（神木職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西神木市，719300) 馬小榮 馬 晟 趙小平

高壓斷路器等電壓等級可以達(dá)到10kv及以上，在電網(wǎng)系統(tǒng)中是重要的開關(guān)設(shè)備之一，高壓斷路器種類多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。同時，其受到自身質(zhì)量、戶外環(huán)境等因素的影響，使得故障時有發(fā)生。近些年來，國內(nèi)發(fā)生的多起大型停電事故都是由高壓斷路器引起的，所造成的停電時長超過了供電總量的60%。這些停電事故的發(fā)生給人們正常的生產(chǎn)生活帶來了很多的不便，嚴(yán)重的情況下還會造成人員的傷亡。因此，對于高壓斷路器機(jī)械振動信號特征與故障診斷分析具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 高壓斷路器概念、類型及優(yōu)勢

1.1 概念

高壓斷路器是電力系統(tǒng)中用來發(fā)電、送電、變電、配電接通、分?jǐn)嚯娐芬约氨Ｗo(hù)電路的主要設(shè)備。高壓斷路器在正常運(yùn)行狀態(tài)下，接通和開斷負(fù)荷電流；發(fā)生故障時，切斷短路電流，切除故障電路。

1.2 類型

按照控制和保護(hù)對象的不同，高壓斷路器可分為發(fā)電機(jī)斷路器、輸電斷路器；配高壓斷路器。

1.3 優(yōu)勢

機(jī)械振動信號是一種間接測量方式，可在其接地極周圍完成監(jiān)測，有效避免了監(jiān)測過程中可能出現(xiàn)的安全問題；機(jī)械振動特征信號提取不會對高壓斷路器內(nèi)部結(jié)構(gòu)造成破壞，但振動信號特征提取僅僅是判斷高壓斷路器是否出現(xiàn)故障的關(guān)鍵一步，時域中包含著豐富的信息。當(dāng)前，隨著信號技術(shù)的蓬勃發(fā)展，越來越多的高壓斷路器故障診斷方法應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)械振動信號屬于一種非電磁信號，受斷路器周圍電磁干擾的影響較小；斷路器類型多樣，尺寸較小，安全性高，十分適合于其在戶外嚴(yán)酷環(huán)境下工作；機(jī)械振動信號中包含著豐富的高壓斷路器信息，以上方法提取這些信號是一種比較理想的選擇。

2 高壓斷路器振動機(jī)械信號分析的重要性

對高壓斷路器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測的根本目的是快速判斷故障發(fā)生的位置，從而對高壓斷路器進(jìn)行及時的檢修，常見的高壓斷路器振動機(jī)械信號特征主要有斷路器分（合）閘線圈電流、主回路電流及觸頭行程等。判斷高壓斷路器需要以閾值范圍為基礎(chǔ)，當(dāng)斷路器的一個部件出現(xiàn)故障時，所產(chǎn)生的信息難以通過普通的監(jiān)測方法獲得。因此，還需要運(yùn)用不同的手段完成對高壓斷路器故障的診斷?？v觀我國大部分的高壓斷路器故障診斷，振動信號特征提取作為目前對高壓斷路器的非侵入式故障檢測方法，因其檢測結(jié)果準(zhǔn)確可靠，深受業(yè)內(nèi)人士喜愛，高壓斷路器振動機(jī)械信號特征提取需要根據(jù)不同的振動傳感器獲得其在運(yùn)行狀態(tài)下的振動信號提取信號信息，再根據(jù)高壓斷路器故障產(chǎn)生的位置對其故障發(fā)生的時間、類型進(jìn)行判斷，分析高壓斷路器運(yùn)行狀態(tài)。

