振动信号分频带分形维数及其在汽轮机故障诊断中的应用

二进小波包作为一种有效的非平稳信号处理工具,在对信号进行频带划分时,具有频带不能任意设置、数据点减少等不足,论文提供了一种简单而实用的卷积滤波划分频带的方法。应用于离散振动信号分频带分形盒维数的计算,可以定量表征信号不同频带的复杂性和不规则性。通过汽轮发电机组转子碰摩故障信号分析表明,分频带分形维数为机械设备故障诊断提供了一种有效的新方法。     

基于振动信号的变压器绕组松动故障诊断方法

提出了基于运行中变压器表面振动信号的绕组松动故障诊断模型和诊断方法。首先,分析了绕组振动幅值与电流、预紧力、铁芯振动、非线性因素的关系,确定振动信号中100 Hz为绕组松动的特征频率,提出分离绕组振动幅值和铁芯振动幅值的方法;提出绕组松动诊断模型和基于该模型的平均安全余量,利用待检测变压器在一组负载电流下的绕组振幅计算平均安全余量,由此定量判断绕组的松动状态。利用有限元仿真和现场实验分别对诊断模型和诊断方法进行检验,实验结果显示平均安全余量在1±0.5之外时存在松动故障,值越远离1,松动程度越大。该方法解决了变压器实际运行中绕组和铁芯振动基频相同、矢量叠加相互影响的问题及实际运行中负载变化,电流不同,仅用某个电流下的振幅判断精度受限的问题,且对松动程度量化表示,易于判断。     

基于关联维数的变压器绕组故障诊断

本文中作者介绍了变压器绕组振动的原理,对相空间重构原理进行了分析,对变压器运行时箱体振动信号的非线性特征进行了研究。运用相空间理论,通过计算关联维数,对变压器故障绕组进行识别。     

基于振动信号的变压器绕组松动实验研究

为分析和判断变压器绕组松动的严重程度,对油箱表面测得的振动信号进行研究。首先对变压器油箱表面振动测点的选择进行实验分析,得出振动测点布放原则。之后根据选择的合理测点,设计变压器绕组松动实验,通过对绕组松动前后的振动信号进行研究得出：观察变压器油箱表面测得的振动信号特征频率分量幅值变化,可以判断变压器绕组是否发生松动。该研究为基于振动法在线监测变压器状态提供参考。     

基于空载合闸振动信号的变压器绕组松动诊断

针对变压器空载合闸机械振动特性,采用小波包变换对其振动信号进行分析。在实验中,模拟了变压器正常和绕组松动2种状态,对其空载合闸时的振动信号进行采集,并采用小波包-能量谱分析得到各个尺度上能量的百分比作为特征量对2种状态下的振动信号进行特征提取和对比分析。实验结果表明,故障前后的振动信号的能量分布特征有明显的差异,该方法可以有效地提取不同状态下合闸振动信号特征量,应用于空载合闸振动信号的变压器绕组松动诊断。     

基于分形维数和支持向量机的串联电弧故障诊断方法

电弧故障是引起电气火灾的重要原因之一。针对串联电弧故障随机性、多样性和隐蔽性等带来的诊断难题,为提高故障诊断率,设计了一种新的串联电弧故障诊断方法。借助高频电流传感器和高速数据采集系统采集串联电弧故障电流,通过分形维数定量衡量高频电流信号的混沌特性,以便提取串联电弧故障的特征信息,以盒维数和关联维数构造串联电弧故障的特征向量,采用最小二乘支持向量机对电流信号的特征向量进行分类,实现了线路正常与串联电弧故障状态的正确区分。运用所建立的实验平台验证了整个诊断方法的有效性,实验结果表明,串联电弧故障诊断率达到98%以上,所设计的诊断方法具有良好的泛化能力。     

基于形态学广义分形维数的电力电子电路故障诊断

电力电子电路故障检测和诊断,是保证电力电子装置安全、可靠运行的一个重要手段.针对传统电力电子电路故障诊断方法存在的局限性,提出了一种基于数学形态学广义分形维数的新方法.结合分形几何理论,求取不同故障的输出电压波形的分形维数,以此作为故障特征,再与神经网络相结合,进行有效识别.以一个实际的Buck功率电路为例,对其各类故障信号进行了分析.结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分Buck电路在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,估计准确稳定,为准确判断电力电子电路故障诊断提供了一种快速有效的新方法.     

