基于LabVIEW的断路器振动信号监测系统.pdf

4 8供用电第2 4 卷第3 期2 0 0 7 年6 月基于L a b V I E W 的断路器振动信号监测系统孙建伟1，陈垒2，王玉梅3，王俊美3(1 焦作供电公司，河南焦作，4 5 4 0 0 0；2 济源供电公司，河南济源4 5 4 0 0 0；3 河南理工大学电气学院，河南焦作4 5 4 0 0 3)摘要：随着供电系统智能化程度和可靠性要求的提高，迫切需要对断路器运行状态进行实时监测、预报，并为排除故障提供方法和决策。从监测系统的功能需求出发，介绍了基于D S P 和L a b V I E W 的断路器振动信号监测系统总体结构、数据采集单元硬件系统及软件系统。叙述了利用小波变换本身对信号奇异点十分敏感的特点，对振动信号进行跟踪和提取信号特征量进行信号分析处理的方法。在虚拟仪器L a b V I E W 平台上，基于小波变换算法的V I 程序，对采集的信号进行实时分析和处理，从而对断路器的机械状态进行监测和诊断。关键词：断路器；振动信号；小波变换中图分类号：T M7 4文献标识码：B文章编号：1 0 0 6 6 3 5 7(2 0 0 7)0 3 0 0 4 8 0 3我国现行的“到期必修”的计划检修策略存在科学性、合理性不足的缺陷。建立在设备运行状态监测基础上的状态检修是当前先进的检修策略。我国电力设备由计划检修向状态检修的转变势在必行。国内断路器事故的统计分析均表明，6 0 事故皆源于断路器本体的机械故障，而断路器在合、分闸操作时所产生的振动信号中，包含了丰富的机械系统的状态信息。基于振动信号的断路器机械状态诊断方法作为一种间接的、不拆卸的诊断方法，目前已成为国内外的研究热点 1 。对断路器机械系统进行监测和诊断对保证断路器安全运行具有重要意义。断路器机械振动信号监测系统采用了基于D S P 和L a b V I E W 振动信号采集和处理的硬件、软件，利用小波变换对信号奇异点十分敏感的特点，对振动信号进行跟踪并提取信号的特征量。在L a b V I E W 平台上，用基于小波变换算法的V I程序，对采集的信号进行实时分析和处理，较精确地提取断路器振动事件发生的时间点，从而对断路器的机械状态进行监测和诊断。1断路器振动信号监测系统总体结构设计监测系统主要由数据采集单元、通信总线(C A N 总线)和监控主机组成，如图1 所示。监测系统分为两层，数据采集单元层和变电层。数据采集单元层按断路器间隔划分，完成对断路器动作时的振动信号进行采集、存储及预处断路器监测系统监控主机C A N 总线数据采集单元ll 数据采集单元ll 数据采集单元断路器1断路器2l 断路器图1断路器振动信号监瓣系统总体结构框图理等功能。变电层包括站级监控主机、通信机等。监控主机与数据采集各单元层之间，通过C A N总线交换信息，监控主机对上传数据进行相应的处理，并将处理结果存储、显示、故障诊断、打印，实现对断路器机械状态进行在线监测与管理。2 数据采集单元硬件系统设计数据采集模块主要由检测断路器振动信号的加速度传感器、电荷放大器、模拟滤波器、核心处理器T M S 3 2 0L F 2 4 0 7D S P、外置存储器、通信电路等组成的信号采集系统，其主要硬件结构示意如图2 所示。图2 数据采集单元硬件结构示意图断路器分合闸操作过程中的振动具有高加速度运动、高强度冲击的特点，其振动信号可以通过安装在断路器基座上的加速度传感器来获取。振动信号经加速度传感器转换成电荷信号，经过电叵田 万方数据2 0 0 7 年第3 期供用电4 9荷放大器放大，再转换成可以显示的电压信号，然后通过模拟滤波器，将噪声等一部分干扰信号去除，在核心处理器中，先把模拟信号转换成计算机可处理的数字信号，再根据预先设置的采集参数进行振动信号的采集，最后通过C A N 总线的通信网络上传至监控主机软件处理系统。