基于峰度的电力变压器铁芯松动故障在线监测方法

本文提出一种对电力变压器铁芯松动故障进行在线监测和估计的方法。通过改变变压器铁芯的压紧力得到模拟松动故障情况下的铁芯振动信号,使用谱峰度方法验证并分析了变压器铁芯振动信号中高频分量的冲击特性,在此基础上采用小波变换对铁芯振动信号进行分解,对分解得到高频分量计算其峰度值并用以监测铁芯压紧力的减小趋势。对实验变压器不同测点的多组数据分析表明,谱峰度能有效检测铁芯振动信号中的较高频率冲击成分及铁芯压紧力发生较大变化的情况,铁芯振动信号小波域中高频成分的峰度值能够很好的反映出铁芯压紧力变化的趋势。本方法准确的表述了铁芯振动信号中与松动故障相关的统计特性,为电力变压器铁芯的故障监测提供了一种可行的方法。     

基于电能质量在线监测的高压电力变压器运行监测系统

针对高压电力变压器运行监测效率低的问题,提出基于电能质量在线监测的高压电力变压器运行监测系统,建立电力变压器常见故障因素与电能质量关系模型,然后根据故障因素与电能质量多对多的映射关系搭建模块化系统构架和多任务协同运行模式,最后建立高压电力变压器运行监测系统模型,并针对其运行过程提出具体的监测方法,实现高压电力变压器运行实时在线监测、故障预警、互联网平台应用、移动终端服务等功能,有效提升高压电力变压器运行监测水平,为电力系统监测技术面向大数据和互联网技术领域的发展探索了方法和途径。     

电力变压器运行维护及故障处理技术探讨

随着居民用电需求的不断提升,电力系统也在持续发展,电力变压器作为主要供电载体受到了广泛关注,电力变压器运行维护及故障处理技术也成为学界关注热点,相关理论研究及实践探索大量涌现。基于此,简单分析电力变压器常见的铁芯、绕组、油箱及瓦斯等方面的运行故障,深入探讨电力变压器的运行维护技术及相关的故障处理技术,以供参考。     

短路条件下变压器振动特性研究

利用振动法对运行中的变压器进行诊断是一种新的趋势,但是到目前为止,振动法的效果仍然不够理想。变压器表面振动信号比较复杂,如何得到一个能正确反映实际振动的模型是研究的关键,针对如何简化模型的问题,提出了短路条件下变压器油箱表面的振动模型,该模型基于振动的产生和传递过程。该模型的参数由单相短路实验得到的数据计算得到。利用得到的模型,只需要根据输入电流值即可计算振动估计值。最后,采用三相短路实验验证了模型的正确性。实验结果表明,估计信号和实测信号基本一致,利用简化的绕组模型和传递模型是完全可行的。     

基于LabWindows/CVI的变压器振动监测系统

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段，应用振动法可以检测出变压器绕组和铁心工作状况，对其进行充分的研究有良好的应用前景。LabWindows／CVI是一个以C语言为基础，结合了测控专业工具的虚拟软件开发平台。作者应用LabWindows／CVI软件开发了一套变压器振动监测系统。经实验分析，该系统能对变压器器身振动信号可有效采集，并进行分析处理。     

基于在线监测技术的电力变压器智能检修探讨

电力变压器在线监测系统可以实时监测、快速分析出变压器当前的运行状态,从而提高其可靠性。现分析了电力变压器的故障特点及特征参数,并介绍了几种在线监测技术,在此基础上对监测数据的采集和处理进行了概述,最后总结了电力变压器故障诊断及智能检修方法。     

变速器状态监测及故障诊断方法

汽车变速箱是汽车的主要传动部件,准确地监测变速器运行状态和提前预估试验中可能出现的故障,对于产品改进、试验设备及人员安全及其重要。分析变速器各种零件振动信号的特征,建立基于状态监测和故障诊断的分析模型和状态监测方案。该方案可从复合振动信号中分离出齿轮的振动信号、轴不对中故障振动信号和轴承故障振动信号,能有效地诊断变速器内部零件的典型故障。     

大型变压器状态监测与故障诊断技术

随着电力网络的复杂化,变压器已经成为电力系统中的关键构成部分,在电力系统的可靠和安全运行中具有不可替代的作用。电力系统在执行电力供应和配送任务的过程中工作环境较为恶劣,使得很多电力系统的大型变压器都面临着故障频发的问题,从而影响了变压器在系统中的正常运行。因此,电力部门需要注重变压器的状态监测和故障诊断。鉴于此,分析大型变压器使用中的状态监测和故障诊断技术,有利于通过状态监测和故障诊断及时处理变压器的各种问题,从而提升变压器的运行可靠性。     

高压试验中变压器试验问题及故障处理方法

电力变压器作为电力系统中基本设备之一,对于整个电力系统起到非常重要的作用。因此,为了使电力系统安全稳定的运行,运行前的变压器测试就显得尤为重要;另外,还要随时监测与评估电力变压器的运行状态,以便能及时发现故障而进行维护检修,确保电力变压器的稳定运行。本文主要就变压器在测试中常遇到的问题,以及对其具体的故障解决办法进行阐述。     

