当前位置:首页 > 模拟 > 模拟
[导读]本文在传统方法的基础上,提出了一种新的基于联合时频分析的故障诊断方法。该方法首先根据滤波后的冲击信号得到差异电流信号,然后对差异信号进行联合时频分析,得到时频分布图。不同的时频分布图反映不同的故障特征,不同的故障反映在时频分布图上也是不同的。通过建立故障时频分布图数据库,就可以实现电力变压器故障的自动定位、识别。由于该方法完全由计算机完成,较传统方法准确性高,应用前景更为广阔。

l 电力变压器故障诊断方法概述
   
传统的电力变压器故障诊断方法存在各自的局限性:中性点电流法所依据的参数模型理论是一种理想情况,实际试验中,冲击电压发生器放电离散性(导致冲击波波形和持续时间差异性)、变压器复杂的内部结构(表现为绕组间的局部放电)、电磁和噪声强干扰都严重影响示伤电流波形;传递函数法虽然解决了上述问题,但其单一的频域判断技术在很大程度依赖试验人员的经验,对于细微的差别,是变压器内部绕组的局部放电还是击穿会有不同解释,更无法实现故障的识别。
    本文提出了一种新的基于联合时频分析的故障判别方法,其判别步骤是:
    1)根据试验数据,计算在50%冲击电压下变压器的传递函数,即建立该被试变压器在冲击电压下的输入输出模型;
    2)基于该模型计算100%冲击电压下基准示伤电流,这是一个理论值;
    3)计算基准示伤电流与实测示伤电流的差异示伤电流信号;
    4)应用联合时频理论分析差异示伤电流信号,得到与故障类型对应的三维时频分布图,试验人员可查询时频分布图对故障类型作识别或者由计算机自动识别。
    图1反映了上述三种方法的不同框架。

2 基于联合时频技术的电力变压器诊断方法理论分析
    传统的信号分析方法一般从时域或频域分析中确定或随机信号的参数,这些参数没有充分的描述信号的物理情况,如信号的频谱含量在时间上的演变。联合时频分析正是这种描述并研究信号的时变频谱的分析理论,可以从信号对应的时频分布图中捕获常规分析方法中不能发现的特征。
    联合时频分析算法的任务是对信号ε(t)构造一个联合时频函数,能够同时在时域和频域上描述信号的各类密度,如能量密度。为了实现上述目标,首先寻找一个联合密度函数P(t,f)来表示信号在时间t和频率f上的强度,在理想的情况下它应该满足时间与频率的边缘条件:

   
    上式表明把某一特定时间的所有频率的能量分布加起来,可以得到瞬时能量;如果把某一特定频率的能量分布在全部时间加起来,得到能量密度频谱。由此可以满足总能量要求:

   
    1960年建立的一种新的分布(即采用核函数表征时频分布)的特性是通过对核的简单约束来反映,并通过考察核来确定这个分布的特性。人们能够通过挑选核来产生所希望的分布特性,而核可以用特征函数方法得到。特征函数是构造和研究密度的一种强有力的工具,数学上表示:

   
    其中<tnfm>表示tnfm的矩(即平均值)。
    目前可以采用多种分布的算法对信号进行分析,如:短时傅立叶变换(STFT)、魏格纳分布(WVD)、伽波尔分布(Gabor)、科恩分布(Cohen)等。

3 基于联合时频技术的电力变压器诊断方法结果分析
   
根据理论依据,编写的部分基于联合时频分析法的电力变压器故障判断方法的软件程序如图2所示。

    根据试验中得到冲击试验信号,运行缩编程序得到的差异示伤电流信号和其联合时频分布图分别如图3、图4所示。

    观察图3和图4可知,由于差异示伤电流基本为零,反映在联合时频分布图中就是各突起的部分幅值很小,表现为较低的能量分布。考虑到试验环境中存在的外界干扰,可以认为试验电力变压器不存在故障。

4 结论
   
中性点电流法一般都是依据示伤波形的变化来判断被试品有无故障,其所依据的参数模型理论是一种理想情况。实际试验中,冲击电压发生器放电离散性(导致冲击波波形和持续时间差异性)、变压器复杂的内部结构(表现为绕组间的局部放电)、电磁和噪声强干扰都严重影响示伤电流波形,这就给故障的判断增加了困难。正因为如此,试验中如果发现了示伤波形畸变,往往不能确认被试品是否发生了故障。
    变压器传递函数法由于是在中性点电流法的基础上在频域中进行故障诊断,一般能克服中性点电流法带来的不足。但是传递函数法灵敏度较低,很难发现微小的绝缘故障,而且传递函数只与频率相关,不能反映故障发生的时间,从而不能确定故障在变压器中的位置。
    联合时频分析是一种先进的数字信号处理技术,是一种研究频谱在时间上的变化的物理和数学思想。由于完全是靠计算机操作,因此使得故障诊断的准确性得到很大的提高,克服了上述两种方法存在的缺陷,相比传统的方法,有更大的应用前景。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

9月2日消息,不造车的华为或将催生出更大的独角兽公司,随着阿维塔和赛力斯的入局,华为引望愈发显得引人瞩目。

关键字: 阿维塔 塞力斯 华为

加利福尼亚州圣克拉拉县2024年8月30日 /美通社/ -- 数字化转型技术解决方案公司Trianz今天宣布,该公司与Amazon Web Services (AWS)签订了...

关键字: AWS AN BSP 数字化

伦敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英国汽车技术公司SODA.Auto推出其旗舰产品SODA V,这是全球首款涵盖汽车工程师从创意到认证的所有需求的工具,可用于创建软件定义汽车。 SODA V工具的开发耗时1.5...

关键字: 汽车 人工智能 智能驱动 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越来越多用户希望企业业务能7×24不间断运行,同时企业却面临越来越多业务中断的风险,如企业系统复杂性的增加,频繁的功能更新和发布等。如何确保业务连续性,提升韧性,成...

关键字: 亚马逊 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,据媒体报道,腾讯和网易近期正在缩减他们对日本游戏市场的投资。

关键字: 腾讯 编码器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳举行,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表了演讲。

关键字: 华为 12nm EDA 半导体

8月28日消息,在2024中国国际大数据产业博览会上,华为常务董事、华为云CEO张平安发表演讲称,数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的。

关键字: 华为 12nm 手机 卫星通信

要点: 有效应对环境变化,经营业绩稳中有升 落实提质增效举措,毛利润率延续升势 战略布局成效显著,战新业务引领增长 以科技创新为引领,提升企业核心竞争力 坚持高质量发展策略,塑强核心竞争优势...

关键字: 通信 BSP 电信运营商 数字经济

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央广播电视总台与中国电影电视技术学会联合牵头组建的NVI技术创新联盟在BIRTV2024超高清全产业链发展研讨会上宣布正式成立。 活动现场 NVI技术创新联...

关键字: VI 传输协议 音频 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日举办的2024年长三角生态绿色一体化发展示范区联合招商会上,软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称"软通动力")与长三角投资(上海)有限...

关键字: BSP 信息技术
关闭
关闭