振动频谱特征值在诊断变压器故障中的应用研究

<正>常运行中的电力变压器的振动主要来自于变压器铁心和绕组的振动,振动信号中包含了丰富的能够表征变压器状态的信息。文章在1台10/0.4 k V三相双绕组电力变压器中设铁心松动、绕组松动、绕组幅向错位故障,利用基频、幅值、主频率、频率比重以及频谱复杂度等振动特征量,研究了变压器绕组在上述故障条件下油箱表面的振动变化规律。研究结果表明,三种故障条件下的频谱复杂度均会降低,绕组松动和铁心松动中的振动基频会升高,绕组错位中的基频振动会降低。文中的结论对基于振动信号分析法的电力变压器诊断具有借鉴意义。     

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。     

基于辨识模型的变压器故障诊断方法研究

提出了一种基于辨识模型的电力变压器绕组变形和铁心松动的故障检测方法。根据变压器的运行特点,结合其正常状态和故障状态下不同的振动特性,利用安装在变压器表面的振动传感器监测振动信号,对振动信号进行频谱分析,并根据振动特征频谱判定变压器中是否存在绕组变形和铁心松动故障,实例验证了该方法的正确性。     

不同电压等级电力变压器振动特性统计分析

振动信号分析法是带电检测变压器绕组及铁心机械状况的有效手段,但目前现场运行变压器振动特性掌握还不够充分,对不同电压等级变压器振动信号进行统计分析具有重要意义。基于变压器铁心及绕组振动机理的分析,利用所建立的振动测量系统,文中对77台在运电力变压器进行了振动信号测量与统计,电压等级涵盖了110～750 kV,分析了振动信号基频振幅、主频、基频比重以及频谱复杂度等振动参量的变化规律,基于大量现场振动普测数据,得到了不同电压等级变压器振动参量的特征值范围及其概率分布。文中给出了不同电压等级变压器的振动特性,研究结果对于振动信号分析法的现场应用具有指导价值。     

负载电流法在基于振动信号分析法监测变压器铁心状况中的应用

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段，不仅能够检测出故障绕组，还能检测铁心的状况，对其进行充分的研究有良好的应用前景。文中提出了一种不空载运行变压器取得变压器铁心振动信号基频成分的负载电流法。模拟变压器实际运行时的情况，测量了不同负载电流及空载情况下变压器本体的振动加速度信号。通过拟合的负载电流与振动加速度信号基频成分的关系曲线，得到了负载电流为零时变压器振动信号基频成分的幅值，这个值与空载情况测得的振动信号基频成分相当，说明了利用这种方法可以提取出变压器铁心振动信号的基频成分。文中最后利用负载电流法对于铁心故障进行了监测，并与小波包分析法进行比较，结果证明了这种方法可初步判定铁心的状况。     

基于振动的电力变压器铁心松动故障诊断研究

电力变压器发生铁心松动故障后,虽然振动信号中基频分量(100 Hz)会发生变化,但影响振动基频信号的因素众多,很难据此准确诊断铁心松动故障。研究发现,变压器铁心松动后,50 Hz分量及其部分倍频分量、基频的倍频分量等新特征频率能够反映故障。根据特征频率之间的关系提出基于振动的变压器铁心故障诊断方法,不仅能够诊断出变压器铁心内部有无故障,还能判断其故障类型。为了验证提出的模型和方法,文中对实际变压器设置铁心松动故障,采集其监测点处的振动信号,经过消噪、折算处理,采用提出的诊断方法对实际变压器进行故障诊断,其诊断结果与实际故障一致,验证了提出的诊断方法准确、可行。根据所提出的诊断方法研制出基于振动的电力变压器故障诊断系统,并应用于实际变电站。     

基于多重分形-贝叶斯融合算法的变压器绕组机械状态识别

针对变压器振动信号非线性特征及其绕组机械状态识别问题,该文引入多重分形与贝叶斯相结合的状态识别方法,搭建振动测试平台,采集配电变压器在不同负载电流下正常运行和存在绕组松动故障运行时的振动信号。运用多重分形理论对振动信号进行多重分形特征分析,提取出随变压器绕组机械状态变化明显的多重分形谱参数作为状态特征量,使用贝叶斯分算法对试验变压器状态特征量进行状态识别。研究结果表明:变压器振动信号具有较强的多重分形特性;多重分形谱参数αfmax、αmin在负载电流波动时变化不明显,绕组松动时变化明显;多重分形-贝叶斯算法能准确的识别出变压器负载电流变化时的正常状态与绕组松动时的故障状态,准确率都在98%以上,研究结论可为负荷多变情况下基于振动信号的变压器绕组故障诊断提供一种新思路和新算法。     

