高压断路器的在线监测系统的研究∗

张 茗

（陕西交通职业技术学院 西安 710018）

1 引言

最初，电气设备的维修模式是故障发生后的纠正性维修，称为事故维修，然后发展到固定时间间隔的定期维护［1～2］。随着中国电力系统的不断进步，新的检修模式逐渐成为研究热点。所谓的状态维护是基于先进的状态监测和诊断技术提供设备状态并确定异常设备，预测设备故障并在发生之前进行检修［3～5］。国家维护的优势在于防止致命事故的发生，避免由于缺乏维修造成的事故或因过度修理造成的浪费金钱，从而延长设备的使用寿命，优化设备的运行［6～7］。

高压断路器起到了电力系统中保护和控制的作用［8］。作为电力系统的重要设备，其可靠性直接影响到整个电网的安全运行。随着电力系统综合自动化水平的提高，对高压断路器的可靠性提出了更高的要求。在供配电系统中，高压断路器往往数量众多，维护成本大大增加。高压断路器出现意外停电的频率很高，因此其造成的间接损失远远大于设备本身的成本［9］。因此，我们需要加强监控断路器的状态。

随着计算机技术、DSP和传感器技术的发展，电气设备的运行实时监控已成为可能。该方法可以主动监测电力设备运行是否正常，能够检测到内部隐患，大大降低电网事故率，减少设备维护工作量，提高电网可靠性［10］。

本文介绍了基于在线监测系统的高压断路器实时监测信号的几个特征（断路器的运动特性，开关线圈电流和振动信号），通过RS-232-C进行信息融合，并在远程管理模块中进行数据分析。逐一比较信号的各种特征和标准数据库信息，以确定故障类型。本文研究的重点是高压断路器振动信号，利用小波阈值分析方法对现场采集到的断路器振动信号进行分析，以信号的高频段部分为重点，与快速傅里叶算法（FFT）谱分析结果进行比较，进一步研究多组实验结果的较大概率能够反映高压断路器机械运行状态的特征波段，并通过比较各种消噪方法确定阈值的规则。

2 相关工作

研究表明，断路器绝大多数故障是由内部机械故障引起的，其中大部分是由于机构的操作，如拒绝打开和关闭等［11］。很长一段时间，维护人员使用便携式仪器在电气设备交接或停电时进行常规预防性测试，然后根据测试结果进行修理［12］。这种离线检测方法可能会导致一些设备处于危险运行状态，还会导致一些利用率较低设备的过度检修。但是高压断路器的操作机构的机械状态是非常复杂的，当某种微小的部件的运行状况出现问题，就有可能导致整个高压断路器的操作系统出现故障。同时，当高压断路器的状态特征发生变化时，其故障原因和故障位置往往不是唯一的。目前监测断路器操作机构主要采用提取特征量和信号比较的方法［13］。当检测信号与原始特征信号有偏差时，可能会发生故障。但是，故障的具体类型和位置的原因仍然需要理论加上经验进行分析。

断路器操作机构的在线监测有多种方式，如光谱分析、红外分析、系统动态响应分析、系统压力动态测试分析、壳体振动信号分析组件以及超声分析等［14］。这些监测方法的原理不同，实施难度和成本有很大差异。因此，如果想获得断路器的所有特征量，在经济或实践方面将难以达到。

目前，断路器的状态监测研究主要集中在以下几个方面：

1）断路器动触点跳闸特性的监测

随着科学技术的发展，可以记录断路器每次动作的动触点行程时间曲线。通过与其他参数结合，可以提取各种机械运动参数，如动触点切换时间，运动轨迹，切换速度，运动最大速度和平均速度，速度～运动曲线等。一般来说，各种机械运动参数具有最佳的工作范围，高于或低于该范围，会出现不平衡的工作［15］。例如，如果动触点的最大开关速度过大，会对断路器的内部元器件产生较大的影响，给缓冲器带来很大的负担。如果最大速度太小，会降低动触点的稳定性，从而使断路器失去固有的保护功能。最重要的是，动态触点跳闸时间曲线的监测非常重要，因此它一直是高压断路器状态监测中最重要的研究内容之一。

2）监测开关中的线圈电流

在断路器切换过程中，线圈电流是随时间变化的。电流波形包含了大量的信息，如反映了机械组件、线圈状态、液压机构等部件是否正常工作。通过监测线圈的动作电流，能够大致了解断路器次级控制电路和机械操作装置的工作情况，为维护提供数据支持。

