基于異常振動(dòng)分析的GIS機(jī)械故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于現(xiàn)代電力的要求越來越高。近年來，伴隨著電壓等級(jí)的不斷提高，對(duì)電能質(zhì)量的可靠性也提出了更高的要求。SF6氣體絕緣金屬封閉式組合電器(GIS)由于具有占地面積小、可靠性高等特點(diǎn)，成為電力系統(tǒng)的重要組成部分。但近年來，隨著國民用電的進(jìn)一步提高，電網(wǎng)故障事故頻發(fā)，而GIS作為重要環(huán)節(jié)，一旦出現(xiàn)故障就可能造成大規(guī)模的停電事故，致使電網(wǎng)損失慘重。所以，保證GIS的安全運(yùn)行利國利民。
　　本文致力于研究GIS兩種

2、常見的機(jī)械故障，最關(guān)鍵的是從振動(dòng)信號(hào)中提取對(duì)應(yīng)故障的特征信息。對(duì)變分模態(tài)分解(VMD)算法的基本原理進(jìn)行詳細(xì)說明，針對(duì)它的參數(shù)不易確定的特性，提出了運(yùn)用混沌布谷鳥算法優(yōu)化VMD參數(shù)的方法。并通過測試函數(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥優(yōu)化算法和混沌布谷鳥優(yōu)化算法進(jìn)行仿真對(duì)比，驗(yàn)證了混沌布谷鳥優(yōu)化算法無論是收斂性還是搜索速度上均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥優(yōu)化算法。
　　以實(shí)驗(yàn)室仿真GIS試驗(yàn)段作為研究對(duì)象，構(gòu)造螺絲松動(dòng)和金屬微粒振動(dòng)兩種常見GIS故障，提出了一種基

3、于混沌布谷鳥算法優(yōu)化VMD參數(shù)的GIS機(jī)械故障診斷方法，首先運(yùn)用混沌布谷鳥算法優(yōu)化VMD參數(shù);然后對(duì)GIS正常振動(dòng)信號(hào)和故障信號(hào)進(jìn)行VMD分解，提取不同故障類型信號(hào)的特征向量;最后通過線性遞減權(quán)重PSO優(yōu)化的K-means聚類算法對(duì)訓(xùn)練樣本特征向量集進(jìn)行聚類，得到不同的聚類中心，再利用最小歐氏距離原則對(duì)測試樣本特征向量集進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)GIS機(jī)械故障的診斷。
　　基于理論研究與仿真分析結(jié)果，本文以VMD算法為核心設(shè)計(jì)了一套軟硬件完備

4、的基于異常振動(dòng)分析的GIS機(jī)械故障在線監(jiān)測系統(tǒng)。其硬件部分主要包含數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)輸出模塊以及信號(hào)分析模塊，數(shù)據(jù)采集模塊主要負(fù)責(zé)采集GIS振動(dòng)信號(hào);信號(hào)輸出模塊以數(shù)據(jù)采集卡為主體，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的A/D轉(zhuǎn)換功能;信號(hào)分析模塊則是數(shù)據(jù)經(jīng)采集卡導(dǎo)入微機(jī)處理，最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)特征提取。軟件部分則以VMD算法為核心，實(shí)現(xiàn)GIS常見故障的特征提取，本文還添加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)檢索模塊，極大地豐富了軟件的功能及其擴(kuò)展性。
　　本文利用現(xiàn)場實(shí)際運(yùn)行的GI