基于触头行程测量的断路器机械特性在线监测

张 龙,黄新波,蒋波涛,胡海燕,胡潇文

(1.西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048;2.中国石化青岛安全工程研究院,山东 青岛 266072)

0 引 言

断路器是电力系统中最重要的高压开关设备之一,其可靠性直接影响着电网安全稳定运行[1-2].随着智能电网的大力建设,传统的“定期检修”已无法满足电力系统的发展.为了避免由断路器机械故障而造成不必要的损失,则断路器的机械特性在线监测显得由为重要[3-5].

断路器的触头行程-时间特性曲线是其健康状况的重要表征,为了获得触头行程曲线,需要在断路器本体上安装位移传感器[6-8],而位移传感器安装的最基本要求是:(1)不影响断路器绝缘性能的前提下,尽量不要破坏断路器原始的机械结构;(2)能够精准获得断路器的触头行程-时间特性曲线[9-11].

图 1 断路器分合闸示意图Fig.1 Circuit breaker opening and closing schematic

目前,断路器触头行程位移测量传感器主要有直线位移传感器、差动变压器式位移传感器、增量式旋转光电编码器等.其中,直线位移传感器安装在绝缘拉杆下端,直接采集动触头的位移信号,但是安装困难、精度差、抗干扰能力低,还破坏断路器原始结构,影响绝缘性能;差动变压器式位移传感器安装在断路器主轴上,触头运动的位移量改变了空间磁场的分布,使得副边绕组感应出不同电动势，通过测量输出电压的大小来测量触头行程位移,但传感器体积较大不合适中压断路器;增量式旋转光电编码器安装在断路器主轴上不仅占用空间小,还不会影响断路器的绝缘性能,抗干扰能力强,但输出数字信号,不能直观的反映断路器行程特性,需设计相应的测量电路配合进行测量.而本文采用的高精度的角位移传感器与光电编码器安装相同,且输出是直流电压信号,可以直观的反映断路器机械行程特性,无需后端测量电路[12-14].因此,本文采用角位移传感器进行断路器触头行程测量.

1 断路器传动四连杆模型

本文研究的ZN63A-12真空断路器的操动机构为四连杆结构,其分合闸过程示意图如图1所示,连杆处于ABCD状态时,断路器为分闸状态,合闸弹簧储能.当执行合闸操作时,合闸弹簧做功,推动绝缘拉杆FH向上运动使动触头完成合闸操作,此时连杆处于AB′C′D状态,并可以使分闸弹簧G储能.分闸操作时,连杆运动过程与上述相反.

根据四连杆机构建立xoy坐标系,并把各杆当作矢量,方程如下:

(1)

在x,y轴上的投影为

(2)

cos(αi)=P0·cos(φi)+P1·cos(φi-αi)+P2.

(3)

(4)

图 2 四连杆传动关系示意图Fig.2 Diagram of four-link transmission

(5)

2 断路器机械特性监测技术

断路器机械特性在线监测系统由过程层、间隔层、站控层组成[16].过程层主要由监测装置构成,包含信号采集单元和智能处理单元,完成信号采集单元、数据预处理及断路器机械特性参数的计算分析;间隔层为断路器IED,监测终端通过CAN总线与断路器IED之间通信,IED按照电网标注的IEC 61850通信协议通过以太网将数据上传至站控层监控中心[17];站控层实现站内所有断路器远程监控.

2.1 监测装置的硬件设计

断路器机械特性在线监测硬件电路如图3所示.通过角位移传感器、无线测温模块、闭环霍尔电流互感器,分别获取A,B,C三相触头行程信号、触头温升、分合闸线圈及储能电机电流,经信号调理电路,送入STM32F407ZET6进行A/D采样.采样结束后,MCU采用滤波算法对采样数据进行预处理,然后经过运算得到反映断路器健康状态的特征参数.并采用CAN总线将断路器的各机械参数上传至断路器IED,实现对断路器机械特性的实时监测.

