GIS设备运行状态下振动机理及检测诊断技术研究

气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated switchgear,GIS)运行中时常出现异常机械振动,振动信号检测对GIS运行状态评价与故障诊断具有重要意义。基于电磁感应原理分析了三相分箱型和三相共箱型GIS设备外壳环流特性,从电磁力和磁致伸缩两个方面深入研究了GIS振动机理,基于小波时频变换提取了振动信号频谱分布特征和振动声学指纹,用于振动信号识别与诊断。现场振动检测结果表明,GIS正常振动信号频率主要集中在100 Hz,与理论分析一致,异常振动信号除100 Hz分量外,还包含大量高次谐波分量,振动声学指纹发生明显变化。通过分析振动信号频谱及声学指纹,可以有效发现由内部缺陷引起的异常机械振动,该种方法具有较好的应用前景。     

非线性信息融合技术在火力发电机组故障诊断中的应用

火力发电机组的振动信号往往是多种振源信号的非线性混叠,由此给火力发电机组故障诊断中特征信号的提取与分析带来了强烈的干扰。针对此问题,提出了基于小波-非线性独立分量分析(independent componentanalysis,ICA)的火力发电机振动信号非线性盲分离与特征提取新方法。首先,利用小波去噪技术消除加性噪声的影响;然后,通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,并结合线性ICA算法估计去噪信号的非线性混合解混函数,实现信号的非线性盲分离,得到火力发电机振动故障的关键信号源;最后,利用小波包分解提取分离信号的统计特征并作为识别损伤状态的有效参数,应用RBF神经网络分类器对火力发电机故障类型进行智能识别。对某发电站的火力发电机实际故障振动信号进行实验分析,结果表明,所提出的非线性盲分离模型能够从含有加性噪声的非线性振动源混合观测信号中提取故障振动源,得到故障信号的可靠特征,取得较好的故障诊断效果,且故障检测精度比线性盲分离技术提高了4.4%以上。     

GIS振动机理及固有频率研究

利用振动信号对气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,简称GIS)进行状态监测与故障诊断具有独特优势。文章首先研究了GIS正常运行时的振动机理,从电磁力与磁致伸缩两个方面分析GIS正常运行时的振动特性。对GIS异常振动分类研究,分析利用振动法对GIS进行状态监测及故障诊断的可行性及必要性。固有频率是影响设备振动的重要因素,文章研究了GIS模态分析方法,对GIS气室进行分类研究,从模型构建、边界约束条件等方面研究了GIS振动模态分析的方法,通过模态分析研究GIS气室的固有频率,并与模态试验结果相比较,结果表明通过对GIS的模态分析可以较为准确地获得GIS的固有频率。     

GIS机械振动和局部放电融合检测系统研究北大核心CSCD

气体绝缘组合开关潜在性的绝缘缺陷和机械缺陷是导致其发生故障的主要原因,因此同步检测GIS设备内部绝缘状态和机械状态,对电力系统的正常运行具有重要的现实意义。文中从GIS的实际检测需求出发,设计振动—超声融合传感器,搭建融合检测系统。系统基于小波包算法实现对融合信号的分离与去噪,并利用振动基频信号获取工频电压相位,作为局部放电PRPD(partial discharge phase distribution)谱图的相位参考信息,检测系统可综合实现振动—超声融合信号采集、调理转换、处理分析等功能。在实体GIS设备上开展了隔离开关接触不良机械振动—局部放电联合检测试验,试验结果表明GIS设备隔离开关接触不良缺陷程度越高,机械振动信号中100Hz基频分量和300Hz异常分量越大,且隔离开关严重接触不良状态下会产生600、900Hz的异常分量,并伴随有悬浮放电信号,PRPD谱图显示放电幅值稳定且较高,放电相位固定,特征明显。文中研制的振动—超声融合检测系统可实现对GIS机械振动、超声局放信号的时空同步检测,进而综合分析GIS的机械状态和绝缘状态,实现对于缺陷类型、缺陷程度的精准诊断;系统便携性强,提高了现场对于电力设备的巡检效率,为现场GIS便携式精准检测提供了新方案。     