变压器负载条件下提取铁心振动信号基频成分方法的研究

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,不仅能够检测出故障绕组,还能检测铁心的状况,对其进行充分的研究有良好的应用前景。本文介绍了变压器铁心振动的起因,提出了一种不必空载运行变压器即可取得变压器铁心振动信号基频成分的方法。通过设计的测试系统,本文模拟变压器实际运行时的情况,测量了不同负载电流及空载情况下变压器本体的振动加速度信号。通过拟合的负载电流与振动加速度信号基频成分的关系曲线,得到了负载电流为零时变压器振动信号基频成分的幅值,这个值与空载情况测得的振动信号基频成分相当,说明了利用这种方法可以提取出变压器铁心振动信号的基频成分用于铁心的在线监测。     

电力变压器振动频谱特征值在绕组变形检测中的应用

变压器油箱表面的振动信号与铁心和绕组的机械状况有着密切的关系,通过在2台10/0.4kV单相双绕组电力变压器中设置绕组鼓包以及绕组翘曲故障,利用基频、幅值、频率比重以及频谱复杂度等振动频谱特征量,研究了变压器绕组在上述两种故障条件下,油箱表面的振动信号的变化规律。研究表明在绕组鼓包和翘曲故障下,振动信号的基频及其比重均会下降,而频谱复杂度则会上升。     

基于小波理论的电力变压器振动信号特征研究

通过监测电力变压器的器身振动信号预估变压器机械故障的振动法的关键在于如何从振动信号中提取有效特征。为有效诊断铁心和绕组的机械状态,利用小波变换对变压器振动信号进行时域与频域综合分析,提出基于频段—能量分布的变压器铁心和绕组机械故障诊断新方法。试验结果表明,小波变换能够有效地提取振动信号的特征,得到实时振动信号各频段上的能量分布状态,据此可有效在线诊断变压器机械故障。     

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.     

基于振动信号指标能量的变压器机械故障检测

针对变压器机械状态的检测问题,文中提出了一种基于振动信号本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)指标能量的变压器绕组、铁芯机械状态检测方法。根据IMF的能量特征,建立了基于IMF指标能量的二元特征向量。通过实验测试对比分析了正常状态与故障状态下,变压器振动信号基于指标能量的特征向量变化情况。研究结果表明,发生故障前后,变压器振动信号基于指标能量的特征向量变化明显,可以依据该特征向量对变压器的机械状态进行检测。     

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。     

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。     

基于振动分析法的变压器故障分类和识别

为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于主成分分析和KNN分类识别的变压器故障测量方法。该方法采用EMMD(集合经验模式分解)方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,将该特征矢量通过主成分分析投影到直观的二维图像中。利用KNN分类识别实现故障分类和自动故障识别。试验结果表明,该方法可以实现对变压器正常状态、绕组变形、铁芯故障3种状态直观分类,并对测试样本进行快速的自动模式识别。     

Temperature distribution in foil winding for ventilated dry-type power transformers

Predicting temperatures of transformers is important in order to prevent the deterioration of electrical insulation since the life of the transformers corresponds with that of the insulation. Reports of thermal behavior of ventilated dry-type transformers are rare in the literature. In particular, foil winding has received little attention despite their wide usage in practice. In this study, a thermal model for foil winding was proposed and temperature distributions were determined by the finite element method (FEM). In order to cope with the non-uniformity of the heat fluxes in the foil winding due to induced currents, different convection coefficients and varying air temperature along the vertical height of the foil winding were suggested and applied to the thermal model. The thermal model was solved by coupling it with the electromagnetic model to calculate the non-uniform power losses. The model was applied to a ventilated dry-type power transformer rated at 2000 kVA. Experimental temperatures were measured with thermocouples, and used to verify the finite element results. They showed reasonable agreement and will provide a useful tool for transformer engineers.