溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析辨识方法

《溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析辨识方法》是一篇聚焦于电力系统中关键设备——断路器性能评估与故障诊断的研究论文。该论文旨在通过深入分析断路器在操作过程中产生的振动信号，结合弹簧形变的物理特性，提出一种基于递归量化分析的辨识方法，以实现对断路器运行状态的精准监测和故障溯源。

断路器作为电力系统中重要的保护装置，其机械性能直接影响系统的安全性和稳定性。在断路器的分合闸过程中，弹簧机构是核心部件之一，其形变状态直接决定了断路器的动作可靠性。然而，由于弹簧材料的非线性特性以及外界环境的影响，弹簧在长期使用中可能出现疲劳、断裂等问题，进而导致断路器动作异常甚至失效。因此，如何准确地识别弹簧的形变状态，成为保障断路器稳定运行的重要课题。

传统方法主要依赖于对断路器的机械参数进行静态测量，如行程、速度等，但这些方法难以捕捉弹簧在动态过程中的变化特征。而振动信号作为一种动态信息，能够反映断路器内部机械结构的实时状态，因此成为研究的重点。然而，振动信号具有非平稳、非线性的特点，传统的分析方法难以有效提取其中的关键特征。

针对上述问题，本文提出了一种新的递归量化分析方法，用于辨识断路器振动信号中与弹簧形变相关的特征。该方法首先通过传感器采集断路器在分合闸过程中的振动信号，并对其进行预处理，去除噪声干扰，提取有效的时序数据。随后，利用递归量化技术对振动信号进行建模，将复杂的振动过程转化为可量化的数学表达式，从而实现对弹簧形变状态的定量分析。

递归量化分析是一种基于时间序列的非线性分析方法，能够捕捉信号的复杂结构和动态变化。在本研究中，作者对振动信号进行了多尺度递归分析，通过计算信号的递归图和递归率等指标，揭示了不同弹簧形变状态下振动信号的差异。同时，结合机器学习算法，对提取的特征进行分类训练，实现了对弹簧健康状态的自动识别。

实验部分采用实际断路器的操作数据进行验证，结果表明，该方法能够有效区分正常状态与不同损伤程度的弹簧状态，识别准确率较高。此外，该方法还具备较强的抗噪能力和适应性，适用于多种类型的断路器和不同的运行环境。

该论文的研究成果不仅为断路器的故障诊断提供了新的思路和技术手段，也为电力设备的智能化运维提供了理论支持。未来，随着人工智能和大数据技术的发展，递归量化分析方法有望进一步优化，提高对复杂机械系统状态的感知能力，为电力系统的安全运行提供更加可靠的保障。

综上所述，《溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析辨识方法》是一篇具有重要应用价值的学术论文，其提出的递归量化分析方法为断路器的健康状态评估提供了创新性的解决方案，对推动电力设备智能化发展具有重要意义。