基于振动信号HHT方法的GIS设备故障诊断

介绍了在江苏省电力公司江东门110 kV变电站内采集运行中GIS设备的振动信号,对振动信号降噪处理,运用了希尔伯特-黄变换（HHT）对降噪后的振动信号进行分析。比较信号的希尔伯特谱,得到各频率分量幅值随时间变化的情况;比较信号的边际谱,得到GIS设备的故障特征量。实测数据研究表明,HHT方法能有效地对GIS设备进行特征提取及故障诊断。     

基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析

为了研究可现场带电作业的GIS振动信号检测方法,掌握不同机械故障类型下的振动信号特性,建立GIS机械故障诊断数据库,利用110 k V单相分箱GIS设备建立了一套GIS机械故障检测平台。通过构建螺丝松动和互感器振荡两种常见的GIS机械故障,并利用传感器测量GIS正常运行振动信号和两种故障下GIS振动信号,利用总体集合经验模态分解提取振动信号的特征量,再将通过EEMD预处理得到的信号进行希尔伯特变换。实测信号的分析结果说明,采用经EEMD算法的预处理后再进行HT变换的方法对GIS机械振动信号进行时频分析可以有效地处理GIS振动信号,从而建立GIS机械故障诊断数据库,为实现现场带电检测GIS机械故障提供理论依据。     

基于声学成像的GIS机械故障带电检测系统

气体绝缘全封闭组合电器(GIS)是电力系统中最重要的设备之一,机械故障是其主要故障类型之一,因此GIS机械故障诊断对于提高电力系统的安全性和可靠性具有十分重要的意义。传统的振动信号分析法是通过在GIS的壳体上测量振动来检测诸如触头异常等机械故障,但振动信号一般只进行个别位置测量,难以全面反映设备的机械状况。文中搭建了适用于GIS声场测量的声成像系统,使用具有方向性的声强探头组成阵列测量设备外壳的声场分布,试验验证了该系统的性能,为基于声学成像的GIS机械故障带电检测技术打好基础。对于提高GIS设备安全稳定运行具有十分重要的意义。     

GIS设备非电接触松动缺陷的振动试验研究与特性分析

气体绝缘组合电器GIS包含设备众多，机械结构复杂，工作时处于高电压、大电流的状态，容易产生机械故障，通过振动检测可对GIS设备机械状态进行判断。为进一步研究GIS设备机械缺陷检测方法，探究设备内非电接触松动缺陷的振动特性，文中在一台550 kV GIS设备上开展振动试验，在试验回路中设置内部屏蔽罩松动和外部地脚螺栓松动两种机械缺陷，通过测量不同状态、不同电流下GIS外壳的振动信号，从时域、频域方面总结振动信号特征和变化规律，并提出基本特征量的提取方法。结果表明GIS设备内部非电接触机械缺陷所产生的异常振动不会引起信号中100 Hz基频分量变化，内部屏蔽罩松动缺陷会导致200 Hz和300 Hz分量的幅值升高；地脚螺栓松动缺陷会导致1 700 Hz以上频率幅值均值升高，随着电流的增加，幅值增大越明显。研究结果补充了GIS设备非电接触机械缺陷检测研究，为设备振动检测试验提供了新的思路与参考。     

高温差工况下长母线GIS设备振动特性研究

青海地区GIS设备长期工作在昼夜温差较大的环境下,会发生较明显的热胀冷缩现象。长母线的热胀冷缩现象会引发长母线GIS设备部分位置机械状态的变化。文中通过振动在线检测的方法,对青海地区4个GIS变电站进行振动测试,探究高温差工况下长母线GIS设备的振动特性,对比不同温度下长母线正常工作处、明显故障处不同振动信号波形及频谱特征,总结温度对长母线GIS设备振动特性的影响规律。通过分析大量振动波形,认为高温差对长母线GIS内部接触不良故障的影响最为明显。     

GIS开关操作外壳振动分布特性仿真研究

GIS设备为全封闭结构,传统的GIS设备故障诊断的方法有很多,但是对于故障的定位和处理较为困难。文中提出利用开关操作作为激励源,通过设备外壳表面的振动信号检测GIS设备故障的思路。根据110 kV GIS设备的结构,采用有限元分析软件,建立了设备的仿真模型,并考虑了螺栓连接方式、振动传递衰减等诸多因素,对GIS开关操作时设备外壳的振动特性进行研究。结果表明,壳体部位比临近实心结构处的振动加速度峰值更高,螺栓松动缺陷的存在会减弱连接部位振动加速度峰值的差距,设备内部存在异物时对所在位置附近的振动特性有轻微的影响。     

