基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断

发布时间：2018-04-26 00:34

  本文选题：万能式断路器 + 储能电机电流　； 参考：《仪器仪表学报》2017年04期

【摘要】：电机电流信号常用于分析电动机本身的故障问题,但对其应用于与电机相连机构的故障分析的研究较少。提出一种基于储能电机电流分析的万能式断路器操作机构故障诊断方法。首先采用Hilbert幅值解调法和改进的小波包阈值法相结合获取交流电流信号的包络线,以解决随机噪声干扰造成的所提取包络线粗糙的问题;然后通过包络线提取电流信号的时间量、电流量以及峭度作为不同故障状态电流波形的特征参数;最后融合模糊聚类和量子粒子群优化的相关向量机实现对断路器正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩以及脱落的4种状态的辨识。构建了基于电流分析的万能式断路器故障诊断系统,在不同工况下进行了验证,结果表明该方法能有效提取操作机构储能相关部件的故障特征,实现了对操作机构储能相关部件的故障诊断。
[Abstract]:The motor current signal is often used to analyze the fault of the motor itself, but its application to the fault analysis of the mechanism connected to the motor is less studied. A fault diagnosis method for operating mechanism of universal circuit breaker based on current analysis of energy storage motor is proposed. Firstly, the Hilbert amplitude demodulation method and the improved wavelet packet threshold method are used to obtain the envelope of AC current signal to solve the problem of rough envelope caused by random noise interference. Then the time, current and kurtosis of the current signal are extracted by envelope as the characteristic parameters of different fault state current waveforms. Finally, the correlation vector machine based on fuzzy clustering and quantum particle swarm optimization is used to realize the normal state of circuit breaker. Drive gear jam, energy storage spring jam and shedding 4 state identification. The fault diagnosis system of universal circuit breaker based on current analysis is constructed and verified under different working conditions. The results show that this method can effectively extract the fault characteristics of operating mechanism energy storage components. The fault diagnosis of the energy storage components of the operating mechanism is realized.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;天津市百利电气有限公司;
【基金】：河北省教育厅资助科研项目(ZD2016108) 天津市科技特派员项目(16JCTPJC51700)资助
【分类号】：TM561

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本文编号：1803706