操作機(jī)構(gòu)發(fā)出的機(jī)械振動(dòng)信號中包含著大量狀態(tài)信息，通過合適的振動(dòng)傳感器和先進(jìn)的信號處理方法能夠分析出整個(gè)分合閘過程以及斷路器的運(yùn)行狀態(tài)[15]。相比分合閘線圈電流檢測法，振動(dòng)信號檢測法測量不涉及電氣量，不受電磁場干擾。傳感器安裝于斷路器外部，對斷路器無任何影響，并且振動(dòng)傳感器尺寸小，工作可靠，價(jià)格低廉，靈敏度高。斷路器操作是瞬時(shí)性動(dòng)作，動(dòng)作時(shí)間短暫且無周期性，同時(shí)不同振動(dòng)信號之間也具有很大隨機(jī)性，因此要求監(jiān)測過程采樣頻率很高。由于信號處理分析過程較為復(fù)雜困難，目前學(xué)術(shù)界尚無較為完善的分析處理方法很好地解決斷路器機(jī)械特性的精確在線測量和診斷問題。振動(dòng)信號在線監(jiān)測法的研究，國內(nèi)外均處于積累數(shù)據(jù)和探索分析階段，尚無成熟產(chǎn)品問世。振動(dòng)信號檢測法充分利用整個(gè)分合閘過程的信息，前景巨大，將成為高壓斷路器機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測和診斷最有前途的方法之一。

3　機(jī)械故障特征量

在行程—時(shí)間檢測法和分合閘線圈電流檢測法中，根據(jù)行程—時(shí)間特性曲線和分合閘線圈電流特性波形對應(yīng)操作時(shí)刻，還原斷路器運(yùn)行過程，進(jìn)行故障診斷。在振動(dòng)信號檢測法中，對振動(dòng)信號進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)學(xué)處理，提取出具有明確物理意義特征參量，參考閾值范圍進(jìn)行診斷。

3.1速度—行程特征參數(shù)

在行程—時(shí)間特性曲線中，需要首先確定操作動(dòng)作在行程—時(shí)間特性曲線中的位置，進(jìn)而得到時(shí)間參數(shù)，根據(jù)位移參數(shù)和時(shí)間參數(shù)計(jì)算得到所有機(jī)械特性參數(shù)。動(dòng)觸頭剛合、剛分的換位點(diǎn)信號是機(jī)械特性測試過程中的重要信號之一，也是計(jì)算機(jī)械特性其他參數(shù)的前提條件。通常忽略預(yù)擊穿時(shí)間，合閘的換位點(diǎn)取主回路最后一相電流出現(xiàn)的時(shí)刻，分閘換位點(diǎn)的確定根據(jù)合閘時(shí)測得的超行程來修正。

3.2不同階段線圈電流特征

在分合閘線圈電流檢測法中，合分閘電流曲線分為5個(gè)階段，如圖2所示。第一階段t0～t1電流呈指數(shù)上升，鐵心靜止。此階段時(shí)間與控制電源電壓及線圈電阻有關(guān)，電流可以反映線圈的狀態(tài)。第二階段t1～t2鐵心運(yùn)動(dòng)，電流下降?？梢苑从宠F心運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)有無卡澀，脫扣等機(jī)械負(fù)載變動(dòng)的情況。從第二階段結(jié)束點(diǎn)開始是整個(gè)動(dòng)觸頭運(yùn)動(dòng)過程。第三階段t2～t3鐵心停止運(yùn)動(dòng)，電流又呈指數(shù)上升。第四階段t3～t4電流達(dá)到近似的穩(wěn)態(tài)。第五階段t4～t5在輔助開關(guān)觸頭間產(chǎn)生電弧并被拉長，電弧電壓快速升高，迫使電流迅速減小，直到熄滅。5個(gè)階段電流變化反映整個(gè)機(jī)械操作系統(tǒng)的運(yùn)行情況。分析可得操動(dòng)機(jī)構(gòu)的啟動(dòng)時(shí)間、線圈通電時(shí)間[16]。對比斷路器自身參數(shù)范圍，判斷操動(dòng)機(jī)構(gòu)是否己有鐵心空行程、彈簧卡澀等故障。

