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基于PHM技术的开关柜故障监测及诊断方法研究

发布时间:2017-08-16 06:33

  本文关键词:基于PHM技术的开关柜故障监测及诊断方法研究


  更多相关文章: 开关柜 故障监测 故障诊断 健康管理 马氏距离


【摘要】:开关柜作为电力系统中线路开合、电力设备控制和保护的重要设备,在发电、输电和配电的各环节中广泛运用,开关柜的安全运行将直接影响用户供电的可靠性。如果不能在故障发生之前实现预警,将造成大量的人力物力损失,给停电区域的供电恢复工作带来极大的不便。因此,对开关柜进行故障实时监测,以及其故障预测和诊断的研究具有重要意义。本论文结合浙江群力电气有限公司对智能开关柜的实际需求,设计开发主要含有开关柜故障监测及诊断的智能监控系统平台,论文完成的主要工作如下:①分析开关柜常见故障类型,归纳出典型故障的故障特征量构成原始故障特征量集合。根据开关柜的分室结构和原始特征集合,确定故障特征在线监测方案,设计故障特征量监测结构和监测点布置;②提出基于故障预测与健康管理技术的智能开关柜故障监测及诊断方法,采用最小冗余最大相关原则对原始特征集合进行降维和处理,得到最优故障特征子集;通过马氏距离量化故障特征量与标准样本的相似度,确定马氏距离阀值,由此实现开关柜的故障诊断。③设计开发一套智能开关柜状态监测及故障诊断系统平台。设计硬件设备,用于采集故障特征量,实现实时显示,提供数据存储和调用等功能;利用软件对故障特征量进行处理和分析,直观显示开关柜实时状态,辅助判断故障来源,通过算法实现开关柜故障诊断功能,并提供维修建议。
【关键词】:开关柜 故障监测 故障诊断 健康管理 马氏距离
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM591
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-9
  • 第1章 绪论9-15
  • 1.1 意义和背景9-10
  • 1.2 国内外研究动态10-12
  • 1.2.1 PHM理论研究与应用现状10-11
  • 1.2.2 开关柜状态监测及故障诊断研究现状11-12
  • 1.3 课题研究的内容12-13
  • 1.4 研究方案及难点13-15
  • 第2章 开关柜故障特征监测方案15-22
  • 2.1 引言15
  • 2.2 开关柜典型故障及其特征15-18
  • 2.2.1 开关柜典型故障类型及相应特征15-17
  • 2.2.2 开关柜原始特征集合确定17-18
  • 2.3 开关柜故障特征监测结构及测点布置18-21
  • 2.3.1 开关柜基本结构18-19
  • 2.3.2 故障特征监测结构设计19-20
  • 2.3.3 故障特征监测点布置20-21
  • 2.4 小结21-22
  • 第3章 基于PHM技术的开关柜故障监测及诊断方法22-32
  • 3.1 引言22
  • 3.2 PHM技术22-24
  • 3.2.1 PHM技术基本概念22-23
  • 3.2.2 PHM技术体系结构23-24
  • 3.3 基于MRMR的特征量处理方法24-25
  • 3.4 基于马氏距离的开关柜故障诊断方法25-28
  • 3.4.1 马氏距离法基本原理25-27
  • 3.4.2 基于马氏距离的开关柜故障诊断27-28
  • 3.5 基于马氏距离的开关柜故障诊断结果分析28-31
  • 3.6 小结31-32
  • 第4章 智能开关柜故障监测及诊断系统平台设计32-48
  • 4.1 引言32
  • 4.2 智能开关柜故障监测及诊断系统平台总体方案32-34
  • 4.2.1 智能系统平台结构32-33
  • 4.2.2 智能系统平台主要特点33-34
  • 4.3 智能开关柜故障监测及诊断系统平台硬件设计34-41
  • 4.3.1 综合信息采集及故障记录模块34-36
  • 4.3.2 电气设备运行环境监测调控模块36-38
  • 4.3.3 电气设备运行温度监测模块38-39
  • 4.3.4 便携式数据采集及后台控制管理模块39-41
  • 4.4 智能开关柜故障监测及诊断系统平台软件设计41-47
  • 4.4.1 软件设计方案41-42
  • 4.4.2 软件应用42-44
  • 4.4.3 软件数据库设计44-47
  • 4.5 小结47-48
  • 第5章 结论与展望48-50
  • 参考文献50-53
  • 致谢53-54
  • 作者简介54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 赵建光;李红波;曾繁景;李铁峰;;模拟电路的马氏距离故障诊断方法研究[J];电子测量技术;2012年03期

2 王有元;刘强;陆国俊;黄炎光;;开关柜结构对超高频电磁波传播特性的影响分析[J];电工技术学报;2013年11期

3 李仁璞,王正欧;一种结构自适应的神经网络特征选择方法[J];计算机研究与发展;2002年12期

4 刘志伟;刘锐;徐劲松;李毅;周黎明;;复杂系统故障预测与健康管理(PHM)技术研究[J];计算机测量与控制;2010年12期

5 孙健秧;郭建钊;姚良铸;黄峰铭;;中压智能开关柜技术综述及解决方案的探讨[J];华东电力;2012年04期

6 吕超;于洪海;王立欣;;基于人工免疫网络的断路器在线自学习故障诊断[J];中国电机工程学报;2009年34期



本文编号:681892

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