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摘要：本文分析了断路器操动机构分合闸操作中的机械运动过程，结合振动信号确定了以振动事件作为振动信号特征的提取方法，对高压断路器典型故障进行模拟，并利用振动事件时间特征参量对其进行诊断，建立断路器故障与振动图谱间的关系，为断路器状态监测技术的研究应用奠定了理论基础。
关键词：高压断路器；典型；机械故障；模拟；诊断
引言
高压断路器是电力系统的关键设备之一，当它发生故障时往往会带来严重的后果。许多断路器的故障率并不因为周期性检修而降低，而且有些断路器在被检修后可靠性反而大大降低，每台断路器的实际故障情况不能预测。国内外对断路器故障的统计分析表明，高达60%～70%的断路器故障（包括拒分、拒合和误动）源于机械原因，而操动机构和传动系统的故障是造成拒分、拒合和误动的主要原因；同时据统计在断路器严重和危机缺陷中，电气控制回路与机械故障是主要缺陷，占68%，其中传动机构松动变形、储能系统故障、弹簧机构弹簧出现裂纹等缺陷占主要缺陷的46%，因此加强断路器机械状态的检测和诊断对保证断路器安全稳定运行具有重要意义。
1 振动事件提取方法
断路器在操作过程中会产生一系列的撞击或摩擦，这些撞击和摩擦事件可以通过振动信号反映出来。通过对断路器机构动作原理的分析及关键部位的检测，就可以确定断路器动作过程中反映断路器机械状态的关键事件[1]。
测量系统测得振动信号后，需经过一定的信号分析处理方法，才能得到表征断路器机械状态的特征参量，综合使用小波分析方法、包络分析方法和突变信号起始点提取方法对振动信号进行处理，提取振动事件的起始点作为特征量[2]。
首先使用数据格式转换程序模块对采集到的信号进行格式转换以便于快速分析处理，然后对原信号进行小波去噪处理，处理掉试验现场噪声。而后对去噪后的数据进行希尔伯特变换、低通滤波等处理得到清晰的包络谱线，最后再使用突变信号起始点提取法，得到振动事件的发生时刻并以此作为断路器的振动信号的特征参量。图1为振动信号分析处理流程图。
图2 分闸电磁铁 图3 分闸脱扣器
缺陷特征参量比较图 缺陷特征参量比较图
2.2 脱扣器故障
断路器在合闸状态时，分闸电磁铁顶杆与脱扣器锁闩间隙正常值范围为0.8-1.0mm。分别调节顶杆与脱扣器锁闩间隙至0.5mm和1.7mm，其他间隙距离不变，这样就可以模拟脱扣器锁闩松动造成的脱扣器故障。两种状态下，分别进行了5次合闸操作和5次分闸操作。图2为分闸脱扣器缺陷特征参量比较图，代表顶杆与锁闩间距小状态的上部曲线与标准状态的中间曲线相比，有20ms的延后。这是因为顶杆与锁闩的间距小，顶杆在运动速度较小时即有较大的反力，造成了振动事件发生时刻的延后和较大的发生时刻分散性（可达8ms以上）。下部曲线代表顶杆与锁闩间距大状态，该曲线与标准状态中间曲线相比，有1ms左右的提前，分散性也较小，较为稳定。分析原因为：顶杆与锁闩间距大，动铁芯所带动的顶杆有较长的加速运动距离，从而可以较快的带动锁闩完成分闸操作，致使分闸振动事件有提前的趋势。
2.3 传动机构故障
调节输出拉杆可以改变凸轮与主拐臂之间的距离，模拟断路器传动机构故障。断路器分闸状态下，凸轮与主拐臂间正常距离为1.0mm，试验中分别调节此距离至0.4mm、和1.9mm，每种距离条件下分别进行了5次合闸操作和5次分闸操作。合闸操作中的前四个振动事件在三种状态下基本一致。
试验结果显示合闸振动事件（合闸电磁铁动静铁芯碰撞、合闸脱扣件与支座碰撞、合闸保持掣子与合闸锁闩碰撞和合闸保持掣子与棘轮碰撞）与主拐臂输出连杆长度无关。而合闸振动事件（分闸保掣子与主拐臂止位销多次碰撞）则随着凸轮与主拐臂间距的增大而提前，表现出较强的规律性。
3 故障模拟与诊断
特征量提取以后，故障识别就成为下一步工作，包括判断设备已发生故障及故障的原因。
（1）专家系统法。故障诊断专家系统是一种人工智能的计算机诊断系统，它能够模仿该领域专家的思维模式，通过理论分析、实践经验和实验建立起一个可靠的知识库，对得到的信息进行推理分析，从而对设备的状态做出决策。但是故障诊断专家系统建立知识库较困难，特别是复杂故障诊断时，所需知识库更为庞大。
（2）粗糙集理论。粗糙集理论是基于不可分辨性的思想和知识简化的方法，在保持分类能力不变的情况下，通过知识约简，从数据中推理逻辑规则作为知识系统的模型。
（3）人工免疫网络法。人工免疫网络是通过模拟生物免疫系统的新型智能算法，具有很强的学习能力。在进行训练期间，将故障信息作为系统的抗原，面在相应的系统山现抗体，通过多次迭代形成抗体集，当分辨故障类别时，可以将距高抗原最近的抗体集作为诊断依据。
4 结论
本文通过提取振动信号的振动事件起始点作为分析振动信号特征参量的分析方法，并确定了振动事件起始点的提取算法。通过高压断路器分闸电磁铁故障、脱扣器故障、传动机构故障，证明了振动事件起始点分析方法的有效性，建立了振动波谱与故障类型的关系。
由于断路器的固定方式、环境条件等试验条件与现场运行时有一定差距，模拟故障大多为单因素变化的结果，如调节拉杆的长度或弹簧的压缩量，实际运行中所发生故障一般为多因素变化的综合结果。大量积累现场故障数据，深入研究故障演变规律，通过数据积累和统计，建立各类型断路器的各种故障、缺陷及其严重程度、故障原因、发生概率的数据库，可以为故障诊断技术的实际应用提供基础性的现场样本数据。
目前断路器实行的状态检修是以状态检测、监测和故障诊断为基础，它根据断路器的运行与检修的历史试验数据、监测数据，分析趋势，诊断状态，评估寿命，确定检修项目及周期。避免失修与过修现象的发生，延长设备寿命、降低维护成本。本文的研究内容为下一步断路器状态监测技术的研究应用奠定了理论基础，具有很强的现实指导意义。
参考文献：
[1]孙来军，胡晓光，纪延超.改进的小波包-特征熵在高压断路器故障诊断中的应用[J].中国电机工程学报，2007（12）：103-108.
[2]沈力，黄瑜珑，钱家骊.高压断路器机械状态监测的研究[J].中国电机工程学报，1997（02）：113-117.
论文作者:柳贡强
论文发表刊物:《河南电力》2019年5期
论文发表时间:2019/11/19
标签：断路器论文; 故障论文; 状态论文; 事件论文; 信号论文; 参量论文; 特征论文; 《河南电力》2019年5期论文;