大多数高压和超高压断路器都配备有液压，弹簧和气动操作机构，这些机构在长时间操作期间会产生诸如弯曲变形，腐蚀或污染附着等问题，这些都会阻止电磁铁正常工作并最终防碍断路器正常切换。这种故障每年约占总事故的百分之三十。但是，电磁铁芯的动作情况可以通过铁芯运动与电流的关系来反映出来。因此，如果在断路器切换时可以记录电磁铁的电流波形，则可以掌握铁心的动作情况，以便尽早检测这些问题。

打开（闭合）操作线圈是控制断路器操作的关键部件。霍尔电流传感器的应用可以很容易地用于帮助监测各种状态下的开路（闭合）线圈的电流。通过分析每个波形的变化，可以诊断断路器机械故障的变化趋势。这对诊断开启（闭合）和故障错误的拒绝是非常有效的，这两者都是发生概率最高和危险最大的错误。

尽管如此，高压断路器的在线监测仍然存在如下的问题：

1）就提取合适的在线监测参数而言，很难在传感器的精度和成本之间找到一个平衡的点。监测精度的准确性达到所需的标准，则信号采集成本太高；采集成本满足工程需要，则监测精度的准确性太低。

2）在线监测系统功能不完善。大多数仅限于研究断路器的电气和机械特性的一个或多个参数，例如监测断路电流，或者跳闸的累积频率，这不利于准确地确定故障。

3）缺乏有效的数学方法和技术来分析和区分断路器的运行状态。

4）设备的开发缺乏系统性，对断路器的监控仅作为单一保护或记录设备开发。

最后，由于断路器中有许多组件，因此很难确定哪个部件易于发生故障以便进行监控。这导致了缺乏足够的经验以确定故障部位，进而出现监测的盲目性。由于缺少部件故障与信号对应关系的关键数据，也不利于积累经验，因为断路器在正常运行中很少发生动作。同时，一些参数在反应设备运行状态上也存在一些争议，从而无法做出准确的故障判断。

虽然国内外已有一些断路器在线监测装置，但在线监测断路器运行状态仍处于高速发展阶段。现有的在线监测装置功能单一，缺乏足够的经验数据和足够的故障诊断分析能力。因此，开展高压断路器状态综合监测技术具有重要的理论和实用价值。

3 系统设计

该解决方案针对我国高压电网常用的LW12-252型断路器。结合断路器结构的特点，图1给出了一套完整的断路器设计在线监测系统。

监控系统可分为现场数据采集模块和远程管理模块两部分。现场采集模块由电源模块，传感器模块，信号调理电路，采集卡和下位机组成。如图2所示，远程管理模块是一个位于监控室内的PC。

在图2所示的远程管理模块中，使用由VC开发的数据采集软件来控制一些监控参数的采集。为了存储、分析、显示和打印由下位机收集的数据，在上位机内建立了数据库，并使用VC开发了断路器监控系统软件。

图2 单断路器单元的在线监测图

首先关注制动过程。当断路器闭合时，现场操作机构使用速度杆画出振动信号波形，如图3所示。

图3 断路器触点的断开行程

总长度S是断路器动触点的行程；t1是断路器动态和静态触点从开始动作到完全脱离的时间；S1表示相应的位移，即动触点的行程；t2指活塞杆末端的动触点从液压油开始缓冲到完全停止的时间段；S2指相应的位移。在整个动作过程中，S1和S2段的运动阻尼系数较大，方程运动的曲线不能近似为直线。但是中段（即S段），考虑到阻尼系数小（仅存在与SF6的摩擦力），运动曲线可以近似为直线，并且可以反映分离时动触点的速度。断路器的制动平均速度的一般考虑主要是指脱离的速度，即为图3中A点的速度

关闭过程几乎相反。开口是通过推动压缩空气气缸中的活塞来驱动，而关闭是通过关闭弹簧推动曲柄臂驱动的联锁机构。断路器触点闭合行程如图4所示。

图4 断路器触点闭合行程

图4中的S1段对应于图3中的S2段，因为导致运动的驱动力远大于摩擦阻力，因此阻尼运动的影响可以忽略不计。同理，S段可以反映动触点闭合时的速度。一般来说，我们考虑断路器闭合时的平均速度，即闭合时的速度，即图4中B点的速度

根据现场提供的参数，S=200mm，S1=25mm，S1为总行程的12.5%；S2＜10mm，占总行程的5%；显然，根据实际情况分析，导出公式和参数值与常用方法不同，其中S1和都减去S2的10%。实际测量的接触行程-时间曲线是离散时间序列。这是由于行程的相应时间不能基于任意值来确定。但是，可以根据指定的离散时间点找到相应的行程。因此，我们可以这样求解平均速度，对于开放过程，在行程曲线头部，应该尝试获得离散采样时间点t1，其相应行程为S1≥12.5%。最后，取离散采样时间点t2，其相应行程为S2≥10%。在这种情况下，断路器开路的动触点的平均速度为闭合平均速度VC的求解过程与开放情况基本相同，断路器闭合动作触点的平均速度为

