基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法技术

技术编号:15635575 阅读:15 留言:0更新日期:2017-06-14 19:23
本发明专利技术公开了一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,测量GIS正常运行振动信号和故障下GIS振动信号,利用总体集合经验模态分解提取振动信号的特征量,再将通过EEMD预处理得到的信号进行希尔伯特变换对GIS机械振动信号进行时频分析。采用经EEMD算法的预处理后再进行HT变换的方法对GIS机械振动信号进行时频分析可以有效地处理GIS振动信号,从而建立GIS机械故障诊断数据库,为实现现场带电检测GIS机械故障提供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法
本专利技术涉及一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法。
技术介绍
气体绝缘金属封闭开关设备(GasInsulatedSwitchgear,GIS)会产生多种机械缺陷,例如螺丝松动、断路器操作机构失灵、互感器振荡等。因此通过监测机械故障来诊断GIS内部早期缺陷能够提高GIS的运行稳定性。GIS内部故障产生的振动信号通过介质传递至GIS筒体,对于运行中的GIS设备,常在筒体表面放置传感器,接受传递过来的振动信号,从而检测GIS是否运行异常,即发生故障。由于振动信号检测法抗干扰能力强,并且与电网中广泛使用的超高频检测法可以形成互补,用来检测中低频信号,方便可靠。但是,现阶段对于GIS的故障研究仍多集中于局部放电方向,采集的振动信号也多为频率较高的电磁波信号,对存在更广泛的、频率较低的机械故障信号研究较少。由于GIS结构的复杂性,对现场运行中的GIS的振动特性更少研究,现有技术中虽然有文献对运行中的GIS的振动信号进行了实测,但数据获取困难且数据量有限,未能分析出GIS具体的故障问题。或对正常和异常HGIS振动信号进行多次检测处理,并从统计角度得出对应振动幅值和次数关于频率的相关图,但并没有指明故障问题。常用的处理振动信号时频的方法是HHT算法,即对经过EMD算法预处理后得到的信号进行HT处理,但经验模态分解作为一个成熟的分析时频信号的方法,仍然存在不少问题,其中比较严重的就是易产生虚假分量和模态混叠现象,具体表现在:1)一个单独的IMF中含有全异尺度;2)相同尺度出现在不同的IMF中。专利技术内容本专利技术为了解决上述问题,提出了一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,本专利技术对GIS设备表面的振动信号进行测量,并构造螺丝松动和基于绕组变形的互感器振荡两种常见的GIS机械故障,多次检测三种工况(正常信号、螺丝松动、互感器振荡)下的GIS振动信号,引入改进的HHT方法来处理GIS机械振动信号,对三种振动信号进行时频分析,以使该种针对非线性非平稳信号的处理方法能够更广泛更深入地应用于振动信号处理领域。首先,为避免歧义,统一进行名词解释如下:GIS:GasInsulatedSwitchgear,气体绝缘金属封闭开关设备;HT:HilbertTransformation,希尔伯特变换;IMF:IntrinsicModeFunction,本征模态函数/固有模态函数;EEMD:EnsembleEmpiricalModeDecomposition,总体集合经验模态分解;EMD:EmpiricalModeDecomposition,经验模态分解。为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,测量GIS正常运行振动信号和故障下GIS振动信号,利用总体集合经验模态分解提取振动信号的特征量,再将通过EEMD预处理得到的信号进行希尔伯特变换对GIS机械振动信号进行时频分析。在GIS断路器操动机构与隔离开关连接螺丝和互感器处设置异常振动源,包括螺丝松动和基于绕组变形的互感器振荡。利用传感器在GIS窥视孔下侧检测正常、螺丝松动和互感器振荡三种情况下的振动信号。将原始信号筛分成固有模态函数,在筛分过程中给信号添加一个高斯白噪声信号,为每次EMD分解后剩余分量的时域分布提供一致的参考结构。利用总体集合经验模态分解方法的具体过程,具体包括:(1)通过给原始信号叠加一组高斯白噪声信号获得一个总体信号;(2)对原始信号进行EMD分解,得到各阶IMF分量;(3)给原始信号加入不同的白噪声,重复步骤(1)和步骤(2);(4)利用高斯白噪声频谱零均值原理,消除高斯白噪声作为时域分布参考结构带来的影响,将原始信号进行分解;(5)将分解得到的每个IMF进行希尔伯特变换,根据得到的希尔伯特变换谱确定边际谱,以表征各个频率点的积累幅值分布。所述步骤(2)中,EMD分解的具体过程包括:(2-1)根据原始信号函数的极大点和极小点求出其上包络及下包络的平均值;(2-2)求取原始信号函数与求取的平均值的差值;(2-3)将该差值视为新的原始信号函数,重复步骤(2-2)-(2-3),进行迭代,直到计算的差值满足IMF条件;(2-4)将满足IMF条件时的差值视为一个新的IMF,求取原始信号函数与该新的IMF的差值为新的原始信号函数,重复步骤(2-1)-(2-4),依次计算得到分解后的各阶IMF和剩余分量。所述步骤(3)中,所加的高斯白噪声次数服从:原始信号与各阶的IMF相加后之间的误差值等于高斯白噪声的幅值与总体个数的平方根之间的差值。所述步骤(4)中,将原始信号分解成各阶IMF和剩余分量的和。所述步骤(5)中,对每个经过EEMD得到的IMF做Hilbert变换,得到解析信号,根据解析信号的相位,计算瞬时频率。所述步骤(5)中,对每个IMF进行希尔伯特变换,将变换后的结构记为Hilbert谱,边际谱的定义为对于Hilbert谱的积分。与现有技术相比,本专利技术的有益效果为:(1)本专利技术基于平均经验模态分解(EEMD)的时域分析,得到本征模函数组,可以获得振动信号的各成分幅值和相位情况,避免了虚假分量和模态混叠现象的出现,使得结果更加准确;(2)本专利技术基于改进的HHT分析,可得到三种工况振动信号幅值和频率的分析,得到不同故障下振动信号的特征判据;(3)采用经EEMD算法的预处理后再进行HT变换的方法对GIS机械振动信号进行时频分析可以有效地处理GIS振动信号,从而建立GIS机械故障诊断数据库,为实现现场带电检测GIS机械故障提供理论依据。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。图1(a)、(b)、(c)分别为示波器在三种工况下时采集的振动信号时域图;图2(a)、(b)、(c)分别为EEMD分解得到三种工况的振动信号时域图;图3(a)、(b)、(c)分别为三种工况的振动信号的HHT边际谱;图4为本专利技术的流程示意图。具体实施方式:下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。正如
技术介绍
所介绍的,现有技术现阶段对于GIS的故障研究仍多集中于局部放电方向,采集的振动信号也多为频率较高的电磁波信号,对存在更广泛的、频率较低的机械故障信号研究较少的问题,提出一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法。本申请的一种典型的实施方式中,如图4所示,本专利技术对GIS设备表面的振动信号进行测量,并构造螺丝松动和基于绕组变形的互感器振荡两种常见的GIS机械故障,多次检测三种工况(正常信号、螺丝松动、互感本文档来自技高网
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基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法