GIS设备机械缺陷的振动检测技术研究

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在运行过程中除了电气缺陷外,还会产生机械缺陷。GIS机械缺陷的产生主要是由于其导电回路存在接触不良所导致,运行过程中GIS的机械缺陷会导致设备产生机械振动,长期的机械振动会导致设备漏气、抗震性能下降甚至导致电气缺陷的产生,影响设备的安全运行。文中针对GIS设备机械缺陷的振动法检测,分析了运行过程中GIS振动信号的来源。在实验室构建了隔离开关接触不良缺陷,研究了其在大电流作用下的振动信号特征,结果表明,GIS振动信号的基频为100 Hz,当存在隔离开关接触不良等机械缺陷时,会导致其外壳振动信号幅值增加,其中200 Hz及300 Hz分量会显著增加。利用GIS外壳振动检测可有效实现GIS设备机械状态的带电检测。     

基于小波包域双谱的风力机振动信号监测方法研究

文章主要基于小波域双谱的方法对风力机振动信号监测技术进行研究,以风电场多台1.5兆瓦直驱机型的大量轴承振动信号为基础,运用了一种小波包域双谱的方法对振动信号分析,并与传统双谱进行对比,实验结果表明:小波包域双谱优于双谱分析,能够准确的判断轴承正常和故障运行情况,该方法不但有效抑制噪声和其他高频成分的干扰,而且具有双重消噪的效果,有效地避免了小波分析和传统双谱分析的缺点,为在线监测异常状况预警提供了很好的依据。     

基于小波分析的风电机组齿轮箱振动信号识别方法

针对传统齿轮箱振动信号识别方法使用过程中识别准确率较低,研究基于小波分析的风电机组齿轮箱振动 信号识别方法.通过经验模态分析将振动产生信号分解后,提取信号振动时的频率特征,利用小波变换算法确定频率 局部化特征,将振动产生的不同频率用来表示齿轮箱振动信号的变化幅度.实验表明使用小波分析方法进行振动信号 识别,当频率为500Hz时,信号的幅度变化值为3m/s２;当频率为1000Hz时,信号的幅度变化值为6m/s２;而对 异常信号的识别平均准确率为９７．２％,准确率较高,说明设计方法的识别效果较好.     

GIS设备内外部紧固松动机械缺陷振动特性对比分析研究

气体绝缘组合电器（gas insulated switchgear,GIS）机械性缺陷是导致设备故障的重要原因。当GIS存在机械缺陷时,在交流电动力的作用下会产生异常振动信号,通过测量GIS外壳上的机械振动信号能够实现对设备机械缺陷的检测和诊断。GIS设备内部或者外部紧固松动是现场常见的机械性缺陷,然而目前对于内外部紧固松动缺陷的振动信号特性尚不清楚,制约了现场对于该类型缺陷的检测与诊断。针对于此,文中在550 kV实体GIS试验平台上构建了内部屏蔽罩松动和外部地脚螺栓松动两类缺陷,对比分析了不同缺陷下的振动信号时、频域特征,以及信号特征和负载电流的关联关系。结果表明,内外部缺陷均不会引起100 Hz基频振动信号发生变化,而仅导致其余频率点信号略有升高,因此无论是内部还是外部松动缺陷都不会引起设备振动信号幅值的明显升高;相比较而言,内部松动缺陷主要引起200、300 Hz等低频信号分量的升高,而外部松动缺陷主要引起1 500 Hz以上高频信号分量的幅值升高;内部松动缺陷引起的低频信号分量升高程度随着负载电流的增加明显增加,而外部松动缺陷引起的高频分量升高程度与负载电流相关性较小。文中的...     