高壓斷路器在分合閘過程中由于受到內(nèi)部阻尼、剛性、彈性以及驅(qū)動力等的制約和影響，使得高壓斷路器具備了極強(qiáng)的非平穩(wěn)性特點(diǎn)，特別是在振動信號的統(tǒng)計(jì)特征方面，比如時域和頻域統(tǒng)計(jì)特征，主要包括均值、方差、頻譜、峭度等等。也正是因?yàn)檫@一特點(diǎn)，對于非平穩(wěn)信號的高壓斷路器信號的判斷需要綜合時域分析法、頻域分析法和時頻相結(jié)合的方法進(jìn)行統(tǒng)籌處理。其中，時域分析法是近幾年來應(yīng)用十分廣泛的一種高壓斷路器非平穩(wěn)信號分析法，可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法中很多的不足。常用的時頻分析方法有短時傅里葉變換（STFT）、Wigner-Ville 分布和小波變換等。而小波變換以其良好的時頻局部化特性，成為時頻分析中應(yīng)用最為廣泛的一種信號處理工具。

3 高壓斷路器振動信號特征提取

高壓斷路器振動信號可準(zhǔn)確反映其運(yùn)行狀態(tài)，通過對高壓斷路器的機(jī)械振動信號進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：高壓斷路器在不同運(yùn)行狀態(tài)下的信號具有不同的特點(diǎn)，但振動信號特征提取直接影響故障診斷的準(zhǔn)確性。所以，對于高壓斷路器故障的判斷，需要對采集到的狀態(tài)信息振動信號進(jìn)行分析處理，得出振動信號特征量，再利用模式識別技術(shù)對特征量進(jìn)行識別，進(jìn)而判斷高壓斷路器的運(yùn)行狀態(tài)。

3.1 振動信號特征提取法

對于高壓斷路器的分閘與合閘操作，需要通過轉(zhuǎn)動裝置帶動觸頭運(yùn)動完成，運(yùn)動過程中其內(nèi)部發(fā)生的摩擦、碰撞等的信號稱為振動信號，這些信號可準(zhǔn)確反映高壓斷路器的運(yùn)行狀態(tài)。因此，對于振動信號特征的提取至關(guān)重要。目前，對于振動信號特征提取方法主要有：時域分析法、頻域分析法、時頻結(jié)合分析法以及序列分析法等等。

3.1.1 時域分析法

時域分析法指的是在時域中對高壓斷路器振動信號特征進(jìn)行分析的方法。常見的時域分析法主要有包絡(luò)譜分析法和短時能量分析法兩種。①包絡(luò)譜圖中高壓斷路器故障特征頻率較高，與頻譜圖相比來說，比較容易識別，包絡(luò)譜分析法指的就是將高頻段的故障拿到低頻段進(jìn)行分析，由于它消除了不必要的頻率干擾，所以能夠更加準(zhǔn)確地體現(xiàn)高壓斷路器故障發(fā)生的位置。通過包絡(luò)譜法對高壓斷路器的故障進(jìn)行診斷，不僅能更好地體現(xiàn)高壓斷路器在振動狀態(tài)下的強(qiáng)度，還可以準(zhǔn)確判斷振動發(fā)生的頻率和時間；②短時能量分析。短時能量分析現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用到了語音信號分析和處理領(lǐng)域中，短時能量分析指的是對語音進(jìn)行一段一段的處理，每一段稱為一個“幀”可有效提升信噪比，它需要通過對時域信號的處理得到能量函數(shù)，再對能量函數(shù)進(jìn)行分析的過程。在對高壓斷路器的診斷過程中，通過信號傳感器可以得出其在開閘與合閘時間內(nèi)相等的參數(shù)，從而對高壓斷路器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷。

3.1.2 頻域分析法

在對高壓斷路器的振動信號處理中，頻域分析法指的是在一個特定的頻域內(nèi)將復(fù)雜的信號進(jìn)行簡化，同時監(jiān)測信號的頻率和分布變化情況。目前，常見的頻域分析法主要包括chirp-Z 變換法、FFT+FT細(xì)化法等。

3.1.3 時頻分析法

時頻分析法在考慮高壓斷路器運(yùn)行時間的同時還要在考慮其振動的頻率，時頻分析了綜合了時域分析法和頻域分析法很多的優(yōu)點(diǎn)，對于高壓斷路器非平穩(wěn)信號的分析可準(zhǔn)確反映高壓斷路器的局部特征，在對高壓斷路器機(jī)械振動信號故障的診斷過程中常用的方法有小波分析法、靜態(tài)分解等。