数据采集单元目前通常采用的方法是在计算机上插人数据采集卡，用软件在屏幕上生成仪器面板，再对其进行信号分析处理。此类基于计算机的数据采集方法是完成实验室研究和工业控制测试任务的首选方法，但对于需要对现场设备进行长期实时监测的系统来说，这并不是最好的选择，尤其在变电站强干扰(电磁、噪音)的环境中，是不可能把计算机放到现场运行的。如果计算机放到主控室，那么现场信号到采集卡的距离就会比较远，传感器提取的信号无法本地数字化，而需要模拟信号长线传输，会导致其抗干扰性能较差。基予以上分析和为方便日后系统功能的扩展，检测系统采用采样频率较高且自带A D 转换和C A N 控制器的嵌入式T M S 3 2 0L F 2 4 0 7D S P 作为核心单元来实现多通道数据采集和信息上传嘲。3 监控系统软件系统3 1软件系统的结构功能和编程工具监测系统的功能主要包括振动信号在线监测、数据分析和故障诊断或辅助诊断功能，实现振动信号的测量与显示、振动信号的变化趋势分析；确定或协助确定故障的原因和机理并提出处理措施的建议，实现对断路器关键部位的振动进行连续地测量，并根据振动信号存在环境的多样性和随机性，采用先进的信息处理方法，保证在线分析测试结果的有效性。监测系统进行振动信号采集时，首先需要通过监控主机人机对话界面对数据采集单元进行参数设置，如采集对象(信号类型、工作通道)、放大倍数、采集频率、上传方式等；通信单元负责将监控主机设置的参数经由C A N 总线发送至每一个数据采集单元，并完成数据传输功能；参数确认无误之后，才进行数据实时采集、滤波与监测；监控主机将接收到的信号在虚拟的示波器上显示，通过调用数据处理函数，对振动信号进行数字滤波、降噪、频域分析等处理，提取特征值，为进一步的故障诊断提供依据，整个软件系统构成框图如图3 所示。图3 监测系统软件系统结构图监控主机的软件系统基于虚拟仪器设计思想(“软件即仪器”)，采用图形化的编程软件L a b V I E W 进行编制。此软件具有可视化人机交互界面、灵活的参数选择、清晰的波形、数据显示等特点，可实现多测点、远距离实时数据采集及信号分析与处理。虚拟仪器是模拟仪器、数字化仪器、智能仪器后出现的新一代仪器技术，具有传统仪器的各种性能，利用数据采集单元采集信号，用仪器控制面板可实现信号的分析和处理，完成各种监测功能。虚拟仪器的软件开发平台L a b V I E W 是美国国家仪器公司(N I)推出的一个通用高效的图形化程序设计开发工具，它结合了简单易用的图形化开发环境与灵活强大的G 编程语言，提供了一个直觉式的环境，与测量紧密结合。在这个平台上，用户通过定义和连接代表各种功能模块的图标，便可方便迅速地建立高水平的应用程序。它不但能够完成一般的数学运算和输入、输出功能，它还带有专门用于数据采集和仪器控制的库函数和开发工具，尤其还带有专业的数学分析包，其高级编程模块还允许L a b V I E W 与C 语言进行数据交换，可以满足复杂的工程计算和分析要求。3 2 信号分析处理的方法编程软件L a b V I E w 通过函数库或控件的形式提供了用于大量信号处理的五个子函数库，即滤波器函数、窗函数、信号发生函数、时域函数和频域函数。可以调用上述子函数来实现各种信号处理功能。经过处理后的信号可进行时域分析和频域分析，最常用的分析方法是快速傅里叶变换(F F T)和小波变换(W a v e l e t)。近年来，小波分析已应用于机械故障诊断、电气设备故障诊断、自动化测量等领域。原则上，传统使用傅里叶分析的地方，现在都可以使用小波 万方数据5 0供用电2 0 0 7 年第3 期分析来取代。