4 性能分析

在实际操作中，振动信号总是伴随着大量的随机噪声，尽管噪声的大部分时域振幅很小，但仍然存在一些振幅较大的时刻，表现为高频表征断路器状态变化的状态信息也包含在高频分量中。另外，数据采集过程中不可避免地会受到噪声的影响，导致不必要的杂波，实际的振动信号往往叠加了许多随机的外部干扰，合成信号在较宽的频带上。为尽量减少这种干扰，确保信号状态信息的准确性和保留性，应尽快提高振动信号的信噪比（SNR）。使用软件进行振动信号预处理可以在不增加额外硬件成本的情况下削弱干扰因素，减少振动信号的分散。因此，信号去噪是一种重要的预处理手段。

根据阈值的作用方式，阈值法可以分为软阈值，硬阈值和最小方差阈值法。

1）硬阈值

2）软阈值

ωj，k表示使用阈值法后的小波变换系数；表示不使用阈值法的小波变换系数。

3）最小方差阈值（MSE阈值）

构建最优目标函数

选择一个阈值，使得方程中的目标函数值最小，其中N是数据的长度，是原始信号，是重构信号。

简而言之，硬阈值是将信号全部设置为零，其小波系数的绝对值小于阈值。显然这种方法会在一些区域产生不连续点。

软阈值是在硬阈值的基础上使边界上出现的不连续点收缩到零，可以避免不连续点的出现，使重构信号连续。

小波消噪具有以下优点：

低熵：小波系数分布不均匀，经过信号转换后熵在一定程度上减小。

多分辨率特征：信号的非平稳特征可以很好地表征，例如边缘、尖峰、突变等。

去相关性：信号相关性可以消除，小波变换中的噪声具有白化趋势，所以在这种情况下，域更有利于去噪。

灵活选择基函数：小波变换可以灵活选择基函数，因此可以根据信号特征和去噪要求选择合适的小波。

下面利用Matlab2012a提供的非平稳噪声作为污染噪声，研究非平稳信号的去噪小波分析的作用。这里我们使用Daubechies小波系列的db3，并用4种阈值规则处理噪声信号。去噪结果如图5所示。

根据四个阈值标准下的去噪仿真结果，我们可以看到：

图5 四个阈值标准下的小波消噪效果

1）启发式阈值（Heursure）和自适应阈值（Rigrsure）在选择阈值时比较保守，它们去除的噪声小于其他规则，但它们更接近原始信号，因此信号的有用分量不会丢失。如果在噪声范围内只有一点信号的高频信息，可以选择这两个阈值规则来提取弱信号；

2）固定阈值（Sqtwolog）和极大极小化阈值（Minimaxi）去噪效果较好，去噪后的波形曲线较平滑，但一些有用的高频信号可能作为噪声去除。仿真结果表明，在标准高斯白噪声信号的小波去噪过程中，可以通过Heursure得到最优的预测变量阈值，以获得更好的去噪效果。

利用现场采集到的断路器振动信号，对四种小波去噪的阈值规则进行了小波阈值去噪预处理试验，并给出了快速傅立叶算法（FFT）谱分析，比较去噪效果。试验结果如图6所示。

图6的试验结果表明，小波变换方法可以消除一般的高频或低频噪声信号。相对来说，小波去噪效果的主要影响是选择阈值及其量化。根据实际信号的特点，以及这些类型阈值的优缺点，可以决定选择哪种方法。

图6 断路器振动信号在四个阈值条件下的小波消噪效果

断路器振动信号是非平稳信号，由低频和高频分量组成。一般来说，高频分量是指动触点和静接触点碰撞时产生的振动信号。对故障分析有用的信息通常集中在信号的高频部分，这反映了断路器机械状态的变化。

5 结语

对于现场采集的断路器振动信号，我们分析比较了四种阈值规则下小波去噪的效果。采用Mini⁃maxi阈值规则的小波变换方法可以消除噪声的低频部分，并保留高频部分的有用信息，具有较好的去噪效果。

利用小波阈值方法对现场采集的断路器振动信号进行分析，发现反映断路器机械状态变化的最强烈的频带集中在信号的高频部分，这与快速傅里叶算法（FFT）频谱分析结果一致。但与断路器机械状态变化联系较强的频带的分布较为分散，并且其分布没有呈现很强的规律性。

尽管断路器振动信号的统计特性是非平稳的，但在实际运行中，在不同工作条件下其非平稳性能有不同程度的表现。通过现场数据推导和试验结果证实，当正常工作或状态变化不大时，断路器振动信号的一阶和二阶统计特性几乎不随时间变化，可以近似为一个平滑的随机过程。