基于音频特征的交流接触器电寿命预测方法研究(组图)

游英敏、王景钦、舒亮、倪侃、周新成，河北工业大学电气设备可靠性与智能化国家重点实验室和温州大学乐清工业研究院研究员部，2021年第9期《电工技术学报》上发表文章，分析了交流接触器工作过程中产生的音频信号的特征变化，提出了一种预测接触器电气寿命的方法。交流接触器，该研究成果对于提高低压配电系统和自控系统的可靠性和安全性，缩短交流接触器产品的设计周期具有重要意义和工程应用价值。

交流接触器的电气寿命指标是其关键性能指标之一。通常交流接触器的机械寿命可以达到几百万次，而电气寿命只有几万次。电气寿命的优劣直接影响低压配电系统和自控系统的运行质量和水平。

目前，国内外对交流接触器电气寿命预测的研究主要集中在劣化参数的分析方法上，如接触磨损、吸合时间、接触电阻、电弧能量等参数的分析。这些基于劣化参数的接触器电气寿命预测方法可以更直观地反映接触器当前的运行状态。但由于具体参数的测量，接触器需要拆卸或销毁交流接触器英文参数，工艺复杂。在实际工程应用中存在弊端。

音频分析方法能够以非接触方式对设备和装置的运行状态进行分析和诊断，可以有效避免接触诊断方法的弊端。目前，该方法已在大型机电设备领域进行了研究。

然而，基于音频特性的交流接触器电气寿命预测研究较少。河北工业大学和温州大学乐清工业研究院的研究人员利用基于音频特性的交流接触器电气寿命预测方法，利用快速傅里叶变换方法分析了交流接触器线圈工作电压异常、接触磨损和外壳松动。将接触器在闭合状态下的音频特性与普通交流接触器的音频特性进行比较。对比结果表明，交流接触器在异常状态下的音频特性与正常状态下存在显着差异。

图1 电寿命测试装置原理框图

为了进一步研究接触器闭合时的振动和声音机理，基于振动方程和声压波动方程建立了接触器闭合时的声场模型。越来越大，光谱分布随着接触形状的变化而变化。采用BP神经网络和卷积神经网络（CNN）构建交流接触器闭合音频特性与电气寿命的相关模型，采用四种BP网络、LM算法、拟牛顿法、动量BP法和自适应梯度下降法, 进行了比较。学习算法，建立电寿命验证平台。

图2 碰撞声模拟流程

实验结果表明，LM算法性能最好，电寿命预测误差小于10%；CNN 可以在线学习和提取音频特征，但其预测误差超过 20%。

研究人员最终得出以下结论：1）接触器控制电压的变化导致音频特定频率的幅值变化；2）接触器外壳松动导致该变化音频频谱分布的变化，导致音频幅度的变化；3）接触器接触磨损产生的音频频谱可以反映在低频分布权重dw参数中；< @4）将MFCC方法提取的音频特征作为BP神经网络的输入交流接触器英文参数，通过LM学习算法可以获得低频错误率10%，满足工程应用需求; 5）

上述研究成果将发表在2021年第9期《电工技术杂志》上，论文题目为《一种基于音频特性的交流接触器电气寿命预测方法》。作者为游英敏、王景钦等。