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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115389924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211045544.0，技术领域涉及：G01R31/327；该发明授权基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法是由孙曙光;邵旭;王景芹;魏硕;刘金发;孙靓;王泽伟;纪卫震;杨飞龙设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法，首先对原始振动进行预处理，得到降噪后的振动信号；然后，对降噪后的振动信号进行分帧，计算各帧信号的短时能熵比，基于短时能熵比对振动过程中的各个动作阶段进行标定，并计算各个动作阶段的动作时间和驱动能量，将动作时间和驱动能量作为性能退化指标，通过Spearman秩相关系数法筛选得到与退化能力相关性高的性能退化指标，得到关键性能退化指标；最后，根据关键性能退化指标，基于二元维纳过程建立断路器分闸附件剩余寿命预测模型。本发明将动作时间和驱动能量作为性能退化指标，预测模型反映了多元关键性能退化指标对整体退化趋势的影响，避免了采用动作时间作为单一指标导致的预测结果不准确。

本发明授权基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作时间与驱动能量的断路器分闸附件寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一步、采集断路器分闸过程中的电流、电压以及原始振动信号； 第二步、对采集的原始振动信号进行降噪，得到降噪后的振动信号； 第三步、对降噪后的振动信号进行分帧，计算各帧振动信号的短时能熵比；基于短时能熵比，对各个振动子事件的起始与终止时刻进行标定，并根据振动子事件的起止时刻对断路器分闸过程中出现的振动阶段进行划分；然后，计算各个振动阶段的动作时间和驱动能量，动作时间是指振动子事件发生时刻与终止时刻的时间差，驱动能量是指振动阶段中驱动分闸附件所消耗的能量；将各个动作时间和驱动能量作为性能退化指标，根据Spearman秩相关系数法筛选得到与退化能力相关性高的性能退化指标，得到关键性能退化指标； 第四步、基于二元维纳过程建立断路器分闸附件剩余寿命预测模型，用于预测断路器分闸附件的剩余寿命； 4-1、验证各个关键性能退化指标的相对增量是否符从正态分布，若符合正态分布则表明关键性能退化指标服从维纳过程；若关键性能退化指标Xt变化符合维纳过程，在t时刻性能退化量表示为： Xt＝x+ηt+σBt18 式中，x是退化量初始值；η是漂移系数，表征性能退化速度；σ是扩散系数，且σ0；Bt是标准布朗运动； 对于任意时刻t，j＝1,2,···,J，性能退化增量ΔXt＝Xt-Xtj-1，由维纳性质可知： 式中，Δtj＝tj-tj-1为相邻时刻的间隔，将退化过程中的相对增量ΔXt1,ΔXt2,···,ΔXtJ看作是取自正态总体的一个样本，则样本的概率密度函数为： 通过式20，得到关键性能退化指标Xt的似然函数为： 对式21似然函数取对数，并求偏导，分别得到漂移系数η和扩散系数σB的极大似然估计值为： 当性能退化量{Xt，t≥0}达到或超过失效阈值h时，通常认为性能失效，因此断路器分闸附件在t时刻的剩余寿命TRUL为： TRUL＝{inf:Xt＞h}24 式中，inf表示函数的下确界； 关键性能退化指标Xt对应的断路器分闸附件剩余寿命概率密度函数表达式为： 式中，fs表示在时刻s后达到失效阈值h的概率，将式25的最大值对应的时间作为断路器分闸附件的剩余寿命次数； 对于每个关键性能退化指标，重复步骤4-1，得到基于各个关键性能退化指标的断路器分闸附件剩余寿命概率密度函数； 4-2、根据各个关键性能退化指标的边缘分布函数，得到联合分布函数； FX1t,X2t,…,Xrt,…XRt＝Cg1t,g2t,…,grt,…,gRt26 式中，FX1t,X2t,…,Xrt,…XRt为联合分布函数；g1t,g2t,…,grt,…,gRt为各个关键性能退化指标的边缘分布函数；C·为Copula函数；R为关键性能退化指标的数量； 利用Copula函数分析各个关键性能退化指标的相关性，再对式26求导，得到所有关键性能退化指标的联合概率密度函数； 式中：c·为Copula函数的概率密度函数，表示第r个关键性能退化指标对应的断路器分闸附件剩余寿命概率密度函数； 4-3、根据式27计算断路器分闸附件的剩余寿命，函数最大值对应的动作次数即为断路器分闸附件的剩余寿命。

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