基于加權(quán)證據(jù)理論的高壓斷路器機械故障智能診斷技術(shù).pdf

1、高壓斷路器在線監(jiān)測和機械故障診斷作為電力設(shè)備在線監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域的重要組成部分，逐漸成為國內(nèi)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(jié)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(chǔ)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(shù)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(jié)合數(shù)據(jù)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(quán)證據(jù)理論，完成系統(tǒng)的故障模式識別。
　　首先介紹了數(shù)據(jù)融合的基本原理，并對常見的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融合應(yīng)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(chǔ)上，對小波降噪中小波基函數(shù)的選擇、分解層次的選擇、閾值大

3、小以及閾值函數(shù)等四個影響因素進行了分析，提出了一種評價小波基函數(shù)在小波降噪中優(yōu)劣的評價方法，依據(jù)信噪比公式以及LBQ相關(guān)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(shù)的自適應(yīng)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(jù)理論基礎(chǔ)上，引入了證據(jù)可信度的概念，生成加權(quán)證據(jù)，從而來解決數(shù)據(jù)融合中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)沖突、組合爆炸現(xiàn)象。