GIS隔离开关接触状态振动–温度联合检测方法

气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)中隔离开关接触状态对于设备的安全运行具有极大的影响，因此围绕GIS隔离开关接触状态与振动信号、温度变化的对应关系展开研究，搭建了252 kV三相分体式GIS试验平台。通过控制动静触头接触距离模拟了3种机械状态，测量了隔离开关在不同接触状态下的振动信号和温度信号，获得了振动和温度信号的关联关系，基于振动和温度信号的特征量联合分析，提出了隔离开关接触状态的综合检测方法。试验结果表明：正常运行时，GIS外壳振动幅值较小，频率主要分布在100 Hz，温升在1℃左右；随着接触状态劣化，振动幅值明显增加，频谱中出现200 Hz、300 Hz等异常振动信号，外壳温度持续升高。研究结果表明：以振动信号的振幅、频率幅值占比和温度变化为特征量，综合分析不同接触状态下振动信号的相似度和相对温差，得到特征量间的相对系数，能够在不同电流下较好地识别GIS隔离开关接触状态，对现场检测具有实际意义。     

高压组合电器水平母线振动特性研究

高压组合电器设备（gas insulated switchgear,GIS）运行中产生异常机械振动缺陷,对设备危害极大,因此,GIS正常运行时的振动特性对其运行状态评价与故障诊断具有重要意义。以三轴加速度传感器为核心搭建了振动检测系统,在某330 kV变电站GIS上测取振动信号,从时域和频域出发分析了振动的成因。研究结果表明,GIS表面信号可由径向、轴向和切向振动描述,由于受力模式不同,振动特性与测点位置有关：同一测量面的不同测量点,由上至下,径向振动幅值先降后升,切向振动幅值先升后降;同一测量点的不同测量面,越靠近母线中央,径向和切向振动幅值越大,轴向振动表现复杂。振动频率集中在100 Hz左右,存在2种特殊情况。     

基于最优小波包的水轮发电机组振动信号特征提取方法

水轮发电机组振动信号的在线监测是实现机组状态检修方法的关键。在分析了水轮发电机的机组振动信号特征后,提出采用db1小波进行振动信号的特征提取,在信号分析中主要应用shannon熵。小波包的构造是基于函数空间的正交剖分;最佳小波包基的选择就是应用最优的分解方法和有效的算法寻找出最小熵标准;给出了机组振动信号特征提取的步骤。根据所构造的最优小波包对机组振动信号进行分解并运用能量特征提取分析方法对机组振动信号进行特征提取。     

二进小波变换在柴油机故障诊断中应用

为了利用小波变换对柴油机缸盖振动信号进行加工处理进而对柴油机进行故障诊断,从小波分析和二进小波变换的有关知识入手,提出了二进小波模量极大值去噪算法。在此基础上,对柴油机缸盖振动信号进行了分解,有效地实现了信噪分离,较好地保留了有用信息,同时提出了能量百分比的概念进行故障诊断。实验结果表明：与短时傅里叶变换相比,小波分析可以更充分地提取振动信号中的特征,利用二进小波变换对缸盖振动信号进行分析进而对柴油机进行故障诊断,取得了较好的效果。     

基于OCSVM的气体绝缘组合电器故障检测

为了检测气体绝缘组合电器(GIS)故障,提出了一种基于单分类支持向量机(OCSVM)的设备故障检测方法。该方法以选取GIS金属外壳振动加速度以及气体压力作为状态监测量,为了解决设备振动幅值受负载变化影响的问题,提取外壳振动信号峭度因子,与气体压力共同作为状态特征量;利用GIS正常状态特征量数据训练OCSVM模型,得到设备故障检测器,并利用故障检测器检测当前状态特征变量的异常程度来实现设备故障的检测,现场实测数据分析结果验证了该方法的有效性。     

基于小波预处理的HHT方法在水轮机振动诊断中的应用

提出了基于小波去噪、降采样和HHT变换的方法。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响。其次,为获得正确的IMF分量和Hilbert谱,采用降采样方法对信号进行重采样,继而得到适当的采样率。最后,进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机振动模式分量信号,再对各分量信号进行Hilbert谱分析,从而识别信号的异常频率和发生时间。并将该方法应用于某电站1号机组振动信号分析,结果表明,基于小波预处理的水轮机振动信号Hilbert-Huang变换方法能对机组性能做出良好评价,值得推广应用。