论文总字数：20414字

摘 要

作为电力系统的高压电路中的重要元件,高压断路器对于整个系统的可靠性和安全性极为关键。在分析了高压断路器在线监测系统的结构和功能的基础上，由于振动信号能够反映大量的物理状态，本论文主要研究了振动信号的监测方法，然后可以从中提取出特征频率量，从而判断出故障类型。在信号进行处理方面，本文主要采用对信号具有降噪优点的希尔伯特-黄变换方法。在故障诊断方法的选择中，主要研究了BP和RBF神经网络方法，并掌握其中的BP和RBF算法。最后运用LabVIEW软件开发工具，设计出对于高压断路器常见的动触头软连接夹片、锁栓和基座螺丝松动3种机械故障的诊断系统，使用希尔伯特-黄变换对监测到的振动信号进行处理后，可在边际图谱中获得对应的特征频率量，然后建立起数据库来训练RBF神经网络，用训练后的RBF神经网络对特征量进行分类，并与数据库中的标准值比较，从而实现故障诊断。

关键词：高压断路器；在线监测；振动信号；特征量；故障诊断

Research on Fault Diagnosis System of High Voltage Circuit Breaker

Abstract

As a significant section of high-voltage circuit in power system, high-voltage circuit breaker is very essential for the reliability and safety of the whole system.Based on the analysis of the structure and function of the on-line monitoring system of high-voltage circuit breaker,this article mainly studies the monitoring method of vibration signal. The vibration signal is rich in a lot of physical state information,which can extract the characteristic frequency from the vibration signal, so as to determine the fault type. In this paper, Hilbert Huang transform is used to process the signal, and its advantages are used to reduce the noise of the signal. In the selection of fault diagnosis methods, we mainly study BP and RBF neural network methods, and master the BP and RBF algorithm.Finally, using LabVIEW software platform, a diagnosis system for three kinds of common mechanical faults of high-voltage circuit breaker is designed. After the vibration signal is processed by Hilbert Huang transform, the corresponding characteristic quantity can be obtained from the marginal map, and then a database is established to train the RBF neural network. The trained RBF neural network is used to analyze the characteristics The quantity is classified and compared with the standard value in the database to realize fault diagnosis.

Keywords: High Voltage Circuit Breaker; Online Monitoring;Vibration Signal;Characteristic Quantity;Fault Diagnosis

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 课题背景和意义 1

1.2 课题的国内外发展现状 1

1.2.1 国外对高压断路器故障诊断的研究现状 1

1.2.2 国内对高压断路器故障诊断的研究现状 1

1.3 目前高压断路器故障诊断存在的问题 2

1.4 本文主要研究的内容 2

第二章 高压断路器的原理及常见故障 4

2.1 高压断路器的种类和原理 4

2.1.1 高压断路器的种类及特点 4

2.1.2 高压断路器的结构和基本原理 4

2.2 高压断路器技术参数 5

2.2.1 开断和关合电路方面 5

2.2.2 一般电气性能方面 5

2.3 高压断路器的故障分析 6

2.3.1 拒动故障 6

2.3.2 误动故障 6

2.3.3 绝缘故障 6

2.3.4 载流故障 7

2.3.5 开断和关合故障 7

第三章 高压断路器在线监测系统研究 8

3.1 高压断路器在线监测系统的结构和要求 8

3.1.1 高压断路器在线监测系统的基本要求 8

3.1.2 高压断路器在线监测系统的结构 8

3.2 高压断路器机械性能在线监测的方法和原理 9

3.2.1 高压断路器在线监测方法概述 9

3.2.2 分合闸线圈电流信号的监测 9

3.2.3 高压断路器振动信号的监测 11

第四章 高压断路器故障诊断技术 12

4.1 希尔伯特-黄变换理论 12

4.1.1 经验模态分解法基本原理 12

4.1.2 希尔伯特变换 12

4.2 神经网络分类器 13

4.2.1 BP神经网络 13

4.2.2 RBF神经网络 14

第五章 高压断路器故障诊断系统设计 16

5.1 开发软件的选择 16

5.2 系统软件的总体结构 16

5.3 主界面设计 19

第六章 结束语 22

致 谢 23

参考文献 24

第一章 绪 论

1.1 课题背景和意义

电力用户的用电量和国家每年的发电量正在逐步增加,因此对于电力系统来说,提高它的安全可靠性更加重要。高压断路器作为重要电器元件，其故障带来的后果极为严重，所以需要实施对它的在线监测和故障诊断，及时了解情况，得到它的正确状态。高压断路器主要用于在正常运行时，根据系统自身的需要，使得部分或全部的电气设备投入或退出运行，从而控制接通或断开电路；在故障情况时，在继电保护装置的作用下，迅速将故障部分从系统中切除，从而保证其余部分能够正常运行^[1]。如果不及时地切除故障，会直接造成被保护的线路和设备受损，并造成用户大面积的停电，给社会带来较大的经济损失。因此高压断路器的运行可靠性对于电力系统的稳定至关重要。

之前我国的电力企业对于高压断路器的诊断检修方式主要有事后维修和定期检修，在高压断路器发生故障之后才进行的维修称为事后维修，这种检修方式既不经济也不有效^[1]。根据一定的时间间隔来对设备进行预防的检查和维修就是定期检修，这种检修方式需要的工作量大，并且缺乏科学性。因此现在大多采用状态检测方式，在断路器正常工作的情况下，通过监测装置在线检测高压断路器的实时参数数据，通过对数据的分析即可判断它的工作状态，及时发现故障，从而提高高压断路器的运行可靠性。

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