由于小波变换本身对信号的奇异点十分敏感，可以用来跟踪非平稳、非线性随机信号。它能将不同频率组成的混合信号分解成不同频率的块信号，可有效地进行信噪分离、信号特征提取和故障诊断等。基于小波变换的信号奇异性检测理论，监测系统首先对振动信号进行去噪声处理，提取有用信号；然后利用H i l b e r t 变换提取信号包络，对包络进行小波变换取得各尺度上的信号波形；再根据小波变换各尺度上的模极大值的传递性来计算信号包络峰值的奇异性指数，以此作为断路器故障诊断的特征参数。在实际应用中，将断路器正常工作时的动静触头分、合时产生的振动信号包络波峰奇异性指数作以记录，计算出它的统计性正常指标(均值)存入系统中。在每次作诊断时，把计算得到的奇异性指数直接与正常指标进行比较，实现故障的自动诊断。整个软件分析处理流程图如图4 所示。图4 软件分析处理流程幽本监测系统是在虚拟仪器平台上，利用小波变换分析技术，设计V I 程序，用计算机自动分离出含有噪声的断路器振动信号，再对其进行小波变换提取振动信号的奇异性指数作为断路器故障诊断的特征参数，来实现对断路器的振动信号的实时监测和分析处理。3 3 断路器振动信号分析处理L a b V I E w 软件平台有两个开发窗口，第一个是前面板的开发窗口，虚拟仪器前面板的设计在这个窗口进行并完成，它等效于传统测试仪器的操作与显示的前面板。第二个窗口是流程编程窗口，流程图是图形化的源代码，L a b V I E W 采用图形化编程方式实现虚拟仪器的测试功能，它等效于传统仪器中与前面板相联系的软件和硬件电路。在L a b V I E W 开发环境下自行设计开发了断路器振动信号采集、分析处理系统。可将振动模拟信号转换为计算机可处理的数字信号，采集到的信号在虚拟的示波器上时域实时显示，通过调用数据处理函数，可对振动信号进行滤波、降噪、频域分析等处理，提取信号特征值。利用H i l b e r t 变换对由加速度传感器测得某一高压断路器的合闸振动加速度信号的原始仿真波形，提取断路器振动信号去噪声后得到包络仿真波形。信号包络波峰出现的时刻对应了振动事件发生的时刻，从信号包络波形可以较精确地提取断路器振动事件发生的时间点。将提取的此刻的信号特征作为故障诊断的依据是可行的。4结论1)本文建立的基于L a b V I E w 的断路器振动信号监测系统，能够实时采集、分析断路器分合闸时产生的振动信号，并提取信号特征值，实现对断路器操动机构进行监测和诊断，大大提高供电系统的安全可靠性。2)本文基于小波变换算法的V I 程序，实现了对断路器振动信号的实时监测和分析处理。提取信号的特征量，为故障诊断提供了量化依据。由于小波变换具有良好的信噪分离能力，测量结果可信度高，测量精度和测量重复性好，证实了小波分析对于非平稳振动信号检测的优势。3)此监测系统可根据需要扩展其他功能，诸如采集电压、电流、动触头位移、分闸与合闸线圈电流以及泄漏电流和温度等信号并对其进行分析，以及多台断路器的各种参数的监测，以完善变电站综合自动化的功能。参考文献 1 徐国政，张节容，钱家骊，黄瑜珑高压断路器原理和应用E M 北京：清华大学出版社，2 0 0 0 年1 月 2 王芳高压断路器故障诊断中信号处理方法的研究 D 哈尔滨工业大学，2 0 0 3 年7 月E 3 3 张凯，周陬，郭栋L a b V I E W 虚拟仪器工程设计与开发 M 3 北京：国防工业出版社，2 0 0 4 年6 月E 4 刘和平，严利平，张学锋T M S 3 2 0 L F 2 4 0 XD S P 结构、原理及应用 M 北京：航空航天大学出版社，2 0 0 2 收稿日期：2 0 0 7 年1 月孙建伟工程师，主要从事电力系统方面工作 万方数据基于LabVIEW的断路器振动信号监测系统基于LabVIEW的断路器振动信号监测系统作者：孙建伟，陈垒，王玉梅，王俊美作者单位：孙建伟(焦作供电公司,河南,焦作,454000)，陈垒(济源供电公司,河南,济源,454000)，王玉梅,王俊美(河南理工大学,电气学院,河南,焦作,454003)刊名：供用电英文刊名：DISTRIBUTION&UTILIZATION年，卷(期)：2007，24(3)引用次数：0次 参考文献(4条)参考文献(4条)1.