高压断路器机械故障预测与智能诊断技术研究

祎斌 张(华能澜沧江新能源有限公司，中国)
逵 马(华能澜沧江新能源有限公司，中国)

摘要

高压断路器是电力系统中承担控制与保护任务的核心设备，其机械性能直接影响电网的安全与稳定运行。机械故障作为断路器最常见的隐性失效类型，具有突发性与累积性特征，传统的定期检修方式已难以满足智能电网对实时监测与精准诊断的需求。本文基于信号处理与人工智能技术，构建高压断路器机械故障预测与智能诊断体系。通过多源数据采集与融合分析，提取振动、声音、电流、位移等关键特征，利用机器学习与深度神经网络模型实现卡滞、磨损、弹簧疲劳、机构松动等典型故障的自动识别与剩余寿命预测。研究结果表明，该融合模型能够有效提升故障识别精度与预测可靠性，为断路器状态检修和智能化运维提供技术支撑与理论依据，具有重要的工程应用价值和推广意义。

关键词

高压断路器；机械故障；状态监测；智能诊断；故障预测

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i11.33398