基于LabVIEW的罗茨鼓风机转子振动测试系统

开发一套基于LabVIEW的罗茨鼓风机转子振动测试系统,利用PCI采集风机振动信号,以振动信号的频域特征作为主要的故障征兆,运用频谱分析方法实现风机状态监测,为设备安全运行提供技术保障.     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

数字信号处理技术在汽轮机组振动测量中的应用

振动信号的频域分析对于汽轮机组的状态监视和故障诊断有着重要的意义。信号可分为周期信号和非周期信号。分别有不同的频谱结构。快速傅立叶变换（FFT）使得数字计算机对连续时间信号进行频谱分析成为现实。针对“频谱泄漏”问题,提出了周期信号的整周期采样算法。在实际振动测量与分析中,键相信号分别起到了控制整周期采样以及确定基频振动相位的作用。随着计算机技术的发展。数字信号处理必将在振动测量与分析中发挥越来越重要的作用。     

基于S变换的热连轧机耦合振动特征提取

提出一种基于短时傅里叶变换的自适应频域滤波方法,将噪声信号与振动特征成功地分离。根据短时傅里叶变换和功率法设定的阀值,自动捕捉了振动信号在不同时间段的优势频率。对振动信号、压下液压缸压力信号和伺服阀给定信号做短时傅里叶变换后,热连轧机振动被诊断为液机耦合振动。利用离散小波变换和S变换相结合的方法对轧机振动信号进行分析,确定轧机起振的时间为液压压下系统的投入时间,证明了热连轧机存在液机耦合振动现象。     

基于C8051F350型单片机的振动信号采集系统

对一种在线监控振动信号采集装置进行了设计,建立了基于C8051F350型单片机的振动测量系统的结构,并对信号采集系统中CPU模块、采集模块、显示模块、通讯模块进行了分析.通过MATLAB对傅里叶变换(FFT)进行设计,对一些模拟信号进行了实测分析,实现了高精度模拟数据采集,可用于振动信号和各种电压信号的采集.该振动信号采集系统具有功能强大、成本低廉、高精度采集等优点.     

基于FRFT的单分量阶比双谱提取微弱故障特征

提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,简称FRFT)的单分量阶比双谱分析方法,消除阶比双谱分析多分量信号时产生的交叉项,提取变速器齿轮微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离目标阶比分量,对分离出的单分量信号分别进行阶比双谱分析,并累加各分量阶比双谱结果得到基于FRFT的单分量阶比双谱。试验结果表明,变速器变速过程振动信号为多阶比分量信号,直接对其进行阶比双谱分析会产生明显的交叉项,使阶比双谱阶次和幅值失真。基于FRFT的单分量阶比双谱方法能有效屏蔽其他分量和噪声干扰、消除交叉项,真实、准确反映被分析信号的阶比双谱,有效提取变速器齿轮微弱故障特征。     

基于自适应线调频基原子分解的时域同步平均方法及其在变转速齿轮故障诊断中的应用

提出一种基于自适应线调频基原子分解(adaptive chirplet atomic decomposition,ACAD)的时域同步平均方法,并将其应用于低信噪比下变转速齿轮故障诊断。首先对齿轮振动信号进行ACAD分解估计齿轮所在轴的转速曲线;然后根据转速曲线对信号进行等角度重采样,以满足时域同步平均方法对信号周期平稳的要求;再利用时域同步平均方法对重采样信号进行处理,处理后的信号具有很高的信噪比;最后,对其进行FFT变换,其阶次谱上非常清晰地显示齿轮的调制阶次,从而揭示齿轮的故障信息。仿真算例与应用实例证明了该方法的有效性。     

Wheel-bearing fault diagnosis of trains using empirical wavelet transform

Rolling bearings are used widely as wheel bearing in trains. Fault detection of the wheel-bearing is of great significance to maintain the safety and comfort of train. Vibration signal analysis is the most popular technique that is used for rolling element bearing monitoring, however, the application of vibration signal analysis for wheel bearings is quite limited in practice. In this paper, a novel method called empirical wavelet transform (EWT) is used for the vibration signal analysis and fault diagnosis of wheel-bearing. The EWT method combines the classic wavelet with the empirical mode decomposition, which is suitable for the non-stationary vibration signals. The effectiveness of the method is validated using both simulated signals and the real wheel-bearing vibration signals. The results show that the EWT provides a good performance in the detection of outer race fault, roller fault, and the compound fault of outer race and roller.     

双螺杆压缩机振动波动原因分析及处理

双螺杆压缩机是某装置的核心设备,振动时常出现波动现象,影响该装置的长周期平稳生产.由于振动波动出现时间的随机性,给波动信号的有效监测带来一定的困难,通过尝试使用在线监测系统,成功监测到振动波动信号,然后结合机组结构、工艺特点等方面进行深入全面的分析,最终诊断出振动波动原因并提出处理措施,处理之后振动波动现象消除.     

基于向量拟合法的配电变压器振动特性分析

尝试使用向量拟合法对变压器表面振动数据进行拟合分析。首先,通过与频域复指数最小二乘法的对比,验证向量拟合法的适用性;其次,用向量拟合法分析变压器表面振动数据,发现变压器由100Hz工作频率及其倍频引起的强迫振动响应占据主导地位,变压器底部靠近铁芯处振动量级更大。将底部振动数据单独进行向量拟合法分析得到局部模态,为振动测点位置优化和故障识别提供参考依据。