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交流接觸器的電壽命指標是其關鍵的性能指標之一。通常交流接觸器的機械壽命可達上百萬次，但是電壽命只有幾萬次，電壽命的優(yōu)劣直接影響低壓配電系統(tǒng)、自動控制系統(tǒng)的運行質量與水平。

目前國內外對交流接觸器電壽命預測的研究主要集中于退化參數(shù)的分析方法，如觸頭磨損、吸合時間、觸頭接觸電阻、燃弧能量等參數(shù)的分析。這些基于退化參數(shù)的接觸器電壽命預測方法，可以比較直觀地反映接觸器當前的運行狀態(tài)，但由于涉及具體參數(shù)的測量，需要對接觸器進行拆卸或者破壞，過程較為復雜，在實際工程應用中存在弊端。

采用音頻分析的方法可以通過非接觸的方式對設備、裝置運行狀態(tài)進行分析和診斷，可有效避免接觸式診斷方法的弊端。目前這種方法在大型機電設備領域有一定研究。

但是，目前基于音頻特征對交流接觸器進行電壽命預測的研究還較少。河北工業(yè)大學、溫州大學樂清工業(yè)研究院的研究人員基于音頻特征的交流接觸器電壽命預測方法，采用快速傅里葉變換法分析交流接觸器線圈工作電壓異常、觸頭磨損和殼體松動三種狀態(tài)下接觸器合閘時的音頻特征，分別與正常的交流接觸器音頻特征進行對比。對比結果發(fā)現(xiàn)，非正常狀態(tài)的交流接觸器合閘時其音頻特征與正常狀態(tài)時明顯不同。

圖1 電壽命試驗裝置原理框圖

為進一步研究接觸器合閘時的振動發(fā)聲機理，基于振動方程和聲壓波動方程建立接觸器合閘時的聲場模型，仿真結果表明，該聲場模型產生的音頻頻譜幅值隨線圈工作電壓的增大而變大、頻譜分布隨觸頭形貌改變而變化。分別運用BP神經網絡和卷積神經網絡（CNN）構建交流接觸器合閘音頻特征與電壽命的關聯(lián)模型，對比了L-M算法、擬牛頓法、動量BP法和自適應梯度下降法四種BP網絡學習算法，建立電壽命驗證平臺。

圖2 碰撞發(fā)聲仿真流程

實驗結果表明，L-M算法性能最優(yōu)，預測電壽命誤差小于10%；CNN可以在線學習和提取音頻特征，但其預測誤差超過20%。

研究人員最后得出以下結論：1）接觸器控制電壓變化造成音頻特定頻率的幅度變化；2）接觸器殼體松動造成音頻頻譜分布變化，造成音頻幅值變化；3）接觸器觸頭磨損情況產生的音頻頻譜，能在低頻分布權重dw參數(shù)中體現(xiàn)；4）運用MFCC法提取的音頻特征作為BP神經網絡的輸入，采用L-M學習算法可獲得低于10%的錯誤率，滿足工程應用的需求；5）運用CNN法雖然免去音頻特征提取步驟，但對接觸器的壽命預測效果欠佳。

以上研究成果發(fā)表在2021年第9期《電工技術學報》，論文標題為“基于音頻特征的交流接觸器電壽命預測方法”，作者為游穎敏、王景芹 等。