图 3 断路器机械特性在线监测硬件电路原理图Fig.3 Circuit diagram of mechanical characteristics of the circuit breaker on-line monitoring hardware

2.2 软件设计

图 4 断路器机械特性在线监测软件设计流程图Fig.4 Flowchart of online monitoring software design for circuit breaker mechanical characteristics

断路器机械特性在线监测软件设计如图4所示。监测装置上电后,首先,进行系统初始化;其次,通过实时监测断路器的开入量与分合闸线圈电流,判断断路器是否发生动作.当断路器发生动作,采用A/D+DMA中断的模式对进行信号采集与搬运,数据搬运结束后,关闭DMA中断,并分别调用分合闸采样子程序、滤波算法程序、数据运算子程序进行采样数据备份,数字滤波、断路器特征参数计算和打包；最后,通过CAN通讯方式将曲线数据与特征参数全部上传至断路器IED.

3 检测信号处理

3.1 信号存在问题

断路器机械特性在线监测装置运行在高电压、强磁场的环境下,在线监测装置在数据采集和信号传输过程中会受到各种干扰,导致断路器的行程——时间曲线严重畸变,图5为文中通过示波器获得断路器分合闸的原始波形.

若利用该数据直接进行断路器机械特性分析计算会产生较大的误差,且这样的结果更不能真实的反映当前断路器的健康状态,从而使得断路器的机械特性在线监测的作用减弱,因此，为了获得理想的行程——时间曲线,需要对采集的原始数据采用相关算法进行处理,有效滤除各种干扰的影响且保真地还原信号.

(a) 合闸波形 (b) 分闸波形图 5 原始分合闸曲线Fig.5 Original opening and closing curve

3.2 触头行程信号处理

3.2.1 小波阈值去噪 首先要选取一个最优小波和分解层数对含噪信号进行分解,因为不同的小波基具有不同特性,各自降噪效果有很大区别.为了选择最佳的小波基和分解尺度,文中建立在真实可靠的实验数据的基础上,利用其中1组合闸行程数据选取分解尺度N=5对3种常见的离散小波族——Coiflet小波族、Symlets小波族和Daubechies小波族(选取Coif5、Sym8、Db6)分别进行实验对比,仿真结果发现Coif5、Sym8、Db6 3种小波去噪的整体效果良好[18-19],如图6所示.但是通过信号局部去噪声的效果来看Sym8效果最好,如图7所示.

图 6 Coif5、Sym8、Db6小波去噪对比 图7 Coif5、Sym8、Db6小波去噪局部对比Fig.6 Wavelet denoising differences among Coif5,Sym8 and Db6 Fig.7 Partial differences of wavelet denoi-sing among of Coif5,Sym8,Db6

小波阈值去噪的第2步就是小波分解系数的阈值选取和量化.阈值的选取直接影响降噪的效果,若阈值选取过小,去噪效果不明显;若阈值选取过大,则会导致信号失真.因此,选取一个合适的阈值尤为重要.文中选取了一种新的小波自适应阈值函数[20].

(6)

式中:参数m,n∈R+,通过调节参数m,n可以来改变阈值函数的变化趋势.参数A(0≤A≤1)决定了小波阈值的逼近程度,因此,改变参数A不仅使得硬阈值函数在λ处连续且抑制了振荡,还很大程度上降低了软阈值函数在分解小波系数时产生的恒定偏差,并保留了传统阈值函数的优点.

选择合适的阈值函数对原始进行分解,根据第N层的低频系数和第一层到第N层经过修改的高频系数,计算出信号的小波重建,这样就能够实现信号得去噪.

