基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断

资 源 简 介

基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断

详 情 说 明

高压断路器作为电力系统的关键保护设备，其可靠性直接影响电网安全运行。传统诊断方法主要依赖阈值报警和定期检修，难以捕捉早期潜在故障。本文将介绍基于小波奇异性检测的创新诊断方法。

该方法的核心思想是利用小波变换对断路器振动信号进行多尺度分解。奇异点对应着信号中的突变特征，这些突变往往与机械部件的松动、磨损或电气触头异常等故障直接相关。通过检测小波系数模极大值点，可以准确定位奇异点的出现时刻。

相比傅里叶变换只能提供全局频率信息，小波分析具有时频局部化特性，特别适合处理非平稳信号。实际应用中通常选择db小波或sym小波作为基函数，通过调整尺度参数实现不同频带的分析。在故障特征提取阶段，需要重点关注细节系数中的奇异点分布规律。

诊断系统通过建立正常状态的小波特征模板，将实时监测信号与之比对。当奇异点出现位置、强度或密度超出阈值范围时，系统可自动识别故障类型并定位故障部件。该方法对机械卡涩、弹簧失效等典型故障的识别准确率可达90%以上。

该技术的优势在于能发现传统方法难以检测的早期微弱故障，且不受负载电流变化影响。未来结合深度学习算法，可进一步提升复杂工况下的诊断鲁棒性。