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基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断分析           
基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断分析
作者:佚名 文章来源:不详 点击数: 更新时间:2008-9-24 10:36:22

摘要:高压断路器机械故障的出现不仅会引起振动冲击事件的时移,而且会引起时域波形中一些波峰形态的变化。基于小波变换的信号奇异性检测理论,可以求取振动信号包络的奇异性指数,作为特征参数用于故障诊断。对高压断路器合闸振动信号进行了分析,取得了较好的效果。
关键词:高压断路器;小波变换;奇异性指数;信号包络;故障诊断
1 引言
    机械故障是引起高压断路器故障的主要原因,因而高压断路器的机械振动信号在其机械故障诊断中有着重要的作用。断路器在分合闸操作中所产生的振动信号是一系列无规则的信号量,这些振动信号中还会夹杂着各种各样的噪声干扰和随机振动。断路器的机械振动信号是典型的带有噪声的非平稳信号,分析比较困难。从国内外查阅的文献看,由于断路器振动信号在时间上有较好的分辨性,所以对其的分析都是力求从中提取断路器操作过程中振动事件发生的时间信息。
  但在这些振动信号中,故障的出现往往还会引起时域波形中一些波峰形态的变化,所以信号的奇异性也可以用来判别故障的出现。傅立叶变换曾是奇异性分析的主要工具,但傅立叶变换是在全局上提供信号整体奇异性的描述,小波变换具有“变焦”的特点和良好的时频局部化特性,可以把信号在空间和频域上局部化,赋予了信号的局部奇异性,利用小波变换能取得更好的效果。
  本文基于小波变换的信号奇异性检测理论,对断路器合闸时的振动信号首先进行小波去噪处理,提纯有用信号。然后利用Hilbert变换提取信号包络,对包络进行小波变换取得各尺度上的信号波形。最后根据小波变换各尺度上模极大值的传递性来计算信号包络波峰的奇异性指数,以此作为断路器故障诊断的一种特征参数,是一种新颖而比较有效的方法。
2 奇异性与奇异性指数
  一般地,函数(信号)的局部奇异性用李普西兹(Lipschitz)指数来描述,简称Lip指数,亦即奇异性指数。
  定义1个函数f(x)在x0点处是一致李普西兹α,当且仅当存在1个常数K,使得在x0的某一领域内的任意一点x,均有
       
f(x)在区间(a,b)上一致李普西兹α。
    由上述定义不难看出,函数在某一点的李普西兹指数越大,则在该点函数越光滑。函数在某处有间断或某阶导数不连续,则称该函数在此处有奇异性,该点就为函数的奇异点。函数f(x)的局部奇异性与其小波变换的渐进衰减性之间的关系可以描述如下。


      
f(x)趋于0的速度x0在点为sα,小于其它点趋于0的速度s。可见在s很小时孤立点在小波变换中取极大值,这决定了它可以很好的用于突变点的检测。
    对离散二进小波变换,可根据小波变换各尺度上模极大值的传递性来判断奇异点的位置以及作奇异性指数计算。奇异性指数可以如下来近似计算。


         
   根据式(4)计算几个尺度上的α,然后求平均值。

3 信号包络的提取方法

    信号的突变信息往往体现在信号的包络里,而由冲击激发出的诸多高频成分就是包络信号的载波。在机械故障诊断中,用振动信号的包络进行诊断是一种行之有效的方法。最常用的信号包络提取方法就是Hilbert变换法。


于是得到X(T)的解析信号

 
 
便是原始信号的包络.