3.2.2 曲线平滑 触头行程曲线经小波阈值去噪后得到了很大的改善,但还是不能彻底将噪声滤除,在此基础上本文采用改进的中值滤波算法对去噪后的数据进一步平滑处理.设原始触头行程信号为x(n),从x(n)构造一个新序列x2(n),该算法对原序列开头和结尾的几个数进行了滤波,所得序列x2(n)与原序列x(n)具有相同的长度,有效避免了滤波前后数据长度不相等的问题.使用该算法对触头行程位移信号进行平滑,进一步减小噪声测量精度的影响[21].改进的中值滤波算法见式(7),滤波之后的行程曲线如图8所示.

(a) 合闸曲线 (b) 分闸曲线图 8 平滑后行程曲线Fig.8 Smoothed travel curve

(7)

4 断路器机械特性试验

4.1 平台搭建

基于上述获得的主轴转角与触头行程之间的关系,本文以一台ZN63A-12户内型高压真空断路器作为研究对象在实验室搭建了试验平台进行测试,测试的项目主要包括分合闸线圈电流、储能电机电流和触头行程测量等．

4.2 行程曲线

断路器的行程曲线监测过程中会受到许多噪声干扰,其噪声主要来源有:(1)角位移传感器安装在主轴上断路器进行分/合闸时机械振动;(2)断路器分/合闸弹簧的储能是通过电机实现的,电机启动时较大的启动电流也会产生干扰;(3)断路器分/合闸过程时间都特别短,一般几十毫秒,因此,断路器快速投切的过程相当于一个较大负载的投切,也会产生很大的干扰.上述所有的干扰信号导致断路器的行程曲线严重变形,采用这样的波形对机械特性分析会产生很大的误差.所以，本文对断路器原始的行程数据先经小波去噪，又采用中值滤波对波形进一步平滑,最后获得理想的波形.图9是本文对原始信号处理之后通过示波器获得分/合闸波形.

(a) 合闸波形 (b) 分闸波形图 9 去噪平滑后行程曲线Fig.9 Smoothed travel curve of denoising

4.3 断路器刚合/刚分点获取

断路器刚分/合点获取的传统方法有:(1)通过判断分合闸线圈的电流变化来获取刚分、刚合点,但是阈值的选取都是根据经验选取,这样会带来人为误差;(2)通过监测振动信号来获取刚分、刚合点,但是,断路器在分合闸过程中自身的机械振动会将干扰信号叠加到信号中,因此,上述获取刚分、刚合点的方法都不可靠,本文建立真实的行程测量数据的基础上,经相关算法处理后,通过仿真获得断路器分/合闸速度/加速度曲线来获取刚分、刚合点.

4.3.1 刚合点确定 当断路器接收到合闸命令时,合闸线圈通电使得合闸弹簧释放能量,驱动动触头开始运动。由图10可知,开始动触头的合闸速度和加速度都不断增大,但是触头运动过程中会受操动机构连杆间的摩擦力和空气阻力的影响,而且当动触头逐渐靠近断路器静触头时,动静触头之间会产生电弧,电弧产生的电动力同样阻碍动触头来运动,由图10的合闸加速度曲线发现t=0.06s时,动触头加速度逐渐减小但是依然与触头运动的方向一致,所以速度还在持续增大,当t=0.08 s时加速度方向变为与动触头运动相反方向,此时速度达到最大,即为断路器刚合时刻,动触头这段时间内的位移称为空行程.之后动触头继续前进,但动触头的摩擦力和缓冲器阻力的合力产生的加速与触头运动方向相反,使得触头速度不断减小为零,最终动触头达到合闸位置,这一段位移叫做超程.

4.3.2 刚分点确定 当断路器接收到分闸指令时,分闸线圈通电后使得分闸弹簧释放能量,驱动动触头开始运动,由图11可知,此时速度、加速度不断增大,当动静触头分离时会产生拉弧,电弧的电动力及分闸储能消耗使得加速度减小,但速度持续增大,当加速度为零时速度达到最大,此时动/静触头分离,该时刻为刚分时刻,此段运动过程得到位移就是超行程.动触头将继续沿分闸方向运动继续运动,受到缓冲装置发生作用,动触头的加速度的方向与动触头运动方向相反,使得动触头速度降低直至为零,但由于缓冲装置的能量释放使得断路器动触头实现反弹,直到能量衰减为零时,动触头达到分闸位置,这时断路器完成分闸操作.

