本文开展低压配电线路中电缆接头松动故障研究工作,深入研究电缆电连接松动故障的典型特征,进而提出有效的故障识别方法,这对供配电系统可靠运行具有重大的实用意义。为深入研究栓接电缆接头松动故障的典型特征,实现故障识别,本文以铜-铜电缆接头作为研究对象,利用电缆接头松动故障实验平台开展不同实验条件下的松动故障实验。研究了不同条件下栓接电缆接头的温度特性、接触电压和回路电流特性,对比了两种松动故障识别方法的有效性。其一是基于小波能量熵识别方法,采用小波变换对电流信号进行多分辨率分析,提取电流能量熵作为松动故障的典型特征。其二是基于双线性时频分析方法,运用Wigner-Ville分布对接触电流进行变换,使其具有联合时频特征,提取该信号的时间边缘和频率边缘特性,进而计算回路电流的平均能量和基频能量。然后对其分布进行Hough变换,完成Wigner-Hough变换(WHT),并求取该变换峰值及其峰值变化率区间长度。以平均能量、基频能量、WHT峰值作为特征参数进行松动故障识别。分别以这两种方法得到的特征参数作为识别模型的输入向量,采用优化后的概率神经网络(PNN)模型进行故障识别,并分析了参数S与样本数目对识别结果的影响。结果表明:小波能量熵算法精度低,但是实时性好;双线性时频算法精度高,实时性差,因此需根据实际要求选择不同的方法。