基于振动信号的变压器铁心与绕组故障区分方法

针对变压器铁心、绕组由于机械结构相连,铁心故障与绕组故障区分困难的问题,提出采用基于振动信号的变压器铁心与绕组故障的区分方法,通过对比分析铁磁材料磁致伸缩和绝缘垫块弹性形变的非线性特性差异,结合实验分别获取变压器铁心、绕组振动信号,在频域研究了变压器铁心、绕组振动信号的非线性特性,通过分析不同条件下振动信号高次谐波能量占比,提出采用振动信号基频与高次谐波幅值的变化规律来区分铁心故障和绕组故障.研究表明,变压器运行中振动信号基频分量由铁心和绕组振动共同决定,高次谐波分量主要来源于铁心振动.当变压器绕组故障时,仅振动信号基频幅值发生突增;铁心故障时基频和高次谐波分量幅值均发生突增,可以有效区分铁心和绕组故障.     

基于振动信号分形维数的变压器松动诊断方法

基于变压器松动前后振动信号非线性特性的改变,提出采用振动信号时域波形的分形维数作为铁心、绕组松动诊断特征量。文中探讨了分形维数应用于变压器振动信号分析的可行性,根据分形理论,针对变压器振动模拟信号与实测信号分别进行了分形盒维数计算。结果表明,正常状态下不同变压器绕组振动信号分形盒维数集中于1.19,不同变压器铁心振动信号分形盒维数不同,但对于同一台变压器,其铁心振动信号分形盒维数具有稳定值。变压器松动故障后,铁心和绕组振动信号的分形维数均明显增大,分形维数能准确反映变压器正常与松动状态。     

谐波对变压器振动特性的影响

为研究谐波对变压器振动特性的影响,分析了变压器铁心在谐波环境下的磁致伸缩特性,含谐波电流的绕组在漏磁场中的受力特性,以及变压器结构件在谐波漏磁场中的振动特性;再结合试验,采用振动加速度传感器测试了变压器在不同谐波负载条件下的振动信号,研究了谐波注入对变压器振动的影响。结果表明,谐波注入后变压器振动时域峰值增大,频谱分布范围扩大。3、5、7、9次谐波注入,振动基频幅值减小,振动高频信号中300、500、700、900Hz分量幅值显著增加,可能与变压器高阶固有频率发生共振导致振动信号在高频位置处出现极大值。振动能量分布在谐波注入后,能量集中位置由低频段转移至高频段,将影响基于振动能量谱变化规律的变压器状态诊断技术的准确性。研究成果为改进基于变压器振动信号的状态检测技术提供了依据。     

基于线圈电流的高压断路器操作机构性能研究

本文对基于高压断路器操作机构分合闸线圈电流波形的机构性能进行了研究,建立了操作机构电磁系统数学模型,仿真研究了影响机构线圈电流波形的因素。并进行了126kV弹簧操作机构和550kV液压操作机构带模拟负载的试验,仿真及试验结果表明分合闸线圈电流波形能反映机构电磁系统及开关本体的运行状况,电磁系统参数将影响线圈电流波形变化趋势。     

基于振动信号SVM分类的变压器状态识别

为提高基于振动信号的变压器状态识别准确率,提取振动信号的峰峰值、均值、偏度等时域特征量和主频率幅值占比、基频幅值占比、50 Hz及其奇次倍频幅值占比等频域特征量构成特征向量,运用支持向量机(SVM)分类方法对变压器进行状态识别。采集了变压器正常与故障运行状态下的振动信号,结合实测信号分析了各特征量随变压器状态的变化,最后对比了单个特征量与多特征量结合对变压器正常短路、正常空载、故障短路、故障空载4种状态的识别准确率。结果表明,结合振动信号多个特征量的SVM分类对变压器的状态识别准确率显著高于单个特征量的识别准确率。