徐国政.张节容.钱家骊.黄瑜珑 高压断路器原理和应用 20002.王芳 高压断路器故障诊断中信号处理方法的研究学位论文 20033.张凯.周陬.郭栋 LabVIEW虚拟仪器工程设计与开发 20044.刘和平.严利平.张学锋.卓清锋 TMS320LF240X DSP结构、原理及应用 2002 相似文献(10条)相似文献(10条)1.学位论文 董越 SF高压断路器在线监测及振动信号的分析 2008 实践证明，断路器状态监测为实现整个电网的安全运行提供了有力的保障，同时对保证高压断路器的可靠运行、减少因计划检修带来的巨大人力、物力资源的浪费等，具有极大的应用价值。针对目前断路器在线监测系统存在的功能单一、缺乏有效检测手段等问题，本课题组与上海电力公司联合开展了SF6高压断路器综合在线监测系统的开发。根据SF6断路器的结构特点及分/合闸的动作过程，针对动触头行程、机械振动信号，分别设计了滑阻型位移传感器及压电式加速度传感器的安装；根据该类型断路器的具体运行参数，分别给出了求解断路器分/合闸平均速度的修正算法；具体分析了周围环境对SF6气体微水含量的影响，结合SF6断路器气体状态参量的正常工作范围，认为周围环境对SF6断路器中的SF6气体微水含量的影响很小。对现场信号进行小波包频带能量分析发现，反映断路器机械状态变化最为敏感的频带分布比较分散，没有规律地集中在某一或几个频带上，只能选择多组实验结果中出现概率较大的频带作为振动信号的特征频带。根据现场数据及文献的实验结果进行公式推导证实，正常工作状态或状态变化较小的情况下，断路器的振动信号可近似看成一平稳随机过程。采用小波包频带能量分析结合AR模型(Auto-Regressive Model)功率谱的方法，对断路器振动信号进行状态检测发现，对于现场采集的三组机械状态相近的断路器振动信号，其各自的AR模型功率谱没有呈现相似性，该方法不能作为断路器振动信号状态检测的研究方法。针对方法失效的问题，分析了现场噪声的影响，认为噪声对功率谱估计的影响不大，不应是导致方法失效的主要原因；功率谱估计的前提是必须假设信号满足线性和高斯分布，断路器振动信号的实际特性与之是否匹配，才是失效的主要原因。首次采用小波包频带能量分析，结合双谱估计的方法，对断路器振动信号进行状态检测。现场实例分析表明，断路器振动信号为非高斯分布、非线性特征的信号，这与双谱方法的前提条件相符，与功率谱方法的假设前提条件相悖；对于几组状态相近的断路器振动信号，采用非参数化方法中的间接法，其结果能呈现基本的相似性，但效果仍无法让人满意；采用参数化模型方法的结果证实，无论采用ARMA模型(Auto-Regressive Moving Average Model)或AR模型，其效果都好于间接法，几组信号的特征谱图呈良好的相似性；但短数据(特征频带信号)时，ARMA模型中MA(Moving Average)部分的估计误差较大，相似的程度没有AR模型的好；而适用于短数据处理的AR模型，则表现出其优越性，得出的几组结果非常相似；同时，对于状态变化较大的信号，其谱图变化也很大，具有明显的可分性，该方法适用于断路器振动信号的状态检测。