(a) 合闸速度曲线 (b) 合闸加速度曲线图 10 合闸速度及加速度曲线Fig.10 Closing speed and acceleration curve

(a) 分闸速度曲线 (b) 分闸加速度曲线图 11 分闸速度及加速度曲线Fig.11 Opening speed and acceleration curve

4.4 机械特性参数分析

本文在获得精确的触头行程-时间曲线后,通过分析计算得到断路器的行程、超程、开距等机械参数,如表1,2所示.

表 1 断路器分闸机械特性参数

表 2 断路器合闸机械特性参数

将表1，2数据与健康状况下运行的断路器分合闸机械特性参数比较,可以看出角位移传感器获取的机械特性参数符合断路器出厂时的要求,能够成功实现断路器分合闸时触头的行程信息的采集工作.

5 结 论

(1) 本文对断路器的连杆结构进行分析,建立了主轴转角与触头直线位移的关系,并采用角位移传感器进行断路器触头监测,最终通过试验验证该方法精确、可靠,而本文研究的对象为ZN63A-12真空断路器,该方法也可以应运到其他类型的断路器中.

(2) 文中采用小波阈值和中值滤波对原始的测量数据进行处理之后获得了精确的触头行程-时间位移曲线,说明数据处理对真实信号的还原的重要性.

(3) 获得精确的行程曲线后,文中通过对分合闸过程中分合闸速度及加速度的变化进行分析获取刚分/刚合点,为后续的其他机械参数的计算提供依据.

参考文献(References)：

[1] 黄新波.变电设备在线监测与故障诊断[M].北京:中国电力出版社,2010：276-319.

HUANG X B.Transformer equipment online monitoring and fault diagnosis[M].Beijing:China Electric Power Press,2010:276-319.

[2] 黄新波,陶晨,刘斌.智能断路器机械特性在线监测技术和状态评估[J].高压电器,2015,51(3):129-134.

HUANG X B,TAO C,LIU B.On-line monitoring technology of mechanical properties and state evaluation method for intelligent[J].High Voltage Appliances,2015,51(3):129-134.

[3] 赵洋,刘汉宇,曾庆军.高压真空断路器机械特性在线监测系统研制[J].高压电器,2009,45(6):91-95.

ZHAO Y,LIU H Y,ZENG Q J.Study on on-line monitoring for mechanical characteristics of high voltage vacuum circuit breaker[J].High Voltage Appliances,2009,45(6):91-95.

[4] ZHENG Y.A model-based fault detection framework for vacuum circuit breaker by trip coil analysis[J].Journal of Software,2014,9(1):739-742.

[5] 刘明光,高世勤,徐新社,等.真空断路器触头温度在线监测系统研究[J].铁道学报,2002,24(1):39-42.

LIU M G,GAO S Q,XU X S,et al.Study on the on-line monitoring system for contactor′s temperature of vacuum circuit breaker[J].Journal of the China Railway Society,2002,24(1):39-42.

[6] 孟永鹏,贾申利,荣命哲.真空断路器机械特性的在线监测方法[J].高压电器,2006,42(1):31-34.

MENG Y P,JIA S L,RONG M Z.On line monitoring method for mechanical characteristics of vacuum circuit breakers[J].High Voltage Appliances,2006,42(1):31-34.

[7] 武建文,白洪超,张丹丹,等.适用于新标准的断路器机械特性测试装置[J].高压电器,2006,42(4):298-300.

WU J W,BAI H C,ZHANG D D,et al.Circuit-breaker mechanical characteristics test device conforming to the new GB standard[J].High Voltage Appliances,2006,42(4):298-300.

