基于分合闸线圈电流的断路器缺陷诊断及试验方法研究

分合闸线圈是断路器操作机构的关键部件。笔者通过深入研究断路器分/合闸线圈电流波形与机械缺陷之间的关系,提取线圈电流波形中的关键特征量,建立其与断路器常见典型机械缺陷的诊断判据,并通过实验室断路器缺陷模拟试验平台进行验证。基于研究结果,提出在国内开展断路器"首次分/合闸"时线圈电流检测试验的具体实施方案并进行风险评估,通过试验提前发现断路器机械方面存在的缺陷,有效指导国内电网断路器设备状态检测策略。

基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断

传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故障特征参数进行学习训练,得到相应故障类型输出。仿真结果表明,所提算法的整体准确率高达93.68%,与其他基于神经网络的算法相比具有很大的优势。