交叉递归图在变压器铁芯压紧力变化检测中的应用

基于交叉递归图(CRP)能够对信号的非线性非平稳变化进行检测的特点,提出了一种基于CRP的铁芯连续压紧力变化的检测方法。首先对铁芯在压紧力单调下降情况下的振动信号进行递归图分析,根据铁芯振动信号的特点经验性地选择距离阈值ε,然后分别采用一元和多元传感器信号进行相空间重构并进行递归图分析,计算铁芯全局和局部的压紧力的4个基于对角线结构的递归度量分析(RQA)度量,对铁芯压紧力的变化从总体角度和局部角度分别进行衡量。对实验数据使用该方法的分析表明,选取的4个度量在一定压紧力范围内随压紧力的下降而单调下降,多个RQA参数结合能够有效地表征铁芯压紧力的变化趋势。该方法能较好地反映铁芯结构发生的非线性变化,能有效地监测铁芯松动故障。     

基于CRP和RQA的高压并联电抗器振动信号分析

并联电抗器油箱表面的振动信号与电抗器绕组和铁心的状态密切相关。因此,可以通过振动信号来监测并联电抗器绕组和铁心状态。本文针对电抗器振动信号的非线性特征,提出了一种基于交叉递归图(CRP)与递归量化分析(RQA)相结合的信号处理方法,对铁心饼上表面振动信号与油箱表面多个测点信号的相关性进行研究。实验结果表明,该方法不仅能定性描述电抗器不同测点信号的相关性,还可利用提取的RQA参量对递归现象定量表述。研究结果从非线性动力学角度为高压并联电抗器振动敏感区域确定及振动测点选取提供了依据。     

基于递归定量分析的有载分接开关机械状态监测

为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,RQA)法对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。首先应用相空间重构和递归图理论获取了OLTC切换过程中振动信号的递归图,然后引入递归率、层流性和确定性等递归定量指标及其统计分布结果对OLTC振动信号的动力学特征进行了描述。对某CM型组合式OLTC正常与典型故障下振动信号的分析结果表明:OLTC从正常到典型机械故障的演变过程中,振动信号伴随有周期性减弱、预测性增强、平稳性提高的变化特性,所定义的振动信号的RQA指标的分布范围可较为准确地判断OLTC的运行状态。研究结果可为基于振动分析法的OLTC机械状态监测技术提供参考。     

基于总变差降噪与RQA的单向阀故障诊断

针对单向阀振动信号易被噪声淹没和故障表征不明显的问题,提出了一种基于总变差降噪(TVD)和递归定量分析(RQA)的单向阀故障诊断方法.首先利用总变差降噪方法对振动信号进行降噪,提高信号的信噪比;然后对降噪后的信号绘制递归图,通过递归定量分析方法提取递归图中的非线性特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析,找出敏感度较...     

电能质量扰动的递归定量分析

为了准确识别各种电能质量扰动信号,针对电能质量扰动信号的非平稳特征,将递归定量分析(RQA)方法引入电能质量领域,对电压闪变、电压暂升、电压暂降、电压尖峰、振荡暂态及谐波背景下的电压闪变、电压尖峰等动态电能质量扰动信号进行研究。利用相空间重构理论,在高维相空间中展现出电能质量扰动信号的内在规律,用RQA方法提取扰动信号的非线性特征参数——递归率、确定率、分层度及熵,并以此构成特征相量对扰动信号进行识别。通过对几种典型的电能质量扰动信号的计算分析,表明各类扰动信号的定量递归特征相量互不相同,利用RQA的4项特征量可以对电能质量扰动信号进行有效识别。     

绕组振动信号监测法中测试位置的影响与分析

振动法能有效地检测变压器运行中的绕组状况。应用振动测试系统研究了不同负载电流和压紧状况下连续式绕组不同位置的振动信号以及测量位置对振动信号基频分量幅值的影响 ,还初步分析了压紧状况变化对不同位置的绕组振动信号的影响。基于此确定了可更好地提取振动信号特征向量的测试位置     

基于振动的变压器绕组压紧状态评估方法

为实时评估变压器绕组压紧状态,对变压器振动问题进行研究。在绕组振动成分、振动传播路径和油箱表面振动成分的研究基础上,建立了变压器油箱振动信号模型。在瞬态激振实验中发现:相对于油箱正面测点,顶面测点更能体现油箱瞬态激振响应逐渐衰减的特征;靠近C相套管的顶面测点共振频段随压紧力减小而明显向左位移。进行短路实验,结合不同电流不同压紧状态下的大量实验数据,发现靠近C相套管的顶面测点振动信号共振谱峰分布与瞬态激振实验中共振频段分布较为一致,提出利用共振谱峰位移规律进行绕组压紧状态在线评估。该方法简单易行,只需监测油箱顶面振动信号,适应变压器负荷变化的运行环境,与电网没有电气连接,可以实现变压器绕组压紧状态在线评估。     

稳态条件下变压器绕组轴向振动特性研究

根据电力变压器绕组的实际结构特点及绝缘垫块的力学特性,建立了绕组轴向振动的等效数学模型,研究了变压器在稳定运行条件下,绕组轴向振动的特性.分析了压紧力大小与绕组固有振动频率以及绕组振动的加速度信号之间的关系,即:绕组压得越紧,其各阶次的固有振动频率就越高;随着压紧力的增大,绕组振动加速度呈现下降的趋势,说明了绕组压紧力的变化可以从其振动加速度信号幅值的变化中反映出来,从而为振动法在线监测变压器绕组状况建立了必要的理论依据.     