3.3振動(dòng)信號特征

振動(dòng)信號檢測法測得的振動(dòng)信號通過時(shí)域法、頻域法、時(shí)頻法以及數(shù)據(jù)序列法等處理之后，可以提取出具有明確物理意義特征參量，如時(shí)間信息、頻率信息，也可以得到分形維數(shù)、信息熵等表征數(shù)據(jù)序列本質(zhì)特征的其他指標(biāo)。

（1）時(shí)域法。時(shí)域法從時(shí)域振動(dòng)信號中獲取振動(dòng)發(fā)生時(shí)刻、振動(dòng)幅值及其他表示時(shí)域波形變化的指標(biāo)作為特征參數(shù)[17，18]。時(shí)域法中常用包絡(luò)分析（Envelope Analysis）和短時(shí)能量法（Short Time Energy）對振動(dòng)信號進(jìn)行處理。包絡(luò)分析可以獲得線圈動(dòng)作、觸頭接觸、緩沖動(dòng)作等振動(dòng)的時(shí)刻和振動(dòng)劇烈程度，并可與譜分析、小波分析等方法結(jié)合使用，從時(shí)間分辨率較好分量的包絡(luò)譜中提取時(shí)間信息，通過與標(biāo)準(zhǔn)值比較來判斷斷路器的機(jī)械狀態(tài)。短時(shí)能量法對時(shí)域信號序列的平方變換進(jìn)行窗函數(shù)濾波，得到能量函數(shù)序列再進(jìn)行后續(xù)分析。短時(shí)能量法相較于中值濾波法、包絡(luò)分析等傳統(tǒng)方法，具有更高的信噪比，可獲得較高精度的振動(dòng)事件起始時(shí)刻信息。通過測量各相斷路器的振動(dòng)信號，選擇合適的窗函數(shù)，采用短時(shí)能量法可獲得斷路器的合閘同期性與合閘時(shí)刻等狀態(tài)參數(shù)，且該方法受承載電流的影響很小。

（2）頻域法。頻域法通過時(shí)頻轉(zhuǎn)換將時(shí)域振動(dòng)信號轉(zhuǎn)換成頻域信號，通過頻域信號的分布和變化判定機(jī)械故障的類型和程度。頻域法通常包括包絡(luò)譜分析（Envelope Spectrum）、細(xì)化頻譜分析（Zoom Spectrum Analysis）和模態(tài)分析（Modal Analysis）等方法。細(xì)化頻譜分析能提高常規(guī)傅里葉變換頻率分辨率。對快速傅里葉變換進(jìn)行細(xì)化或線性調(diào)頻Z變換，進(jìn)而將線性調(diào)頻Z變換應(yīng)用到斷路器振動(dòng)信號分析中，有助于提高斷路器振動(dòng)信號頻域分辨率。固有頻率、阻尼比以及振型等模態(tài)量表征機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)特性，將模態(tài)變量和線圈電流、接觸電阻、觸頭行程等變量信息結(jié)合，對機(jī)械故障進(jìn)行診斷，可以收到較好效果。

（3）時(shí)頻法。時(shí)頻法同時(shí)提取時(shí)域振動(dòng)信號的時(shí)間和頻率信息，并依據(jù)其時(shí)頻分布等特性進(jìn)行故障診斷，特別適合于對非平穩(wěn)信號的分析。包括短時(shí)傅里葉變換（Short Time Fourier Transform,）、小波分析（Wavelet Transform）、小波包分析（Wavelet Packet Decomposition）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition）、希爾伯特變換（Hilbert Transform）、振蕩子波分解等方法。

