基于時(shí)域分割算法的斷路器振動(dòng)信號(hào)故障特征提取方法

南方電網(wǎng)玉溪供電局 師 濤

在斷路器故障診斷時(shí)斷路器的機(jī)械振動(dòng)是隨機(jī)不確定的，也不是某種規(guī)律的振動(dòng)形式，因此對(duì)斷路器振動(dòng)行為檢測(cè)所得到的振動(dòng)信號(hào)也具有相同的特點(diǎn)，即隨機(jī)不確定性和無(wú)規(guī)律性[1]。通過(guò)一定的信號(hào)處理后就可對(duì)信號(hào)的特征向量進(jìn)行提取，例如時(shí)頻域分析法或單純的時(shí)域或頻域分析法。但前者效率太低，不適合高速有效的分析應(yīng)用場(chǎng)合；而后者提取的特征信息不夠完整或者說(shuō)不能完全反映本文所研究的機(jī)械運(yùn)動(dòng)的特征[2]。

時(shí)域特征、頻域特征和時(shí)-頻域特征是常見(jiàn)的三種振動(dòng)特征。目前對(duì)不同機(jī)械狀態(tài)的這三種振動(dòng)特征的研究已較多，可通過(guò)其特點(diǎn)判別對(duì)應(yīng)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)類(lèi)型。但斷路器發(fā)生故障時(shí)所帶的機(jī)械特征信息較多，頻域特征不能直接表達(dá)出其機(jī)械特征，相反由于融合的特征較多不太利于分析。但可通過(guò)分析時(shí)域特征的方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分析，建立機(jī)械振動(dòng)特征與斷路器故障之間的聯(lián)系。原始信號(hào)的處理可依據(jù)不同的時(shí)域分割提取其均值、標(biāo)準(zhǔn)差等特征，這是一般信號(hào)處理的常見(jiàn)方法。想提升機(jī)械運(yùn)動(dòng)信息的識(shí)別準(zhǔn)確度，就要增加對(duì)信號(hào)提取的特征量的復(fù)雜度和量。但增加信號(hào)特征的復(fù)雜度和量會(huì)增加計(jì)算的工作量，增加判斷時(shí)間。同時(shí)增加的特征信號(hào)也會(huì)導(dǎo)致一些其他信息的混入，增加判斷的難度，所以應(yīng)選擇最典型的特征集作為研究對(duì)象。

1 振動(dòng)信號(hào)處理方法

在震動(dòng)機(jī)械運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，斷路器操動(dòng)機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)由于其能量衰減小且不涉及電氣特征，因此較易通過(guò)運(yùn)動(dòng)類(lèi)傳感器進(jìn)行信號(hào)的采集。不會(huì)因同種類(lèi)型的信號(hào)混合而影響數(shù)據(jù)的采集，因此單純就斷路器的震動(dòng)信息數(shù)據(jù)的精確性來(lái)說(shuō)是相對(duì)較為可靠的。通過(guò)這種可靠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就有可能提前發(fā)現(xiàn)一些斷路器中常見(jiàn)的機(jī)械故障，諸如緊固件的松動(dòng)、彈性元件的失效等，從而進(jìn)行預(yù)警。如果是通過(guò)傳統(tǒng)的針對(duì)時(shí)域與頻域進(jìn)行信號(hào)分析，想要得到上述比較完整和復(fù)雜的機(jī)械狀態(tài)信息[3]，雖有一定成效但過(guò)程過(guò)于復(fù)雜、耗時(shí)多，不太適合大范圍推廣使用。這就是傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在斷路器震動(dòng)信號(hào)分析方面得不到普及的重要原因。

本文以原始機(jī)械震動(dòng)采集到的信號(hào)作為代表性特點(diǎn)，并以此為尺度進(jìn)行不同的時(shí)域分割，就可起到明顯的效果。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行分段處理，其次在每個(gè)分段再進(jìn)行特色提取分析，通過(guò)對(duì)比不同斷路器的機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的信號(hào)波動(dòng)情況與斷路器的故障類(lèi)型進(jìn)行對(duì)比，可較為明顯的得出不同機(jī)械震動(dòng)信號(hào)所對(duì)應(yīng)的不同的斷路器故障的差別。這種方法計(jì)算時(shí)間短、效率高。

2 時(shí)域分割尺度依據(jù)及確定方法

機(jī)械故障的機(jī)械運(yùn)動(dòng)信息的特點(diǎn)是非平穩(wěn)、非線性，對(duì)這種信號(hào)進(jìn)行時(shí)域與頻域分析并提取相應(yīng)的特征是比較常見(jiàn)的處理方法。例如局域均值分解法和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法等，這些方法普遍存在一定的缺陷。采用局域均值分解進(jìn)行故障特征提取在模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)、對(duì)頻率相近的分量分離上有一定困難；集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)模態(tài)混疊方面進(jìn)行了抑制，但由于要加入白噪聲導(dǎo)致運(yùn)算量的大幅增加，同時(shí)最終分解出來(lái)的信號(hào)也會(huì)比真實(shí)信號(hào)多，增加了區(qū)分難度[4]。除這些不足外，更重要的是這些方法的處理都比較復(fù)雜、耗時(shí)多，應(yīng)用的門(mén)檻比較高。

