基于振动信号的低压万能式断路器分合闸故障程度评估方法的研究

作者：孙曙光; 张强; 杜太行; 王景芹; 王岩

来源：中国电机工程学报, 2017, 37(18): 5473-5547.

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.162243

• 低压万能式断路器
• 局部均值分解(LMD)
• 改进多尺度排列熵(MMPE)
• 支持向量机(SVM)
• 多尺度排列熵偏均值(PMMPE)
• 故障程度评估

目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将采集到的分合闸振动信号自适应分解,求取主要乘积函数(product function,PF)的改进多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MMPE)构成特征向量,再经过降维后,作为改进支持向量机(support vector machine,SVM)的输入量,实现断路器工作模式的识别;当断路器处于故障模式时,对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值(partial mean of multi-scale permutation entropy,PMMPE),作为故障程度定量评估指标,并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线,可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明,所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别,且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标,能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。

• 单位
  天津市百利电气有限公司; 河北工业大学