最后利用功率谱理论上抑制白噪声、双谱理论上完全抑制高斯噪声的特点，对现场噪声进行分析，结果表明现场的断路器振动信号含有较多的非高斯噪声，且在断路器振动信号的特征频带部分(高频部分)，存在较多的非高斯白噪声；振动信号的非线性特征几乎存在于整个频率范围，且主要集中在特征频带部分(高频部分)，这间接说明断路器振动信号的特征频带部分包含了绝大部分反映断路器动作过程中机械状态变化的有用信息，其提取出的特征参量能够表征断路器的机械状态的变化情况。2.期刊论文 赵霞.熊小伏.郭珂 用细化频谱技术分析断路器操动机构振动信号-电力系统自动化2003,27(12)由于频率分辨率较低,基带FFT难以有效地分析断路器操动机构振动信号的频率结构和频谱特征,文中探讨将选带细化频谱分析技术应用于振动信号的分析.分析比较了两种常用细化方法:选带细化Zoom-FFT(ZFFT)和线性调频z变换(CZT),指出了CZT算法的优越性.算例分析表明,CZT能有效辨识断路器振动加速度信号的细微频率结构.3.学位论文 范海炉 断路器动特性在线监测及基于振动信号的故障识别方法研究 2007 高压断路器是电网中的故障多发设备之一，其动特性状态能有效体现断路器的运行故障。针对目前国内外对断路器动特性在线监测特征量单一，并很少有通过对特征量信息的监测采用先进方法对断路器运行故障进行有效诊断研究的现状。论文从分析断路器动特性状态及其对断路器运行的影响入手，研究了断路器行程特性在线监测传感器的选择及特性试验，完成了断路器行程特性在线监测系统的设计及实验室调试，并根据体现断路器运行故障的重要参量振动信号诊断故障较难的现状，研究了基于振动信号的小波神经网络故障识别方法。首先对断路器行程特性在线监测位移传感器进行了研究，根据拉线式位移传感器不仅适宜于作直线运动的机械物体位移测量，更适宜于机械物体作曲线运动的位移测量的特点。在真型断路器上对拉线式位移传感器进行了特性试验，分析了不同安装位置对传感器输出特性的影响，确定了行程时间特性测试的位移传感器的最佳位置，通过对其位移时间曲线的综合分析，证明该种传感器能满足断路器行程时间特性监测的要求。完成了基于G语言的图形编程软件LabVIEW的断路器行程特性的在线监测系统，完成了断路器行程特性监测系统的数据采集、分析与存储等功能模块的设计及调试，实现了断路器行程特性的监测与分析，通过实验室对110kVSF真型断路器行程时间特性的对比测试，证明了该系统的稳定性和较好的精确度。根据在工程实际中同一厂家同一类型断路器正常运行时振动信号相似的特点，根据被监测断路器振动信号的特征信息，可有效判断该断路器运行的故障情况。论文对断路器振动信号进行监测的基础上，结合小波能量和神经网络对振动信号的特征量进行分类和处理；利用小波包分解和重构原理将振动信号分解到不同频段中，提取每个频段的能量经过归一化处理构成特征向量，作为径向基神经网络的输入向量；以径向基神经网络作为分类器，实现了基于振动信号的断路器故障有效识别及分类，通过模拟试验分析证明了该方法的有效性。4.期刊论文 陈伟根.范海炉.王有元.孙才新.CHEN Weigen.FAN Hailu.WANG Youyuan.SUN Caixin 基于小波能量与神经网络的断路器振动信号识别方法-电力自动化设备2008,28(2)高压断路器出现机械故障不仅会引起振动冲击事件的时间漂移,还会引起时域波形中一些波峰幅值的变化.依据同一类型断路器振动信号相似的特点,在对高压断路器故障振动信号进行特征分析的基础上,提出了一种识别高压断路器振动信号的新方法:将小波包提取算法和径向基神经网络模式识别功能相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,提取每个频带能量作为断路器状态监测的特征向量,作为径向基神经网络的输入向量;基于径向基神经网络的故障诊断方法在系统参数未知的情况下自动建立动态模型,对于线性系统和非线性系统都有很好的跟踪能力,通过实验室断路器典型合闸振动信号的监测及识别分析验证了该方法的有效性.5.