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基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法研究汇报人：2024-01-27

CATALOGUE目录引言高压断路器弹簧操动机构状态异常概述基于LMD的信号处理方法基于SVM的状态异常检测模型实验设计与结果分析结论与展望

引言01

高压断路器是电力系统中重要的开关设备，其弹簧操动机构的状态直接影响断路器的性能和使用寿命。传统的高压断路器弹簧操动机构状态检测方法通常基于定期维护和人工巡检，存在效率低下和漏检等问题。基于LMD（局部均值分解）和SVM（支持向量机）的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法可以提高检测效率和准确性，对保障电力系统的安全运行具有重要意义。研究背景和意义

输入标内外研究现状及发展趋势目前国内外对高压断路器弹簧操动机构状态异常检测的研究主要集中在振动信号分析和图像处理等方面。基于LMD和SVM的方法结合了时频分析和模式识别的优势，能够更好地处理非线性和非平稳信号，并具有较高的分类准确性，是未来的发展趋势。图像处理方法通过对断路器操动过程中的图像进行特征提取和分类来实现状态异常检测，但受光照、角度等因素影响较大。振动信号分析方法包括时域分析、频域分析和时频分析等，但传统方法在处理非线性和非平稳信号时存在局限性。

研究内容本文旨在研究基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法。首先，通过采集高压断路器弹簧操动机构的振动信号，并利用LMD方法对信号进行分解，提取特征参数。然后，利用SVM构建分类模型，实现对高压断路器弹簧操动机构状态异常的自动检测。研究目标本文的目标是提出一种基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法，并通过实验验证该方法的有效性和优越性。同时，本文还将探讨不同参数设置对检测性能的影响，为实际应用提供参考。本文研究内容和目标

高压断路器弹簧操动机构状态异常概述02

通过电动机或其他驱动装置带动弹簧进行储能，使弹簧压缩并储存能量。储能过程释放过程保持过程当接收到分闸或合闸信号时，控制装置使弹簧释放能量，驱动断路器的动触头进行分闸或合闸操作。在分闸或合闸操作完成后，通过锁扣装置保持断路器在相应位置，直到下一次操作。030201高压断路器弹簧操动机构工作原理

长时间使用或频繁操作可能导致弹簧疲劳，表现为弹簧弹力减弱、储能时间延长等。弹簧疲劳控制装置可能出现故障，导致无法正确控制弹簧的释放和锁扣装置的解锁，表现为断路器拒动或误动。控制装置故障锁扣装置可能出现磨损或卡滞等故障，导致无法保持断路器在正确位置，表现为断路器自动分闸或合闸。锁扣装置失效状态异常类型及表现

状态异常对电力系统的影响降低供电可靠性高压断路器是电力系统中的重要设备，其状态异常可能导致供电中断或设备损坏，降低供电可靠性。增加维护成本状态异常的高压断路器需要频繁维修或更换部件，增加了电力系统的维护成本。影响系统安全高压断路器在电力系统中起到保护作用，其状态异常可能导致系统无法正确应对故障情况，从而影响系统安全。

基于LMD的信号处理方法03

LMD是一种自适应的时频分析方法，能够将复杂的非平稳信号分解为一系列乘积函数（PF）之和，每个PF代表信号的一个固有模态分量。局部均值分解（LMD）LMD算法主要包括以下几个步骤：寻找信号的局部极值点；通过局部极值点拟合信号的局部均值函数和包络估计函数；将原信号去除局部均值函数得到纯调频信号，再除以包络估计函数得到调频调幅信号；迭代上述过程直至满足停止条件。算法流程LMD基本原理及算法流程

利用LMD方法将原始信号分解为多个PF分量，每个PF分量包含了原信号在不同频率尺度下的特征信息。信号分解根据需要，可以选择特定的PF分量进行信号重构，以突出感兴趣的特征或去除噪声干扰。信号重构信号分解与重构过程

123应用LMD方法对高压断路器弹簧操动机构的振动信号进行分析，可以有效提取出反映机构状态的特征信息。振动信号分析通过比较正常状态与异常状态下LMD分解结果的差异，可以实现对高压断路器弹簧操动机构故障的诊断与异常检测。故障诊断与异常检测利用LMD方法对机构运行过程中的信号进行分析，可以评估机构的性能状态，并为机构的优化设计提供依据。性能评估与优化LMD在高压断路器弹簧操动机构信号处理中的应用

基于SVM的状态异常检测模型04

SVM基本原理支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类器，通过寻找一个最优超平面，使得不同类别的样本在该超平面上的投影间隔最大，从而实现分类。SVM分类算法SVM分类算法包括线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。其中，非线性支持向量机通过引入核函数，将低维空间中的非线性问题转化为高维空间中的线性问题，从而实现对复杂数据的分类。SVM基本原理及分类算法

VS在SVM中，常用的核函数有线性核、多项