基于分形理论的低压断路器三相合闸同期性振动信号特征分析

在综述现有断路器机械故障振动信号研究方法的基础上,提出了一种经验模态分解(EMD)和分形理论相结合的方法用于提取低压断路器振动信号的特征量,并以典型的三相合闸不同期性低压断路器故障为对象,研究了EMD结合分形维数的故障振动信号特征分析,且给出以分形维数均方根作为故障特征量的实验仿真数据结果。首先,利用EMD方法对低压断路器的振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF);其次,对振动信号以及各IMF分量求分形维数及其均方根,作为低压断路器振动信号的特征量。通过对低压断路器三相合闸不同期性模拟故障振动信号处理,对比其不同状态下的分形维数及其均方根的变化规律,表明该方法不仅可作为低压断路器三相同期性故障诊断的判据,且可应用于断路器其他各类机械故障的振动信号特征的提取分析。     

基于振动的变压器铁芯松动定位

为对油浸式电力变压器铁芯松动进行定位判断,对变压器油箱表面测得的振动进行分析研究.首先理论分析变压器空载运行时油箱表面不同位置振动信号的特点以及变压器在铁芯松动前后振动信号的变化规律,然后对一台油浸式变压器进行实验,分析铁芯松动对油箱测点的影响.实验结果表明：振动信号基频分量幅值与空载电压的平方呈线性关系;当A、B、C 三相中某一相铁芯发生松动故障时,此相铁芯上方对应位置测点的振动信号基频分量幅值比正常时增大,且随铁芯松动程度增大而变大,其他两点的振动幅值先减小后增大.可根据此规律进行铁芯松动诊断以及初步定位.     

基于双尺度分形盒维数的电能质量扰动信号识别

提出一种电能质量PQ(Power Quality)扰动信号时域分析方法.在PQ扰动信号分析中,分形维数用来描述信号的不规则性和复杂度.由于引起各种PQ扰动的来源不同,致使扰动信号在不规则性和复杂度上体现出差异,为PQ扰动信号分析提供依据.平面离散信号的传统分形盒维数计算通常基于正方形盒,而对于PQ扰动信号,时间和幅值是完全不同的物理概念,采用基于时间和幅值的双尺度长方形盒对PQ扰动信号计算盒维数,根据PQ扰动信号的周期或准周期特性推导无标度区的长方形盒尺度确定经验公式,并通过具体波形简单验证.典型的PQ扰动信号分析的结果表明,其描述的特征量明显,可以识别扰动.盒维数的简单统计结果可以作为PQ神经网络分类器的输入特征量.     

基于模态分析的变压器铁芯故障诊断

为诊断变压器铁芯松动故障,提出了基于模态分析的故障诊断方法,通过变压器振动信号与铁芯固有频率的共振响应识别变压器故障。该方法的应用首先需要确定变压器铁芯固有频率随铁芯松动的变化规律,采用仿真软件ANSYS Workbench确定了变压器样机不同预紧力下铁芯固有频率的变化规律,再结合实验条件下采集的变压器铁芯故障前后的振动信号,验证了振动信号与铁芯固有频率的共振响应可以有效反映变压器故障状态。研究结果表明,铁芯固有频率会随着松动程度增加而减小。变压器样机发生铁芯松动故障后,振动信号与铁芯固有频率在500 Hz分量处发生共振,幅值出现显著增大。     

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...     

一相500kV主变内部故障的诊断

对引起一台主变压器故障的原因进行了分析与判断,提出对变压器的内部故障要结合历年试验数据和多种测试方法进行综合判断。     

用非电气法诊断大型变压器故障

介绍了应用扫描电镜测量元素法、红外成像分析法、等离子发射光谱法检测大型变压器故障的实例.     

应用变压器油色谱分新判断变压器故障

介绍了应用变压器油色谱分析判断变压器故障的原理和方法，并给出了实例。     

混合型智能故障诊断方法在变压器运行中应用

介绍了一种可应用于变压器的混合型智能故障诊断方法。     

大型电力变压器振动法故障诊断与发展趋势

分析了振动法故障诊断的原理、作用和系统布置,并提出了振动法故障诊断中应注意的问题.     

应用变压器油色谱分析判断变压器故障

介绍了应用变压器油色谱分析判断变压器故障的原理和方法,并给出了实例.     

一台绝缘油色谱数据异常的110kV主变缺陷诊断

分析了一台110kV变压器绝缘油色谱数据异常的原因,并提出处理方法。