基于小波变换的变压器故障诊断方法技术

本发明专利技术提供一种基于小波变换的变压器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器油箱上的振动传感器采集变压器振动信号；步骤二、对步骤一获取的变压器振动信号进行小波阈值去噪处理，获取降噪后的振动信号；步骤三、对步骤二获取的降噪后的振动信号进行一维小波变换，小波基选择cmor小波，计算小波系数，画出时间——频率色谱图，观察特征频率所在区间，判断故障类型。本发明专利技术所述的基于小波变换的变压器故障诊断方法，能有效弥补傅里叶频谱分析的不足，更加有效地对电力变压器进行诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于设备故障诊断领域，具体涉及电力变压器的故障诊断方法。
技术介绍
变压器在长期运行过程中，受外界环境因素的影响，不可避免地会出现各种故障，从而影响变压器正常工作，如未能及时发现并采取适当的修复措施，则缺陷会不断发展，从而引发事故。现有变压器振动分析法大多采用傅里叶频谱分析法，傅里叶频谱分析法适合时域平稳信号的分析，不适合非平稳信号分析。然而变压器的很多内部故障均产生非平稳信号，因此傅里叶分析不再适合。振动监测以其安装简单、监测灵敏、在线监测时整个测量系统与电力系统无电气连接安全可靠等特点，克服了传统方法的不足，在监测变压器的绕组和铁心的状况上表现出良好的发展前景。因此，应用振动法监测电力变压器不仅可提高电力系统运行的可靠性，而且对电力工业的科技进步有重要的科学价值。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，为了解决现有的变压器故障诊断技术所存在的不足，提供一种基于小波变换的变压器故障诊断方法，为了解决上述问题本专利技术的技术方案是这样的：基于小波变换的变压器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器油箱上的振动传感器采集变压器振动信号；步骤二、对步骤一获取的变压器振动信号进行小波阈值去噪处理，获取降噪后的振动信号；步骤三、对步骤二获取的降噪后的振动信号进行一维小波变换，小波基选择cmor小波，计算小波系数，画出时间——频率色谱图，观察特征频率所在区间，判断故障类型。步骤二中的小波阈值去噪处理选取db6为母小波，分解层数为1层，阈值选取规则为“rigrsure”，阈值重调方式为“sln”。有益效果，本专利技术所述的基于小波变换的变压器故障诊断方法，能有效弥补傅里叶频谱分析的不足，更加有效地对电力变压器进行诊断。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本专利技术。基于小波变换的变压器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器油箱上的加速度传感器来采集变压器振动信号，经过信号调理后利用A/D转换器转换为数字信号并存储到RAM存储器中；步骤二、CPU对骤一获取的RAM中的数字信号进行小波阈值去噪处理，获取降噪后的振动信号。小波阈值去噪处理时，选取db6为母小波，进行1层分解，阈值选取规则为“rigrsure”，阈值重调方式为“sln”。步骤三、对步骤二获取的降噪振动信号进行一维小波连续变换，小波基选择cmor小波，计算小波系数，画出时间——频率色谱图，观察特征频率所在区间，判断故障类型。特征频率区间是指色谱图中红色部分所在的区间。以上显示和描述了本专利技术的基本原理、主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术专利要求保护的范围由所附的权利要求书及其等同物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于小波变换的变压器故障诊断方法，其特征是，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器油箱上的振动传感器采集变压器振动信号；步骤二、对步骤一获取的变压器振动信号进行小波阈值去噪处理，获取降噪后的振动信号；步骤三、对步骤二获取的降噪后的振动信号进行一维小波变换，小波基选择cmor小波，计算小波系数，画出时间——频率色谱图，观察特征频率所在区间，判断故障类型。

【技术特征摘要】
1.基于小波变换的变压器故障诊断方法，其特征是，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器油箱上的振动传感器采集变压器振动信号；步骤二、对步骤一获取的变压器振动信号进行小波阈值去噪处理，获取降噪后的振动信号；步骤三、对步骤二获取的降噪后的振动信号进行一维小波变换，小波基选择c...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，傅晓飞，陈俊武，陈新，盛慧，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，上海致达智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31