真空断路器是电力机车的核心设备之一,其安全稳定运行是电力机车安全稳定运行的保障。真空断路器在运行工作中,经常会出现一些故障,且有些故障难以捕捉。因此,对真空断路器的运行状态进行实时检测,是电力机车安全稳定运行的需要。本文针对目前电力机车真空电路器工作状态缺乏检测的问题,设计了一种电力机车真空断路器故障度在线检测系统。该系统通过采集真空断路器的实时数据,采用BP神经网络算法,判断真空断路器的实时故障状态,减轻了真空断路器维护和检修工作的劳动强度,同时提高了电力机车稳定运行的安全系数。本文的主要研究内容和取得的结果如下:(1)研究了真空断路器的结构及工作原理,分析了真空断路器的电路模型、合闸、分闸等动态过程,总结了真空断路器常见的故障及其故障产生的原因。针对真空断路器的机械特性故障,分析了故障度模型输入层所要确定的参量,设计了故障度模型输出层参量,搭建了真空断路器故障度模型。(2)构建了基于BP神经网络的电力机车真空断路器故障度模型并验证了其可靠性和准确性。对真空断路器的故障度模型与原有检修策略进行了仿真分析对比,验证了真空断路器故障度模型与原有检修策略的结合效果,为实现状态差异性检修提供了可靠的参考依据。对故障度模型进行了实际效果验证,确定了故障度模型的可行性和可靠性。对真空断路器所采集的训练组数量进行了分析,通过仿真分析,得出当数据组达到100组及以上时,故障度模型的拟合程度最高。(3)提出了电力机车真空断路器在线检测系统的设计思路。根据电力机车真空断路器在线检测系统的设计需求,提出电力机车真空断路器在线检测系统的设计思路和方案,构建了电力机车真空断路器在线检测系统的框架结构,根据在线检测系统的方案和结构,设计了在线检测系统的硬件电路和软件程序,为在线检测故障度模型提供了软硬件平台。(4)构建了真空断路器故障度在线检测试验平台并进行了现场试验。首先对真空断路器故障度在线检测系统进行了实物研制,并结合具体情况,对系统的各种界面一一进行了阐述。其次对真空断路器故障度在线检测系统进行了实地安装和试验,通过检测信号数据,分析出真空断路器的实际故障原因,并发现和解决了真空断路器故障度在线检测系统在实际应用中出现的缺陷和不足,验证了该系统的准确性和可靠性。