短時(shí)傅里葉變換通常將信號的短時(shí)譜、短時(shí)功率譜等作為特征向量。小波變換（Wavelet Transform）在機(jī)械振動(dòng)在線檢測的早期應(yīng)用研究中，將小波變換的模極大值及其時(shí)間作為特征量[19]。后來相關(guān)學(xué)者利用振動(dòng)信號小波分解各尺度上的奇異性來獲得其包絡(luò)的奇異性指數(shù)，將奇異性指數(shù)作為特征參數(shù)來進(jìn)行故障的識別[20]。小波包分析相比小波分析在全頻段上都能保持高分辨率，其應(yīng)用更廣，且一般選定節(jié)點(diǎn)的系數(shù)幅值的分布[21]、組合節(jié)點(diǎn)的系數(shù)幅值[22]、選定頻帶的能量分布[23，24]、對數(shù)能量分布[25]、各頻帶的能量熵[26]或其包絡(luò)的能量熵[27]、信號的多維熵帶[28]作為特征向量。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法抽取或重構(gòu)振動(dòng)信號，再通過包絡(luò)譜分析[29]、希爾伯特譜的能量熵[30]或固有模態(tài)分量的能量熵[31]等參數(shù)構(gòu)造斷路器振動(dòng)診斷的特征量。斷路器振動(dòng)信號的希爾伯特譜很好地表征了其時(shí)頻分布特性，也可作為故障診斷的依據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)序列法。數(shù)據(jù)序列法一般采取積分參數(shù)法、分形方法、信息熵和相空間重構(gòu)等手段從數(shù)據(jù)序列提取出表征數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的數(shù)學(xué)模型或數(shù)值。積分參數(shù)法利用合適的函數(shù)擬合積分曲線，將積分曲線參數(shù)化，得到的積分參數(shù)可以作為區(qū)分?jǐn)嗦菲鳡顟B(tài)的特征向量[32]。文獻(xiàn)[33]和文獻(xiàn)[34]應(yīng)用分形方法，基于小波變換方法求取振動(dòng)信號的局部分形維數(shù)曲線，作為高壓斷路器機(jī)械機(jī)構(gòu)狀態(tài)特征量，在故障診斷中具有很好的辨識度；文獻(xiàn)[35，36]利用相空間重構(gòu)方法，以振動(dòng)信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)作為特征量對高壓斷路器進(jìn)行狀態(tài)診斷，收到了較為可觀的效果。信息熵對數(shù)據(jù)序列進(jìn)行處理，得到表征數(shù)據(jù)復(fù)雜程度的數(shù)值量。如文獻(xiàn)[26]中計(jì)算小波包分解各頻帶的信息熵，文獻(xiàn)[30]中的希爾伯特譜圖和文獻(xiàn)[31]經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解各頻帶的信息熵等，還可以進(jìn)一步由奇異值譜熵、功率譜熵、小波狀態(tài)空間特征熵、小波能量譜摘共同構(gòu)成譜熵帶[37]。相空間重構(gòu)理論認(rèn)為系統(tǒng)的一個(gè)觀察量可以重構(gòu)系統(tǒng)的等價(jià)相空間[38]。通常釆取Takens延遲嵌入方法，通過自相關(guān)函數(shù)法確定步長；不斷調(diào)整嵌入維數(shù)以至關(guān)聯(lián)維數(shù)趨于穩(wěn)定。多次試驗(yàn)表明，不同機(jī)械狀態(tài)下的相空間關(guān)聯(lián)維數(shù)基本趨于相應(yīng)的固定值，可作為特征量[39]。

4　故障識別方法

故障識別針對機(jī)械故障特征量對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判斷。有基于規(guī)則、基于模型和基于案例3種思路[41]?；谝?guī)則的方法需要根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)積累進(jìn)行判斷，由于目前高壓斷路器振動(dòng)診斷研究尚處于初級階段，因此使用較少。基于模型的方法從故障機(jī)理出發(fā)進(jìn)行診斷，由于高壓斷路器涉及多學(xué)科交叉知識，應(yīng)用較為有限?；诎咐姆椒ㄍㄟ^對比待診斷系統(tǒng)的特征與已有典型案例特征進(jìn)行狀態(tài)分類，從而達(dá)到分類或故障診斷的目的，目前應(yīng)用最多，一般分為傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的方法和人工智能算法2類。

傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的方法有分辨系數(shù)法（ResolutionRatio）、協(xié)方差法（Covariance）、偏差校驗(yàn)法（Variation of Chi Square Test）、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法（Dynamic Time Warping）等[42]。分辨系數(shù)法中，待檢向量與基準(zhǔn)向量距離、參考向量與基準(zhǔn)向量距離之比為辨識系數(shù)，辨識系數(shù)越大則待檢狀態(tài)偏離參考狀態(tài)越遠(yuǎn)。需參考多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，來確定合適的閾值[42，43]。協(xié)方差法中，當(dāng)選定頻帶能量作為特征向量時(shí)，不同合閘同期性狀態(tài)的特征向量在特征平面的分布具有明顯界限[44，45]。以振動(dòng)信號的方差和協(xié)方差為坐標(biāo)，不同狀態(tài)下坐標(biāo)各自歸類到不同區(qū)域，可用于故障識別。利用標(biāo)準(zhǔn)偏差信號對待檢驗(yàn)信號與標(biāo)準(zhǔn)信號的；進(jìn)行歸一化即偏差檢測，用以判別待檢驗(yàn)信號與標(biāo)準(zhǔn)信號的吻合度。一般首先對信號就行包絡(luò)分析，對斷路器振動(dòng)信號的離散包絡(luò)統(tǒng)計(jì)、短時(shí)功率譜進(jìn)行包絡(luò)處理，分別計(jì)算其檢驗(yàn)值，通過閾值范圍進(jìn)行狀態(tài)診斷[15]。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法利用動(dòng)態(tài)規(guī)整函數(shù)對比2個(gè)數(shù)據(jù)序列之間相似性。一般以正常狀態(tài)下振動(dòng)信號作基準(zhǔn)，待檢驗(yàn)信號與基準(zhǔn)之間通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整進(jìn)行比較，通過其幅值、時(shí)間、譜和頻率等參量偏離標(biāo)基準(zhǔn)的程度估計(jì)斷路器狀態(tài)[46，47]。

人工智能算法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）、人工免疫網(wǎng)絡(luò)（Artificial Immune Network）等[42]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的容錯(cuò)能力和泛化性能，但存在局部收斂問題?？蛇x用的網(wǎng)絡(luò)類型有自組織映射網(wǎng)絡(luò)（Self Organizing Map）[48]、誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)（Error Back Propagation）[30]、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function）[49]等。首先對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到分類器，或者將徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與實(shí)測信號的偏差來做診斷[50]。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，具有較小的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍，適合小樣本分類問題。選取合適的核函數(shù)，將樣本通過核函數(shù)映射到高維特征空間，在特征空間中尋找最優(yōu)分類超平面對樣本進(jìn)行分類。如將小波包分解的組合節(jié)點(diǎn)系數(shù)幅值[22]、各頻帶包絡(luò)的能量熵[51，52]等特征向量輸入支持向量機(jī),采用“一對其余”策略進(jìn)行多狀態(tài)分類，能得到較為滿意的識別效果。人工免疫網(wǎng)絡(luò)模擬生物免疫系統(tǒng)行為，具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和魯棒性。文獻(xiàn)[53]將人工免疫網(wǎng)絡(luò)記憶分類器（Artificial Immune Network Memory Classifier）引入斷路器機(jī)械狀態(tài)的估計(jì)，為斷路器振動(dòng)診斷的研究提供了一種新思路。文獻(xiàn)[54]構(gòu)造了在線自學(xué)習(xí)的免疫分類網(wǎng)絡(luò)C-aiNet，能辨識未知的斷路器故障類別。

5　結(jié)束語

目前高壓斷路器機(jī)械狀態(tài)在線診斷的研究先后經(jīng)歷了行程—時(shí)間檢測法和分合閘線圈電流檢測法以及目前研究較多的振動(dòng)信號檢測法。已經(jīng)取得了一定突破性進(jìn)展，然而目前對斷路器機(jī)械狀態(tài)在線監(jiān)測及故障診斷技術(shù)大多基于某種單一特征量的監(jiān)測結(jié)果，很少對比分析不同種類狀態(tài)信號的特征并作綜合評判。因此目前的在線檢測技術(shù)存在以下問題：