應(yīng)使用單一的時(shí)間標(biāo)度來(lái)獲取原信號(hào)產(chǎn)生的高壓斷路器故障信號(hào)的特性；將主信號(hào)按時(shí)域分割，分析時(shí)域特征，分離信號(hào)后進(jìn)行特征的提取。這種操作方式可避免在丟失高頻信息，確保額外信息的完整性和信號(hào)處理的完整性，并提升處理效率；然后計(jì)算觸發(fā)信號(hào)開(kāi)始和震動(dòng)開(kāi)始的時(shí)間長(zhǎng)度，并以這個(gè)時(shí)間長(zhǎng)度對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分割處理。本文以接近26KS 每秒的速度對(duì)振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)收集高壓斷路器的故障振動(dòng)數(shù)據(jù)。從輸入信號(hào)時(shí)起（一般以分閘信號(hào)作為輸入信號(hào)）接收3770個(gè)振動(dòng)信號(hào)。在模擬試驗(yàn)中模擬了三種高壓斷路器的故障信號(hào)：C1鐵芯運(yùn)動(dòng)不暢、C2緊固件松動(dòng)、C3潤(rùn)滑失效，以及一種正常狀態(tài)C0。

心子模式C1踏板（條件C2）；潤(rùn)滑油不足（并在相同條件下避免重復(fù)試驗(yàn)，記錄40個(gè)正常狀態(tài)信號(hào)塊，每20個(gè)振動(dòng)數(shù)據(jù)塊3個(gè)誤差類(lèi)型，如圖1所示，四種不同類(lèi)型的高壓電路的振動(dòng)形式。所有機(jī)械運(yùn)動(dòng)類(lèi)型的實(shí)驗(yàn)分析都應(yīng)避免同一個(gè)機(jī)械動(dòng)作的反復(fù)測(cè)試，因?yàn)橛捎谥貜?fù)性機(jī)械疲勞損傷的存在會(huì)影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，產(chǎn)生損傷性誤差。對(duì)實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)量進(jìn)行了嚴(yán)格控制，每種故障類(lèi)型采集20次數(shù)據(jù)，正常狀態(tài)信號(hào)采集40次。圖1是這四種狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的波形。

圖1 實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)與時(shí)域分割單位

如圖所示，振動(dòng)測(cè)量單位和時(shí)間分配單位1出現(xiàn)時(shí)，出現(xiàn)一個(gè)偶然的信號(hào)表明，鐵堆的作用是比正常延遲信號(hào)，盤(pán)式螺旋槳振幅較小，阻尼過(guò)程緩慢；機(jī)械潤(rùn)滑的振幅是相對(duì)的，所以在同一時(shí)間場(chǎng)內(nèi)不同類(lèi)型的干擾信號(hào)在時(shí)間上是不同的，在分裂后產(chǎn)生的，形成自己的矢量，以確定高壓盤(pán)的機(jī)械狀態(tài)。

圖1中為實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)與時(shí)域分割單位圖，從圖形可以明顯看出這三類(lèi)常見(jiàn)故障的基本信號(hào)波形特征：C1（鐵芯運(yùn)動(dòng)不暢）相對(duì)于正常信號(hào)其動(dòng)作有延遲，C2（緊固件松動(dòng)）相對(duì)于正常信號(hào)其幅值小、衰減慢，C3（潤(rùn)滑失效）相對(duì)于正常信號(hào)其幅值小，因此可采用分割后信號(hào)特征提取的方案對(duì)高壓斷路器機(jī)械故障進(jìn)行偵測(cè)識(shí)別。

不論信號(hào)的故障類(lèi)型，均以Ts 和Tp 為單位，將信號(hào)分為29段與第9段。Ts 和Tp 分別是正常狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)收到觸發(fā)信號(hào)與機(jī)械震動(dòng)信號(hào)發(fā)生明顯變化的間隔時(shí)間和正常狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)收到觸發(fā)信號(hào)與機(jī)械震動(dòng)信號(hào)的振幅達(dá)到最大時(shí)的間隔時(shí)間。

3 基于時(shí)域分割特征的特征選擇方案

高壓斷路器的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)域分割后，對(duì)機(jī)械運(yùn)動(dòng)特征對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)提取單個(gè)特征構(gòu)成特征向量，構(gòu)成n 維特征向量。進(jìn)行特征選擇最終確定的是類(lèi)可分離性最好的特征類(lèi)型。本文采用另一種種特征提取方式是對(duì)機(jī)械運(yùn)動(dòng)特征對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)提取多種特征，構(gòu)成n×m 維的特征向量。特征選擇時(shí)，在進(jìn)行Gini 重要度特征進(jìn)行排序后，采用前向特征選擇方法結(jié)合類(lèi)可分離性指標(biāo)確定最優(yōu)特征集合。

在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，高壓斷路系統(tǒng)的檢測(cè)存在隨機(jī)性、戶(hù)外性、移動(dòng)性等特點(diǎn)，因此本文所提出的系統(tǒng)必然屬于一種可移動(dòng)的便攜系統(tǒng)。因此，在單特征分析時(shí)完全可以只計(jì)算一種有效特征來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的快速有效識(shí)別狀態(tài)信息。而多特征混合取最優(yōu)特征集合則適用于大型故障診斷系統(tǒng)，其前期應(yīng)用時(shí)會(huì)進(jìn)行全面分析。