交流接触器是一种频繁通断的开关设备,广泛应用于各种电力系统中。当使用交流接触器时,电寿命减小的关键因素是分断电弧对触点的侵蚀,造成了触头质量损失的加大。因此电寿命远小于机械寿命。电寿命预测关系到用电安全,是一个重要的研究课题。第一,采用施耐德公司的LC1D80M7C型交流接触器作为实验样品。通过电寿命实验系统采集触头的初始分断电弧波形,并用数据采集系统保存。再用数据波形软件获得电弧波形数据,将其作为输入特征。通过线性插值法和归一化两种方式处理分断电弧波形特征数据。第二,电寿命实验过程中,通过电子秤获取每次测量的所有触头质量数据。再计算出每次测量的所有触头质量损失之和,作为本文模型的标签。并采用线性插值法扩增触头质量损耗标签数据的数量。第三,利用深度学习软件TensorFlow和卷积神经网络,通过回归方式获得交流接触器电寿命预测模型。此模型采用两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的结构。通过求触头总质量损耗与模型输出的均方误差值来评估模型。第四,将特征和标签数据随机分为训练集和测试集,分别读入模型中。通过改变不同的模型参数,运行模型后获取测试均方误差值。本文预测电寿命的方式为通过确定最小的测试均方误差值,并计算触头总质量损失误差百分比。由于触头分离时产生的分断电弧会烧蚀触头,造成触头的质量损耗增加,电寿命减小。经过计算,最佳触头总质量损失误差百分比约为12.03%,表明本文模型能预测交流接触器的电寿命。