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申请/专利权人：广东电网有限责任公司江门供电局

摘要：本发明涉及断路器故障诊断领域，特别涉及一种基于高压断路器的机械故障诊断方法，包括采集断路器的分合闸行程的速度与时间曲线特征曲线、历史弹跳系数与时间关系图、机械震动信号和分合闸电流信号与时间关系动态特征曲线；构建卷积神经网络故障诊断模型，卷积神经网络故障诊断模型包括特征提取层、故障归纳层、检修模型层和结果输出层，特征提取层用于提取获得的特征中的异常数据，故障归纳层用于根据异常数据归纳故障类型，检修模型层用于调取历史维修数据和历史维修方案，结果输出层用于检测特征提取结果并输出故障诊断结果和检修模型。本发明用于高压断路器的机械故障诊断，能够起到提高故障诊断的精度和效率，提高维修人员的工作效率。

主权项：1.一种基于高压断路器的机械故障诊断方法，其特征在于：包括：步骤一、采集断路器的分合闸行程的速度与时间曲线特征曲线、历史弹跳系数与时间关系图、机械震动信号和分合闸电流信号与时间关系动态特征曲线；步骤二、构建卷积神经网络故障诊断模型，卷积神经网络故障诊断模型包括依次向下连接的特征提取层、故障归纳层、检修模型层和结果输出层，所述特征提取层用于提取获得的特征中的异常数据，所述异常数据为实际不属于该位置高压断路器额定数据范围的数据，所述故障归纳层用于根据异常数据归纳故障类型，所述检修模型层用于根据归纳的故障类型调取历史维修数据和历史维修方案，所述结果输出层用于检测特征提取结果并输出故障诊断结果和检修模型；所述分合闸行程的速度与时间曲线特征曲线包括动触头最大速度、动触头平均速度、动触头动作时间，提取行程曲线上的N个均等分特征点，依次对比相邻的两个特征点的速度，若出现速度变化规律与前一组速度变化规律相反的数据则截取该时间段分合闸行程的速度与时间曲线特征曲线；所述历史弹跳系数与时间关系图包括以时间单位记录的弹跳频率，通过对弹跳频率按照时间T进行分割，对弹跳系数与时间关系图进行优化，当弹跳次数的波动误差小于0.1时记录T值，当波动误差大于1时记录T值，在弹跳次数波动小于0.1时弹跳次数与时间呈周期性变化，在弹跳次数波动大于1时高压断路器为不稳定运行状态；所述分合闸电流信号与时间关系动态特征曲线包括分合闸行程、分合闸行程最大速度、分合闸行程平均速度、无流时间和分合闸电流波形曲线，所述分合闸电流信号与时间关系动态特征曲线用于检测分合闸电流波形，所述分合闸电流波形异常为分合闸开关异常。

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