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摘要
高压断路器动作声信号中包含其本体的机械状态信息。以LW30-252型SF6高压断路器的CT26弹簧操动机构为研究对象，搭建故障模拟平台，模拟了高压断路器油缓冲器漏油、合闸弹簧疲劳、传动轴销磨损、主轴卡涩、地脚螺栓松动共5种典型潜伏性故障，然后以断路器动作的声音为检测信号，提取声信号的梅尔倒谱系数、伽马通滤波倒谱系数与幂律归一化倒谱系数共同构成混合倒谱系数，输入卷积神经网络进行故障识别，并在实测的断路器潜伏性故障声纹数据集上进行了验证，结果表明本文方法能够有效实现断路器的5种潜伏性机械故障诊断。
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单位中国电力科学研究院有限公司; 华北电力大学