3.2 小波分析法

式中：θ(t)代表基小波函數(shù)a，b 代表伸縮和平移尺度；對于任何能量有限信號f(t)∈L2(R),連續(xù)小波變換定義如下：

小波分析法是在傅里葉分析法的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展起來的，小波分析法包括變換和逆變兩個過程，通過平移與操作等的手段的高壓斷路器信號進(jìn)行細(xì)化處理，得出新的信號在高頻段呈現(xiàn)時間分辨率高低的特點(diǎn)。相對應(yīng)小波分析法不論是在低頻段還是高頻段都具有極高的分辨率，在對高壓斷路器信號分析的過程中應(yīng)用性更好。

4 高壓斷路器機(jī)械振動診斷方式

4.1 知識識別

知識識別適用于非線性系統(tǒng)，其在對高壓斷路器進(jìn)行診斷的過程中采用的是專家知識，即引入將要識別的目標(biāo)和對象，基于知識識別的高壓斷路器目前主要有以下兩種方式：案例知識識別和定性模型識別。案例知識識別應(yīng)用更加廣泛，我們常見的一些高壓斷路器機(jī)械振動診斷方式基本為案例識別比如，支持向量機(jī)（SVM）、貝葉斯分類、模糊推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等。

4.1.1 支持向量機(jī)（SVM）

支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類模型，屬于一種單核模式，當(dāng)其在線性可分的狀態(tài)下選擇一個最合理的平面將樣本分為兩類；當(dāng)其在線性不可分的狀態(tài)下，可通過引入松弛變量先將非線性映射轉(zhuǎn)化為在線可分狀態(tài)，再借助線性可分進(jìn)行分類。

4.1.2 貝葉斯分類

貝葉斯分類指的是通過概率統(tǒng)計(jì)知識對高壓斷路器機(jī)械進(jìn)行診斷的一種方式，它需要大量的樣本為基礎(chǔ)，并且要求樣本的先驗(yàn)概率是已知的，否則就會影響分類結(jié)果，無法得到一個準(zhǔn)確的函數(shù)。

4.1.3 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)和以上故障診斷的不同之處在于：它的知識庫是可以根據(jù)高壓斷路器的實(shí)際情況進(jìn)行不斷修改和完善的，但是隨著知識庫的不斷完善，系統(tǒng)的容錯能力就會變低，有可能會影響診斷的結(jié)果，同時建立一個專家系統(tǒng)需要花費(fèi)大量的人力、財(cái)力和物力資源。

4.2 模型識別

模型識別分為生成模型和再判別模型兩種，生成模型指的是通過學(xué)習(xí)得到聯(lián)合概率分布P（x，y），即在高壓斷路器機(jī)械振動信號特征出現(xiàn)的情況下標(biāo)記Y 出現(xiàn)的概率，然后求出條件概率分布，可生成需要的數(shù)據(jù)信息；判斷模型指的是通過學(xué)習(xí)得到的條件概率分布p（x，y），主要分為狀態(tài)估計(jì)、參數(shù)估計(jì)和等價空間等的幾種方法，生成模型所需要的數(shù)據(jù)信息比較大，且對模型的識別需要合適的線性系統(tǒng)對高壓斷路器故障情況進(jìn)行診斷。

4.3 信號識別

信號識別彌補(bǔ)了知識識別和模型識別很多的缺陷和不足，比如建立對象數(shù)學(xué)模型時，采用的是信號模型。信號識別的優(yōu)勢是具有通用性的優(yōu)勢，不僅僅適用于高壓斷路器的線性系統(tǒng)，也適用于非線性系統(tǒng)，比如小波分析、頻譜、自回歸滑動平均過程、相關(guān)函數(shù)等等。

5 結(jié)語

綜上所述，本文以高壓斷路器概念及類型為出發(fā)點(diǎn)，通過對斷路器振動機(jī)械信號分析的重要性的分析，提出幾種振動信號特征提取的方法，并結(jié)合其他分量采用支持向量機(jī)理論中的“一對一”（OAO）策略方式對采集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出改進(jìn)型10 級交叉（10-CV）驗(yàn)證法并以此優(yōu)化支持向量機(jī)模型參數(shù)，采用徑向基核函數(shù)進(jìn)行對高壓斷路器的故障診斷。