本文在分析现代电力系统设备检修体制的基础上,论述了电气设备实行状态监测必要性和可能性,并以高压断路器为研究对象。高压断路器是电力系统中重要的电气设备,在电网中起到控制和保护作用,因此确保断路器的可靠性运行极为重要。目前实行的定期检修制度盲目性大,并且容易引入新的故障隐患,降低设备的可靠性。因此必须对高压断路器状态实行在线监测,实时监测断路器的运行状态,并为设备的状态检修提供依据。 高压断路器大部分故障源于机械方面,因此研究机械故障具有重要的意义。高压断路器的机械振动信号是一个丰富的信息载体,包含有大量的设备状态信息,随着传感器技术、信号处理技术、计算机技术的发展,利用振动信号监测和诊断高压断路器的机械状态已经可行,并且受到重视。本文提出利用小波分析技术的模极大值分析法,将模极大值作为故障特征参数作为决策表的原始输入,且利用粗糙集理论提取高压断路器机械故障诊断的规则,提高了故障诊断的可靠性。 模极大值分析法,也是利用小波分解来检测信号突变点,根据信号出现突变时,小波变换后的系数具有模量极大值,来确定故障发生的时间点,并且将模值作为故障诊断的特征参数。 将小波分析得到的故障特征参数作为决策表的原始输入,利用粗糙集理论对其进行约简,在保持决策表分类能力不变的情况下,去掉诊断中的不重要因素,保留重要的要素,简化进行故障诊断时所需的信息,从而提高故障诊断的准确率。 最后是系统的实现部分,介绍了硬件与软件的实现。硬件部分主要介绍了BH5116数据采集板的特点和参数。软件部分,系统主要采用Visual C++6.0,Matlab 6.5进行编程,以Visual C++6.0位开发平台。该系统实现数据采集、存储、通信等功能,同时直接调用Matlab6.5编程语言,直接利用Matlab中丰富的数据处理方法和数学模型,实现对数据的处理和分析。