基于加權證據理論的高壓斷路器機械故障智能診斷技術.pdf

1、高壓斷路器在線監(jiān)測和機械故障診斷作為電力設備在線監(jiān)測與故障診斷領域的重要組成部分，逐漸成為國內外的研究熱點。但從目前的研究現(xiàn)狀來看，主要的研究工作還是集中于監(jiān)測單一電氣或機械信號的故障診斷系統(tǒng)。本文在結合近期高壓斷路器在線監(jiān)測和機械故障診斷研究現(xiàn)狀的基礎上，參考高壓斷路器狀態(tài)檢修實用化的迫切要求以及發(fā)展趨勢，以及單一傳感器故障診斷系統(tǒng)存在的缺陷，提出一種基于多傳感器信息融合技術的高壓斷路器機械故障診斷方法。對斷路器分合閘過程中的振動信號

2、及位移-行程特性進行檢測，結合數據庫中儲存的典型故障信號特征向量，獲得斷路器多方面的狀態(tài)信息，最后利用加權證據理論，完成系統(tǒng)的故障模式識別。
　　首先介紹了數據融合的基本原理，并對常見的數據融合方法進行了分類分析，指出了單一傳感器系統(tǒng)在故障診斷各個環(huán)節(jié)的不確定性來源，從而論證了多傳感器數據融合應用到斷路器在線監(jiān)測和機械故障診斷系統(tǒng)的必要性。
　　在研究小波分析理論的基礎上，對小波降噪中小波基函數的選擇、分解層次的選擇、閾值大

3、小以及閾值函數等四個影響因素進行了分析，提出了一種評價小波基函數在小波降噪中優(yōu)劣的評價方法，依據信噪比公式以及LBQ相關性檢驗方法，提出了一種小波閾值降噪算法中最優(yōu)分解層數的自適應算法。
　　采用振動傳感器采集分合閘過程中振動信號的同時，利用拉繩位移傳感器采集動觸頭行程-時間特性，提取出故障特征向量。在傳統(tǒng)的D-S證據理論基礎上，引入了證據可信度的概念，生成加權證據，從而來解決數據融合中可能出現(xiàn)的數據沖突、組合爆炸現(xiàn)象。