（1）傳感器對高壓斷路器安裝適應(yīng)性問題。不同電壓等級和不同操動(dòng)機(jī)構(gòu)的斷路器所選擇的傳感器類型不一樣，亟待規(guī)范傳感器的類型以適應(yīng)高壓斷路器的實(shí)際運(yùn)行。

（2）故障類型的具體化問題。以往在線監(jiān)測裝置對機(jī)械運(yùn)動(dòng)的過程關(guān)心不多，目前一些在線監(jiān)測模塊也可測量合、分閘時(shí)動(dòng)觸頭的行程特性曲線。但只能對機(jī)構(gòu)狀態(tài)做出好或壞判斷，不能具體判斷故障位置。

（3）數(shù)據(jù)處理的問題。尤其體現(xiàn)在振動(dòng)信號檢測法中，由于振動(dòng)信號的特殊性，目前信號處理技術(shù)已經(jīng)成為制約振動(dòng)信號檢測法發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

（4）在線監(jiān)測裝置模塊壽命過短，安裝維護(hù)困難，價(jià)格過高而精度較低。

基于以上分析，從機(jī)械信號在線監(jiān)測裝置的實(shí)際應(yīng)用情況看，應(yīng)從以下角度繼續(xù)高壓斷路器的在線檢測技術(shù)的探索。首先，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行的高壓斷路器類型，規(guī)范傳感器的規(guī)格參數(shù)，也可降低成本，進(jìn)一步提高高壓斷路器在線檢測系統(tǒng)的性價(jià)比。其次，從高壓斷路器操作原理出發(fā)，進(jìn)一步明確斷路器故障模式，綜合多種檢測方法，將故障類型具體化，在線檢測設(shè)備智能化。最后，加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理方法的探索，進(jìn)一步完善振動(dòng)信號檢測法在高壓斷路器在線檢測中的應(yīng)用。

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楊景剛（1984），男，陜西咸陽人，高級工程師，從事全過程技術(shù)監(jiān)督與開關(guān)類設(shè)備專業(yè)技術(shù)管理工作；

劉媛（1989），女，陜西寶雞人，碩士研究生，從事高壓開關(guān)設(shè)備故障診斷相關(guān)研究以及開關(guān)類設(shè)備專業(yè)技術(shù)管理工作；

高山（1971），男，江蘇鹽城人，高級工程師，從事全過程技術(shù)監(jiān)督與開關(guān)類設(shè)備專業(yè)技術(shù)管理工作；

陳曦（1988），男，遼寧錦州人，碩士研究生，從事高壓開關(guān)設(shè)備故障診斷相關(guān)研究以及開關(guān)類設(shè)備專業(yè)技術(shù)管理工作。

Review on Mechanical Fault Diagnosis of High-voltage Circuit Breakers

YANG Jinggang1, LIU Yuan1, GAO Shan1, CHEN Xi2
(1. Jiangsu Electric Power Company Electric Power Research Institute, Nanjing 211103, China; 2. State Grid Jiangsu Economic Research Institute, Nanjing 210008, China

)Abstract：The safe and reliable operation of high-voltage circuit breaker is of great significance. In this paper, the survey of mechanical fault types and fault reasons of high-voltage circuit breaker is introduced. Then the mechanical fault diagnosis methods of high-voltage circuit breaker are discussed. Furthermore, the deep analyses are carried out on the mechanical fault characteristic quantity extraction and mechanical fault identification method. According to the development of high-voltage circuit breaker mechanical fault diagnosis methods, the key problems and development tendency are pointed out.

Key words：circuit breaker; mechanical characteristics; fault diagnosis; characteristic quantity extraction; fault identification

作者簡介：

收稿日期：2015-10-20；修回日期：2015-12-01

中圖分類號：TM855

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1009-0665（2016）02-0001-06

國家自然科學(xué)基金：51177132