振动法检测空载变压器绕组的压紧状态

为监测和诊断电力变压器的绕组压紧状态,利用诊断运行中变压器潜伏故障的一种有效手段即振动法,研究了1台500 kVA、10 kV/0.4 kV模拟变压器在空载状况下其箱壁振动加速度幅值和绕组压紧力之间的关系。试验结果表明,箱壁振动加速度信号的谐波分量变化依赖于绕组压紧力的变化。该测试方法简单有效,且不会对变压器造成任何损伤,因此值得继续深入研究。     

基于混沌理论和KPCM聚类的变压器绕组松动状态监测

运行中的变压器会产生持续振动,通过振动的变化可以判断变压器内部运行状态。变压器振动信号中包含了大量状态信息,难以从中提取有效特征来监测绕组松动状态。为此,提出了基于混沌理论和核可能性聚类算法KPCM的变压器绕组松动状态监测方法。首先,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过选择最佳嵌入维数和时间延迟,对实测变压器振动信号进行相空间重构。然后,针对重构信号的高维空间分布,使用KPCM聚类方法对分布模式进行识别,据此对绕组松动状态进行监测。现场实测数据的计算结果表明,使用Wolf法计算得到的最大李雅普诺夫指数为正,证实了变压器振动信号的混沌特性,基于KPCM聚类分析得到的聚类中心位移矢量的变化能够有效识别出绕组松动的机械故障隐患。研究结果为从混沌动力学角度监测变压器绕组的松动状态提供了理论依据。     

变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法

为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行监测与识别,提出了一种变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法。首先,针对振动信号的混沌动力学特性,采用互信息量法和G-P算法分别确定延迟时间和嵌入维数,对变压器振动信号进行相空间重构;其次,通过判断最大Lyapunov指数是否为正,进而证明变压器振动信号的混沌特性,在此基础上分析不同程度的绕组松动故障对相空间轨迹变化的影响;最后,将关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数作为一组混沌特征用以量化变压器绕组发生松动故障前后振动信号的混沌特性。结果表明：变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,证实了其具有混沌特性,所得到的混沌特征能够有效反映变压器绕组松动故障。研究结果为变压器绕组松动状态监测提供了一种理论依据。     

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。     

基于相空间重构的大型变压器绕组松动的振动特征识别

为识别大型变压器的绕组松动缺陷特征,进行110 kV变压器短路实验并测取油箱顶面3个测点的振动信号。应用相空间重构方法对振动信号进行研究。基于相图可视性的目的,取嵌入维数为2。应用平均位移法确定最佳时间延迟,重构振动信号的相平面轨线。观察较大电流下(80%~110%额定电流)的轨线,可以发现特征:绕组松动状态下轨线近似为闭合的空心畸变椭圆,表明变压器振动是非线性周期振动;绕组压紧状态下轨线交叉混叠,并未沿主对角线打开。该特征在实验中的可重复性强。依据此特征,实现了绕组松动缺陷的识别。     

不同负载电流下变压器表面三维振动信号特征分析

变压器表面振动信号与绕组及铁芯运行状态密切相关。采集正常运行中变压器表面三维振动信号,结合负载电流和运行电压数据,分析总结不同方向变压器表面振动信号的时域峰值特征和频域能量特征。提出能量—电流灵敏度指标EC-S,用于定量描述变压器表面振动信号各频点能量受负载电流变化的影响,基于该指标分析了可表征变压器绕组振动状态的特征频点。结果表明同一位置不同方向的变压器表面振动信号差异显著,三维振动信号较单一方向振动信号能更全面地反映变压器绕组振动变化。     

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。     

基于电压、电流不平衡度差值的干式变压器匝间短路故障识别方法

干式变压器绕组发生轻微匝间短路时,相电压、相电流等电气量变化甚微,不能作为表征匝间短路故障的敏感特征量,导致相应保护措施缺失,运行过程中设备烧毁事故时有发生。通过建立干式变压器“场-路”耦合仿真模型,利用实际试验和工程计算获取的状态参数,验证模型的准确性。通过建立和分析其绕组匝间短路故障数学模型,提取相电压、相电流不平衡度标幺值的差值,作为判断匝间短路故障的特征量。通过仿真分析不同工况下其绕组发生匝间短路故障时不同电气量的变化情况,论证了所提新故障特征量不仅能提前感知绕组匝间短路故障,而且能够克服固有的三相不对称及不平衡运行带来的影响,有效性、灵敏性兼顾,为实时监测干式变压器绕组匝间绝缘状态提供一种新方法。     

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.     

基于优化TQWT和LE的变压器绕组状态检测

为实现短路冲击下变压器绕组状态的准确检测,提出了优化可调品质因子小波变换(TQWT)和拉普拉斯特征映射(LE)相结合的方法对变压器短路冲击下的振动信号进行分析。提出归一化奇异值熵作为TQWT分解过程中关键特征参数的选取准则,然后对TQWT分解后的振动信号子带能量序列进行LE,用以获取表征绕组状态的振动信号敏感特征。对某110 kV变压器短路冲击试验下振动信号的计算结果表明：优化TQWT算法可有效提高短路暂态振动信号分解的准确性,经LE获取的振动信号敏感特征可更加清晰地反映变压器绕组机械状态的劣化过程。当特征向量距离的变化超过3倍时,需要重点关注变压器绕组状态,从而为变压器绕组状态检修策略的制定提供依据。     

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。