[8] QUAN Y S,WANG Z J,WU Y,et al.Research on high voltage circuit breaker mechanical faults online monitoring[J].Applied Mechanics & Materials,2014,521:362-365.

[9] FU C,HAO J.On-line monitoring system based on vibration signal of high voltage circuit breaker[J].Journal of Multimedia,2014,9(4):598-604.

[10] 王小华,苏彪,荣命哲,等.中压开关柜在线监测装置的研制[J].高压电器,2009,45(3):52-55.

WANG X H,SU B,RONG M Z,et al.Development of on-line monitoring system of medium voltage switchgear[J].High Voltage Appliances,2009,45(3):52-55.

[11] HUANG X B,LI H B,ZHU Y C.Short-term ice accretion forecasting model for transmission lines with modified time-series analysis by fireworks algorithm[J].Iet Generation Transmission & Distribution,2018,12(5):1074-1080.

[12] KADRIU K,GASHI A,GASHI I,et al.Influence of dc component during inadvertent operation of the high voltage generator circuit breaker during mis-synchronization[J].Energy & Power Engineering,2013,5(3):225-235.

[13] CHEN G,SUN B O,WANG X L E.Robust optimisation of the spring actuator in a vacuum circuit breaker[J].Mathematical Structures in Computer Science,2014,24(5):1295-1300.

[14] 林莘,李永祥,马跃乾,等.高压断路器新型电机操动机构的动态特性分析[J].电机与控制学报,2009,13(2):216-221.

LIN X,LI Y X,MA Y Q,et al.Dynamic characteristics analysis on novel motoractuator of high voltage circuit breaker[J].Electric Machines and Control,2009,13(2):216-221.

[15] 王卓,黄新波,邓凸,等.变压器套管介质损耗在线监测装置[J].广东电力,2013,26(4):72-76.

WANG Z,HUANG X B,DENG T,et al.Dielectric loss of transformer bushing on-line monitoring apparatus[J].Guangdong Electric Power,2013,26(4):72-76.

[16] 黄新波,张瑜,吴孟魁,等.箱式变电站在线监测智能电子设备的IEC61850信息建模[J].广东电力,2015,28(11):31-36.

HUANG X B,ZHANG Y,WU M K,et al.IEC 61580 information modeling of online intelligent electronic monitoring device in packaged substation[J].Guangdong Electric Power,2015,28(11):31-36.

[17] 程正兴.小波分析算法与应用[M].西安:西安交通大学出版社,2001:57-119.

CHENG Z X.Wavelet analysis algorithm and application[M].Xi′an:Xi′an Jiaotong University Press,2001:57-119.

[18] 吴振升,王玮,杨学昌,等.基于小波算法的SF-6断路器动作时间在线监测[J].中国电力,2006(6):26-29.

WU Z S,WANG W,YANG X C,et al.On line monitoring of operation time for SF6high voltage circuit breakers based on wavelet algorithm[J].Electric Power,2006(6):26-29.

[19] 郑钧,侯锐锋.小波去噪中小波基的选择[J].沈阳大学学报,2009,21(2):108-110.

ZHENG J,HOU R F.Selection of wavelet base in denoising of wavelet transform[J].Journal of Shenyang University,2009,21(2):108-110.

[20] 李红延,周云龙,田峰,等.一种新的小波自适应阈值函数振动信号去噪算法[J].仪器仪表学报,2015,36(10):2200-2206.

LI H Y,ZHOU Y L,TIAN F,et al.Wavelet-based vibration signal denoising algorithm with a new adaptive threshold function[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2015,36(10):2200-2206.

[21] 徐志钮,律方成,赵丽娟,等.结合频谱校正的修正理想采样频率方法用于介损角测量[J].高压电器,2006,42(5):365-367.

XU Z N,LYU F C,ZHAO L J,et al.The dielectric loss angle measurement combined modified ideal sampling frequency with spectrum rectifying[J].High Voltage Apparatus,2006,42(5):365-367.