一种基于相空间重构和KPCM聚类的变压器绕组松动状态监测方法技术

本发明专利技术公开一种基于相空间重构和KPCM聚类的电力变压器绕组松动状态监测方法，属于电力变压器的状态监测与故障诊断领域。本发明专利技术方法从变压器振动信号的动力学特性出发，通过计算嵌入维数和时间延迟，对变压器振动信号进行相空间重构；然后针对重构信号的高维空间分布，使用KPCM聚类方法对相轨迹的分布模式进行识别，据此对绕组松动状态进行监测。本发明专利技术中基于KPCM聚类分析得到的聚类中心位移矢量的模值和相角的变化能够有效识别出绕组松动的机械故障隐患，为从动力学角度监测变压器绕组的松动状态提供了理论依据。

A method of transformer winding looseness monitoring based on phase space reconstruction and KPCM clustering

The present invention discloses a method for monitoring the loose state of power transformer winding based on phase space reconstruction and KPCM clustering, which belongs to the field of condition monitoring and fault diagnosis of power transformer. The method of the invention from the dynamic characteristics of vibration signal of the transformer, by calculating the time delay and embedding dimension, to reconstruct the phase space of the transformer vibration signal; then the high dimensional space to reconstruct the signal distribution, using KPCM clustering method on the distribution patterns of phase trajectory identification, based on the state monitoring of winding looseness. The change of KPCM cluster analysis cluster center displacement vector is obtained based on the modulus and phase angle of the invention can effectively identify the mechanical faults of windings, and provides a theoretical basis for the loosening of state from the perspective of dynamics monitoring of transformer winding.

【技术实现步骤摘要】
一种基于相空间重构和KPCM聚类的变压器绕组松动状态监测方法
本专利技术涉及电力变压器状态监测与故障诊断
，特别是一种基于相空间重构和KPCM聚类的电力变压器绕组松动状态监测方法。
技术介绍
变压器运输安装过程中的机械损伤和运行中的短路事故可能使绕组产生松动变形，最终引发变压器故障。据统计，大型变压器因外部短路造成绕组松动等机械故障已上升到变压器事故的首位。因此，对运行中的变压器绕组松动状态进行监测，及早发现故障隐患，具有重要的现实意义。振动法是目前应用比较广泛的绕组松动状态监测方法，绕组机械性能的变化可以直接或间接地从振动信号中体现。振动信号包含了复杂的动态、非平稳和非线性成分，从中提取有效特征进行绕组松动状态监测是关键。然而，传统的时频分析方法存在边界效应、频谱泄漏等问题，无法有效描述振动信号中包含的丰富信息，对变压器绕组松动状态的识别能力有限，可能会存在无法识别或误判的情况发生。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题为：从变压器振动信号的动力学特性出发，通过选择嵌入维数和时间延迟对变压器振动信号进行相空间重构，然后基于核可能性聚类KPCM算法提取重构信号的聚类中心，根据聚本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于相空间重构和KPCM聚类的电力变压器绕组松动状态监测方法，其特征是，包括步骤：S1，在变压器箱体表面设置多个振动传感器监测点，各监测点的振动传感器输出端分别连接数据采集仪；S2，设置数据采集仪的采样频率和采样时间，采集绕组正常时变压器箱体表面的振动信号，作为参考振动信号；S3，计算参考振动信号的嵌入维数m和时间延迟τ，对参考振动信号按时间延迟和嵌入维数进行相空间重构；S4，在重构的相空间中，振动信号被重构为N个高维相点，利用核可能性聚类KPCM算法将这N个高维相点划分为C类，并提取每一类的聚类中心，得到各聚类中心的坐标；S5，对提取出的聚类中心坐标求矢量和，并计算坐标矢量和的模值和相角...

【技术特征摘要】
1.一种基于相空间重构和KPCM聚类的电力变压器绕组松动状态监测方法，其特征是，包括步骤：S1，在变压器箱体表面设置多个振动传感器监测点，各监测点的振动传感器输出端分别连接数据采集仪；S2，设置数据采集仪的采样频率和采样时间，采集绕组正常时变压器箱体表面的振动信号，作为参考振动信号；S3，计算参考振动信号的嵌入维数m和时间延迟τ，对参考振动信号按时间延迟和嵌入维数进行相空间重构；S4，在重构的相空间中，振动信号被重构为N个高维相点，利用核可能性聚类KPCM算法将这N个高维相点划分为C类，并提取每一类的聚类中心，得到各聚类中心的坐标；S5，对提取出的聚类中心坐标求矢量和，并计算坐标矢量和的模值和相角；将绕组正常时对应的聚类中心坐标矢量和的模值和相角值，分别设定为模值参考值和相角参考值；S6，以与S2中相同的采样频率和采样时间，采集待测变压器箱体表面各监测点的振动信号，按照S3至S5的步骤，得到待测变压器绕组聚类中心坐标矢量和的模值和相角值；S7，设定聚类中心坐标矢量和的模值差异阈值和相角值差异阈值，将待测变压器绕组聚类中心坐标矢量和的模值和相角值，分别与模值参考值和相角参考值进行比较：若待测变压器绕组聚类中心坐标矢量和的相角值与相角参考值之间的差异值，大于或等于相角差异阈值，则判定为变压器绕组开始产生松动变形；若待测变压器绕组聚类中心坐标矢量和的模值与模值参考值之间的差异值，大于或等于模值差异阈值，则判定为变压器绕组发生松动故障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤S2中，数据采集仪至少连续三次采集各监测点位置处的振动信号，每次均按照设定的采样频率和采样时间整周期截取振动信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，S3中，采用G-P算法或Cao算法计算嵌入维数m，采用自关联函数法、平均位移法或互信息法计算时间延迟τ。4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤S3中，采用延迟坐标法对振动信号{x(i)}(i＝1,2,…,n)进行相空间重构，重构信号为：Y(i)＝{x(i),x(i+τ),…,x(i+(m-1)τ)}(1)其中，i＝1,2,…,N；N＝n-(m-1)τ，N为重构空间的相点数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，步骤S4中，利用核可能性聚类KPCM算法将N个高维相点划分为C类时，目标函数为：

【专利技术属性】
技术研发人员：黄春梅，马宏忠，吴明明，刘宝稳，刘勇业，魏海增，张艳，张琳，顾苏雯，付明星，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32