会议论文 孟永鹏.贾申利.成永红 基于分形的高压断路器机械状态检测 2006 本文对高压断路器分合闸过程中产生的振动信号进行分形关联维数分析,并将关联维数作为描述断路器机械状态的特征参量,从而得到一种断路器机械状态检测的新方法.将该方法应用到一台35KV真空断路器的机械状态检测,结果表明在不同的机械状态下,同一检测位置得到的振动信号的关联维数有显著的区别,说明了该方法的有效性.6.学位论文 张伟政 高压断路器机械特性监测及振动信号处理 1997 该文论述了基于高压断路器机械特性参数和振动信号的分析,对断路器机械故障进行监测的方法.文中对机械特性参数分析采用统计过程控制(SPC)法,用来判断断路器的机械状态.对振动信号分析主要采用小波分析,研究机械故障识别.研究表明,SPC法适合于机械故障的监测,发现故障状态,小波分析用于机械故障识别有明显的效果.文中还介绍了一些防电磁干扰的措施.7.期刊论文 孙来军.胡晓光.纪延超.SUN Lai-jun.HU Xiao-guang.JI Yan-chao 一种基于振动信号的高压断路器故障诊断新方法-中国电机工程学报2006,26(6)提出一种以小波包特征节点最大系数为特征向量、利用支持向量机状态分类的断路器故障诊断新方法.首先利用小波包分解振动数据,提取状态变化敏感节点作为特征节点形成分解树,利用敏感节点重构完好状态振动信号,并以此作为当前大多断路器诊断系统中使用的指纹信号;同时提取特征节点最大系数形成特征向量,作为支持向量机的输入向量,使用一对其余策略进行特征分类.经高压断路器无负载振动信号测试,该方法检测高压断路器故障简单、准确,在实际分析中取得良好诊断效果.8.学位论文 史有强 断路器机械振动信号时域特征量提取方法的研究 19959.期刊论文 杨飞.王小华.荣命哲.朱文卫.吴翊.YANG Fei.WANG Xiao-hua.RONG Ming-zhe.ZHU Wen-wei.WU Yi 一种新的中压真空断路器三相同期在线监测方法-中国电机工程学报2008,28(12)针对单独利用短时能量分析法在线监测断路器机械状态时可靠性较低的缺点,该文研究了利用脱扣线圈电流包含的信息来排除机械干扰信号带来的影响,从而提高断路器三相同期性在线监测的可靠性.通过对实际振动信号的分析得出,该方法可以屏蔽掉大范围的干扰噪声,显著提高短时能量法从现场含复杂噪声的振动信号中提取出振动起始时刻的可靠性.并与单独使用短时能量分析法和小波包提取法进行了比较.试验中将该方法应用于ZN12-35型真空断路器分合闸时的振动信号分析,准确得到了空载状态下三相分合闸的同期性.试验结果表明,此改进方法明显提高了短时能量法从振动信号中提取三相同期性的可靠性.10.期刊论文 孟永鹏.贾申利.荣命哲 短时能量分析法在断路器机械状态监测中的应用-西安交通大学学报2004,38(12)针对断路器机械特性在线监测中触头关合时刻难以获取的缺点,研究了短时能量法在断路器机械振动信号分析中的应用.通过定量分析指出,短时能量法的优点在于有效提高了信噪比,可以从现场复杂的噪声环境中提取出振动事件的起始时间.试验中将该方法应用于ZN12-35型真空断路器的合闸振动信号分析,准确得到了空载情况下三相触头的闭合时刻,从而计算出不同机械状态下的合闸同期性与合闸时间等状态参数.在关合单相短路电流的情况下测试了VS1-12型真空断路器的合闸振动信号,分析了不同短路电流对振动信号测量及合闸同期性的影响,进一步验证了短时能量分析法的有效性和准确性.试验结果表明,在选择合适的窗函数的基础上,短时能量分析法的测量精度能达到0.2 ms.本文链接：http:/