基于CAN总线的煤矿地面10kV开关柜在线监测研究

发布时间：2017-04-06 17:13

  本文关键词：基于CAN总线的煤矿地面10kV开关柜在线监测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为连接电网和矿井供电系统的枢纽设备,煤矿地面10kV开关柜的运行状况对煤矿供电系统的稳定性和可靠性起着至关重要的影响作用。因此,实时地对煤矿地面10kV开关柜的运行状态进行在线监测和诊断是非常必要的。本文受河南省产学研项目——“煤矿变电站配电设备及下井电缆运行状态检修决策系统”(项目编号:132107000027)的资助,为实现开关柜设备的智能化、网络化改造,开展对矿用高压开关柜运行状况在线监测与机械故障诊断的研究,提出了基于CAN总线的煤矿地面10kV开关柜在线监测与诊断系统。依据所需监测的状态数据,文章设计了整个系统的总体结构并搭建系统的硬件平台,以工业控制计算机为上位机,采用LabVIEW编写上位机数据处理和监测软件,凭借CAN总线实时性强、可靠性高、拓扑结构易于扩展的优势,系统能够实现同时对多台开关柜运行状况的实时、全面、准确的在线监测。此外,文章对经验模态分解法进行边界延拓,克服了其在分解过程中的端点效应,以此改进的EMD分解法将断路器机械振动信号分解为有限个相互独立的IMF函数,以各IMF包络的能量熵特征值作为RBF神经网络的输入,采用可快速收敛且分类能力良好的交替梯度法训练RBF神经网络模型,实现了利用振动信号对断路器机械故障的准确诊断。最后,以KYN28A-12(Z)型高压开关柜(配ZN63A-12型弹簧操动机构真空断路器)为测试对象,现场调试结果表明在线监测系统具有很高的可靠性和精确度,可实时、全面地掌握开关柜的运行状况。运用改进的EMD分解、IMF能量熵和交替梯度算法训练的RBF神经网络结合的诊断方法,能够相当快速和准确地识别出断路器的常见机械故障类型,切实地为煤矿高压开关柜的检修提供决策依据。
【关键词】：10kV开关柜 在线监测 状态诊断 CAN总线 边界延拓 EMD分解 RBF神经网络
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD61;TM591
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 研究意义与背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文的主要研究工作13-14
• 1.4 本章小结14-16
• 2 开关柜的结构特点及在线监测内容16-20
• 2.1 煤矿地面 10kV开关柜的结构特点16
• 2.2 10kV开关柜在线监测内容16-18
• 2.3 本章小结18-20
• 3 在线监测系统硬件设计20-52
• 3.1 在线监测系统总体结构20-22
• 3.2 监测原理及传感器选型22-35
• 3.2.1 下井电缆绝缘监测22-25
• 3.2.2 母排与隔离开关触头温度监测25-26
• 3.2.3 断路器真空度监测26-29
• 3.2.4 断路器振动信号监测29-31
• 3.2.5 分合闸速度监测31-34
• 3.2.6 脱扣器老化程度监测34-35
• 3.2.7 断路器动作事件记录35
• 3.3 信号处理模块及采集卡选型35-40
• 3.3.1 信号处理模块35-38
• 3.3.2 数据采集卡38-40
• 3.4 电源模块选型40-43
• 3.5 总线通讯系统设计43-48
• 3.5.1 现场总线技术43-44
• 3.5.2 CAN总线的特点及数据结构44-47
• 3.5.3 CAN总线通讯网络的设计47-48
• 3.6 硬件电路接线图48-50
• 3.7 本章小结50-52
• 4 上位机在线监测软件设计52-62
• 4.1 LabVIEW图形化编程语言52-53
• 4.2 数据的软件滤波53-55
• 4.3 系统软件总体设计55-57
• 4.4 在线监测界面设计57-60
• 4.5 主要功能程序设计60-61
• 4.6 本章小结61-62
• 5 高压开关柜机械特性诊断研究62-72
• 5.1 机械特性诊断方法选取62-64
• 5.2 边界延拓的EMD分解法64-67
• 5.3 交替梯度训练的RBF神经网络67-69
• 5.4 机械特性诊断流程69-70
• 5.5 本章小结70-72
• 6 系统调试与结果分析72-84
• 6.1 在线监测结果分析72-77
• 6.1.1 母排与隔离开关触头温度在线监测72-73
• 6.1.2 真空度在线监测73-74
• 6.1.3 电缆绝缘取样电压和电流在线监测74-75
• 6.1.4 断路器机械特性在线监测75-77
• 6.1.5 断路器动作事件记录77
• 6.2 机械特性诊断结果分析77-83
• 6.3 本章小结83-84
• 7 结论与展望84-86
• 7.1 结论84-85
• 7.2 后续研究展望85-86
• 参考文献86-90
• 作者简历90-92
• 学位论文数据集92

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