基于数学形态学和小波包分解的高压断路器机械状态监测和诊断系统的研究

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当前供电负荷不断增加,电力系统中高压断路器的使用和维护越来越受到运行和检修人员的关注。断路器分合闸线圈老化、铁芯卡滞、传动机构卡涩、凸轮磨损等机械故障严重影响电网安全稳定运行,也会造成巨大经济损失。然而目前在工程实际应用中,还没有一套有效可靠的系统可以准确地诊断高压断路器机械状态并及时给出预警信号。因此,对断路器机械状态进行监测,对监测数据进行准确的特征识别,分析断路器运行状态、故障性质与部位,具有非常重要的意义。针对现有断路器状态监测手段单一、特征提取算法过于传统、无法从监测数据中准确提取有效特征
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