4弹断路器机械振动信号的小波奇异性仿真分析

    选取断路器的支架为振动测量点,利用加速度传感器获取振动加速度信号。用图1(a)中的Sf来模拟正常情况下某高压断路器某一次合闸产生的振动加速度信号的原始波形,其中包括操动机构的振动冲击原始波形与噪声干扰波形。
    采用Daubechies小波系列的dB10小波进行6层小波变换仿真分析。首先利用小波变换进行软阀值消噪处理,得到去噪后重构的振动信号波形如图1(b)中的Sf0所示,可以看出去噪效果明显。图2中Sfb为利用Hilbert变换提取的断路器振动信号去噪后的包络波形,对此包络进行6层小波分解。
              

           

           


  图3中的Wf1~Wf6为包络信号Sfb在尺度i=1~6上的小波分解信号波形,它们各自的包络波形如图4中的Wfb1~Wfb6所示。信号包络波峰出现的时刻对应了振动事件发生的时刻,从图4中的信号包络波形可以较精确的提取断路器振动事件发生的时间点。断路器动静触头接触时引起的振动最为激烈,产生的振动信号也最为明显,提取此刻的信号特征作为故障诊断的依据是可行的。从图4可以看出断路器动触头接触时刻为t=0.169s。根据上述理论,利用小波分解不同尺度上的模极大值,可以求得动静触头接触时产生的振动信号包络波峰的奇异性指数为α=0.6324。
               

           

              


   

             

  
    现选择断路器常见故障———基座螺钉松动进行模拟分析,基座螺钉松动时断路器合闸振动信号去噪后的波形如图5(a)中的Sfg所示,图5(b)中的Sff为提取的信号包络波形,求得它的奇异性指数为α=0.4521。


             
    表1是计算得到的正常与故障情况下的包络波峰奇异性指数的3组数据,发现正常情况下信号的奇异性指数明显比基座螺钉松动故障时要大。实际上,由于基座螺钉松动时,振动传感器得到的还包括操动机构与机架撞击引起的振动,两种振动叠加加大了振动冲击的激烈程度。说明将小波奇异性指数作为特征参数用于断路器的故障诊断确是一种有效的方法。
          

 


  在实际工程应用中,可以将断路器正常工作时的动静触头接触时产生的振动信号包络波峰的奇异性指数作以记录,计算出它的统计性指标———均值存入用于巡回检测的微机系统。在每次作诊断时,把计算得到的奇异性指数直接与正常指标进行比较,实现故障的自动诊断。从上面的分析还可以看出,振动信号包络进行小波分解后再对其进行Hilbert变换,可以更加准确的提取振动事件发生的时间点。如果同时将奇异性指数和振动事件发生的时间点作为特征参数进行故障诊断,将会提高诊断的准确性。同时,为提高系统可靠性,要正确选择振动传感器的安装位置以获取准确信息。

5 结论

  奇异性指数刻画了信号峰值的陡峭程度,而基于小波变换信号奇异性检测理论求取的奇异性指数刻画了信号的局部奇异性特征。由于正常与故障时断路器合闸产生的振动信号波形不同,将会引起信号局部包络波峰的缓陡程度不同,从而使得奇异性指数发生变化。将小波奇异性检测引入高压断路器故障诊断中不失为一种新颖而有效的方法。

参考文献:


[1]Mallat S,Hwang W L.Singularity detection and processing withwavelet[J]IEEE Trans on Information Theory,1992,38(2):617-643.
[2]林京,等(Lin Jing,etal).小波奇异性检测及其在故障诊断中的应用(Singularity detection using wavelet andits application inmechanicalfault diagnosis)[J].信号处理(Signal Processing),1997,13(2).
[3]向阳,等(Xiang Yang,etal).小波分析在信号奇异性探测及瞬态信号检测中的应用(The application of wavelet analysis insignalsingularity detectionand transientsignaldetection)[J].振动与冲击(Joumalof Vibration and Shock),1997,16(4):.
[4]张绪省(Zhang Xusheng).机械振动非平稳信号时频分析方法的研究(Study on time-frequencyanalysismethodsofnon-stationarysignalsformechanicalvibration)[D]哈尔滨:哈尔滨 工业大学(Harbin:Harbin Instituteof Technology),1995:47-53.
[5]秦前清,杨宗凯(Qin Qianqing,Yang Zongkai).实用小波分析(Applied waveletanalysis)[M].西安:西安电子科技大学出版社(Xi’an:XidianUniversity Press),1994.

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