【技术保护点】
一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:测量GIS正常运行振动信号和故障下GIS振动信号,利用总体集合经验模态分解提取振动信号的特征量,再将通过EEMD预处理得到的信号进行希尔伯特变换对GIS机械振动信号进行时频分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:测量GIS正常运行振动信号和故障下GIS振动信号,利用总体集合经验模态分解提取振动信号的特征量,再将通过EEMD预处理得到的信号进行希尔伯特变换对GIS机械振动信号进行时频分析。2.如权利要求1所述的一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:在GIS断路器操动机构与隔离开关连接螺丝和互感器处设置异常振动源,包括螺丝松动和基于绕组变形的互感器振荡。3.如权利要求1或2所述的一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:利用传感器在GIS窥视孔下侧检测正常、螺丝松动和互感器振荡三种情况下的振动信号。4.如权利要求1或2所述的一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:将原始信号筛分成固有模态函数,在筛分过程中给信号添加一个高斯白噪声信号,为每次EMD分解后剩余分量的时域分布提供一致的参考结构。5.如权利要求1或2所述的一种基于改进HHT算法的GIS机械振动信号时频分析方法,其特征是:利用总体集合经验模态分解方法的具体过程,具体包括:(1)通过给原始信号叠加一组高斯白噪声信号获得一个总体信号;(2)对原始信号进行EMD分解,得到各阶IMF分量;(3)给原始信号加入不同的白噪声,重复步骤(1)和步骤(2);(4)利用高斯白噪声频谱零均值原理,消除高斯白噪声作为时域分布参考结构带来的影响,将原始信号进行分解;(5)将分解得到的每个IMF进行希尔伯特变换,根据得到的希尔伯特变换谱确定边际谱,以表征各个频率点的...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘柯涵宋建国刘宾亓延峰吴丽娟赵信华马帅王霞李波何振华王晓军张文娟赵兴利孟昭雪任斌王超葛华江婷婷
申请(专利权)人:国网山东省电力公司莱芜供电公司国家电网公司
类型:发明
国别省市:山东,37

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