基于线圈电流相轨迹-XGBoost的高压断路器故障诊断方法

来源：机械与电子杂志2026年第02期北京时间：

作者：郑宏1;鲍美军1;李孟1;孙文星2;卓坚熊2;郭胡森3;万书亭3

单位： (1.杭州柯林电气股份有限公司,浙江 杭州 310015;2.广东电网有限责任公司,广东 广州 510080;
3.华北电力大学 河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室,河北 保定 071003)

摘要：针对高压断路器故障识别中存在的特征提取较为单一、诊断算法依赖参数选择等问题,提出一种基于线圈电流相轨迹XGBoost的高压断路器故障诊断方法。首先分析分/合闸线圈电流的李雅普诺夫指数,指出了断路器发生故障时的线圈电流混沌变化特性,基于平均互信息计算方法优化重构的延迟时间参数,进行电流信号的相空间重构。然后基于电流信号的相空间重构轨迹提取故障特征,形成由线圈电流相轨迹横坐标最大值、纵坐标最大值、内转折点到原点的欧氏距离和原点矩组成的特征向量,作为XGBoost识别模型的特征向量进行训练和故障识别,得到了准确的诊断结果。最后与峰值谷值特征、全局特征,以及SVM、KNN、RF和BP等模型进行对比分析,结果显示了所提方法在高压断路器故障诊断方面的优越性。

关键词：高压断路器;线圈电流;XGBoost模型;相空间重构;故障诊断