矿用高压真空配电装置故障模式识别技术研究

发布时间：2017-03-19 13:06

  本文关键词：矿用高压真空配电装置故障模式识别技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本论文是山西省科技重大专项“基于物联网的煤矿重大生产装备状态监测及全寿命周期管理系统开发”(项目编号:20131101029)的重要研究内容之一,是针对煤矿井下移动变电站高压侧配电装置故障率高、故障监测与诊断系统不完善等问题提出的。高压真空配电装置担负着煤矿井下电能分配的主要任务,是矿井供电系统的核心设备之一,它能否可靠工作将直接影响着煤矿企业的供电安全和生产安全。同时,随着矿井供电系统电压等级和负荷容量的不断攀升,高压真空配电装置的使用量也得到了空前提高。但是,由于煤矿井下环境恶劣、负荷变动大、且缺乏状态监测和故障模式识别技术的应用,矿用高压真空配电装置在运行期间因自身故障导致的煤矿安全事故频频发生。因此,为了准确诊断出高压真空配电装置的当前状态,并在高压真空配电装置故障前给用户提出可信的设备运行指导性意见和建议,最大限度地确保矿井供电安全和生产安全,研究矿用高压真空配电装置故障模式识别技术具有极其重要的现实意义。针对目前矿用高压真空配电装置存在的问题,本文就其故障模式识别技术进行了系统研究,主要研究内容如下:通过现场调研与查阅大量文献资料,梳理了矿用高压真空配电装置的组成结构与常见故障,统计了高压开关中各故障所占比例,分析总结了各种故障的可能形成原因及故障监测信息的特性状态,建立了系统故障模式识别总体策略。依据故障机理,重点研究了各故障监测对象的状态特性,包括分闸与合闸线圈的电流状态特性、储能电容电压状态特性、断路器动作状态特性、振动状态特性、真空灭弧室真空度状态特性。确立了控制回路电气信号、机械状态信号、灭弧室真空度的状态信息获取方法。搭建了故障数据监测以及故障模式识别实验平台,包括监测用传感器的选型,以及上位机与下位机的配置。上位机以LABVIEW为平台,编写了故障特征提取程序与数据分类管理程序,通过对上、下位机整体调试,编写了下位机采集与通讯程序,实现了数据采集、传输准确可靠,能够有效提取故障信息。研究了支持向量机(SVM)的基本理论,提出了基于支持向量机增量学习的故障模式识别方法。结合工业实际,总结了故障特征数据样本建立方法,提出了故障分类识别实现方案。进行了控制回路电气故障和机械故障的模拟实验,包括供电电压异常、回路电阻增加以及辅助开关失效、主轴卡涩与分闸弹簧螺丝松动故障等。通过训练支持向量机分类识别模型与增量学习模型,建立了电气故障模式识别模型与机械故障模式识别模型。验证表明,各模型的识别准确率都在90%以上,达到了故障模式识别的目的。提出了灭弧室真空度劣化故障模拟实验方案,研究了真空度劣化时屏蔽罩电位的变化规律与灭弧室内局部放电变化规律,对灭弧室真空度识别具有重要的理论意义和实用价值。
【关键词】：矿用高压真空配电装置 模式识别 故障诊断 支持向量机
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD61;TM63
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题背景和研究意义11-12
• 1.2 高压配电装置故障诊断与故障模式识别的研究现状及趋势12-15
• 1.2.1 电力设备故障诊断及模式识别技术的现状及趋势12-14
• 1.2.2 矿用高压真空配电装置故障诊断及模式识别技术研究现状14-15
• 1.2.3 项目研究基础15
• 1.3 本文的研究目标及主要研究内容15-17
• 第二章 矿用高压真空配电装置故障模式识别基本理论17-33
• 2.1 配电装置基本结构17
• 2.2 高压配电装置常见故障统计分析17-18
• 2.3 故障监测对象状态特性分析18-32
• 2.3.1 分合闸线圈电流状态特性分析18-22
• 2.3.2 储能电容电压状态特性分析22-24
• 2.3.3 断路器动作状态特性分析24-26
• 2.3.4 振动状态特性分析26-27
• 2.3.5 真空灭弧室真空度状态特性分析27-32
• 2.4 本章小节32-33
• 第三章 矿用高压真空配电装置状态信息获取方法33-41
• 3.1 控制回路状态信息获取方法33-35
• 3.1.1 控制单元基本结构33-34
• 3.1.2 控制回路状态信息获取34-35
• 3.2 机械状态信息获取方法35-37
• 3.2.1 机械部件基本结构35
• 3.2.2 机械状态信息获取35-37
• 3.3 真空灭弧室状态信息获取37-40
• 3.3.1 灭弧室基本结构37-38
• 3.3.2 真空度劣化信息获取38-40
• 3.4 本章小节40-41
• 第四章 故障数据监测与模式识别平台设计与实现41-51
• 4.1 系统总体方案设计41-42
• 4.1.1 系统硬件结构41-42
• 4.1.2 系统软件结构42
• 4.2 数据监测系统硬件设计与实现42-46
• 4.2.1 传感器选型与安装42-44
• 4.2.2 下位机设计44-46
• 4.2.3 上位机配置46
• 4.3 软件平台设计与实现46-49
• 4.3.1 信号采集与通信程序设计46-49
• 4.3.2 上位机程序设计49
• 4.4 本章小节49-51
• 第五章 故障特征提取与故障模式识别51-63
• 5.1 故障模式识别实现步骤51
• 5.2 故障特征提取方法51-56
• 5.2.1 控制回路电信号特征提取方法51-53
• 5.2.2 断路器动作状态信号特征提取方法53-55
• 5.2.3 振动信号特征提取方法55-56
• 5.3 基于SVM增量学习的故障分类识别方法56-59
• 5.3.1 SVM分类模型的建立56-58
• 5.3.2 SVM增量学习算法58-59
• 5.4 故障分类识别方法的实现59-61
• 5.4.1 特征数据样本的建立59-60
• 5.4.2 故障分类识别模型训练60
• 5.4.3 模型准确率验证60-61
• 5.5 本章小节61-63
• 第六章 实验及结果分析63-81
• 6.1 控制回路电气故障模式识别63-69
• 6.1.1 电源电压异常模拟实验63-65
• 6.1.2 分合闸线圈及储能电容故障模拟实验65-66
• 6.1.3 辅助开关失效模拟实验66-67
• 6.1.4 电气故障分类识别模型的建立67-69
• 6.2 机械故障模式识别69-75
• 6.2.1 触头及连杆机构卡涩模拟实验69-71
• 6.2.2 分闸弹簧螺丝松动模拟实验71-73
• 6.2.3 机械故障分类识别模型的建立73-75
• 6.3 真空灭弧室真空度劣化故障模式识别方法探究75-80
• 6.3.1 真空度劣化与屏蔽罩电位关系探究实验75-77
• 6.3.2 真空度劣化与局部放电关系探究实验77-80
• 6.4 本章小节80-81
• 第七章 结论与展望81-83
• 7.1 研究结论81
• 7.2 工作展望81-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 作者在攻读硕士期间的研究成果89

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