配电变压器油温油位一体化无源无线监测系统

针对配电变压器油位和油温监测方法(或手段)缺乏这一现状,提出了基于声表面波(Surface Acoustic Wave,SAW)无源无线传感技术的配电变压器油位和油温一体化监测方法。系统通过SAW传感技术的无源无线特性保证了传感器安装后设备免维护以及足够的电气安全。为保证传感器温度监测工作的可靠性,设计了差动结构传感器,并采用有限元/边界元方法优化了传感器温度敏感特性;创新地性采用磁控开关切换天线连接,以低成本实现了变压器油位状态的少油报警监视;通过设计新型环形平面倒F抗金属天线,实现了温度监测传感器和变压器原有油位计的一体化设计;实现了基于声表面波技术的配电变压器油温、油位在线监测系统。通过实验室以及现场实际测试,证实该系统能够实时、准确地测量变压器油顶层温度变化以及油位、温升和温升速率等监测量。     

基于自适应Kalman滤波的SAW测温数据纠错方法

在无源无线SAW测温系统实际应用中,阅读器接收到的信号往往受到其所处环境电磁波的干扰。这些干扰将会使阅读器得到错误的测量数据。温度变化趋势和测量噪声时变的特点也给系统建模以及噪声估计带来了困难。针对实际应用中存在的问题,在Kalman滤波的基础之上,提出了一种新的自适应算法。该算法采用多项式预测的方法建立温度测量的时变系统模型,根据当前及历史测量值,自行调整预测模型参数,避免因模型不准确造成Kalman滤波效果严重下降的问题;通过对测量数据小波变换的方法,实时估计测量数据噪声方差,克服未知观测噪声的条件下精度下降的问题;当测量数据受到干扰时,测量值与纠错值之间的差值不满足高斯分布,通过对差值统计特性的分析,对测量数据进行错误数据判别与剔除,有效地抑制干扰对温度测量的影响。将这种自适应Kalman滤波算法应用到无源无线SAW测温系统中,无源无线SAW温度传感器测温实验的结果验证了该算法能有效地纠正粗大误差,提高测量系统的精度。