基于声波震荡检测的变压器故障分析系统技术方案

本发明专利技术公开了基于声波震荡检测的变压器故障分析系统,包括相互连接的数据采集系统和数据分析系统，所述数据采集系统包括声学数据采集模块和变压器参数采集模块，所述声学数据采集模块包括声强传感器、振动传感器和声音传感器，所述数据分析系统包括时钟系统以及分别与所述时钟系统连接的信号特征提取分类模块和信号识别故障诊断模块；所述信号特征提取分类模块包括特征提取模块与特征数据库，所述特征提取模块连接所述数据采集系统，所述信号识别故障诊断模块运行于所述微机系统上。本发明专利技术通过采集变压器的声学信号，并对其声学信号进行状态识别和标注，表征实现变压器的运行状态自动识别和鉴定技术，最终实现对变压器的故障分析诊断。

Transformer fault analysis system based on acoustic wave vibration detection

The invention discloses a analysis system of transformer fault detection based on acoustic shock, including data acquisition system and data analysis system are connected with each other, the acoustic data acquisition system includes data acquisition module and the transformer parameter acquisition module, the acoustic data acquisition module includes sound intensity sensor, vibration sensor and sound sensor, the data analysis system including the system clock and signal characteristics are respectively connected with the system clock extraction classification module and fault diagnosis module of signal recognition; the signal characteristic extraction classification module includes feature extraction module and feature database, the feature extraction module is connected with the data acquisition system, the signal identification and fault diagnosis module running on the computer system. By collecting and identifying the acoustic signals of the transformer and identifying and marking the acoustic signals, the invention realizes the automatic identification and identification technology of the transformer's running state, and finally realizes the analysis and diagnosis of the transformer faults.

【技术实现步骤摘要】
基于声波震荡检测的变压器故障分析系统
本专利技术涉及一种变压器故障检测分析方法
，尤其是涉及一种基于声波震荡检测的变压器故障分析系统。
技术介绍
变压器运行过程中，在内部电流、磁场等多种因素的共同作用下产生机械形变，经自身结构传导，这种信号经周围空气介质传播，产生了变压器的运行的声音信号。这些信号能够反映变压器的运行状况。有经验的技术人员往往可以通过工业听诊器听取变压器内部声音来判断变压器运行状况，发现故障甚至对故障进行粗略定位。这种广泛运用的诊断方式严重依靠技术人员的主管判断和个人经验。这种现象证明了通过声学信号诊断变压器故障的可行性，借助高灵敏度的传感器和现代数字信号处理识别技术，可以实现比人更加客观可靠的变压器声学检测和诊断。目前国内外对于变压器声学诊断研究主要集中在变压器本体为噪声分析法、超声波分析法以及声发射分析技术。噪声分析法研究变压器运行中各主要部件的噪声来源以及噪声的强度，通过研究噪声为设计及生产制造厂家提供改进设备研究、生产、制造提供依据。如通用电气、ABB等厂家在80年代就开始这方面的研究，国内西变、特变电工的生产制造企业在这方面也开展研究。超声波检测方法是目前应用较为广泛的诊断技术。主要利用安置在变压器箱体表面的超声波传感器接受局部放电信号，进行故障定位分析。基于超声局放检测、探伤等研究成果已经在电力行业中得到广泛的应用。国内外对于基于音频特征的变压器故障检测方法，目前还没有相应的研究成果。主要是声音识别这方面研究集中在安防监控系统、语音识别等方面，所以在变压器声音故障诊断方面还没有研究。而变压器运行过程中，在内部电流、磁场等多种因素的共同作用下产生机械形变，经自身结构传到，表现为振动信号。这一信号经周围空气介质传播，产生了变压器的运行的声音信号。这些信号能够在很大程度上反映变压器的运行状况。现场巡检操作中，有经验的技术人员往往可以通过工业听诊器贴紧变压器箱体，仔细听取变压器内部的声音来判断变压器运行状况，发现故障类型甚至对故障进行粗略定位。这种广泛运用的诊断方式严重依靠技术人员的主观判断和个人经验，具有很大的不确定性。但这一现象充分证明了通过声学信号诊断变压器故障的可行性，借助高灵敏度的传感器和现代数字信号处理识别技术，必然可以实现比人耳更加客观可靠的变压器声学检测和诊断。专利号为201611003127.4的专利公开一种基于振动分析法的变压器故障分类和识别方法，包括以下步骤：S1：选取变压器试验对象，采集不同状态下变压器振动信号为样本数据；S2：利用希尔伯特-黄变换中集合经验模式分解方法计算样本数据得到本征模函数；S3：提取本征模函数分量中特征矢量V；S4：利用主成分分析法对特征矢量进行降维，坐标投影到二维图像中；S5：利用K邻近法对样本数据进行分类；S6：利用距离公式计算测试样本与原始样本的距离；S7：进行模式识别；S8：输出模式识别中相对应的变压器故障类型；可直观有效地判断变压器运行状态。专利号为201611178523.0的专利公开一种变压器状态分析与故障诊断方法及系统，用于解决现有技术中变压器的在线监测均为孤立的一维数据，不能完整反映变压器的状态且状态监测的评估方式为极为不合理的设定门槛值的判定评估方式的技术问题。该专利技术实施例方法包括：对变压器的热机化电多项参数进行实时在线监测；获取变压器所处的电网运行场景关键参量；通过预置诊断算法对变压器进行多维度信息融合和健康诊断；根据对变压器进行多维度信息融合和健康诊断得到的信息数据结合历史数据进行变压器状态分析；根据对变压器状态分析得到的结果监测变压器指标是否发生指标异常，若是则发出系统预警，否则继续对变压器进行实时在线监测。专利号为201611040775.7的专利公开变压器故障分析方法，所述方法包括：获取历史故障变压器，分析所述历史变压器的故障原因以及提取所述历史变压器的故障状态量；建立变压器故障数据库，将所述历史变压器的故障原因和所述历史变压器的故障状态量保存至所述变压器故障数据库；获取待检测故障变压器的故障状态信息；查询所述变压器故障数据库，分析所述待检测故障变压器的故障状态信息，获得所述待检测故障变压器的故障原因。该专利技术提供的变压器故障分析方法及系统，有利于提高电力变压器故障判断效率，避免故障判定之前对电力变压器进行拆卸。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，通过采集变压器的声学信号，并对其声学信号进行状态识别和标注，表征实现变压器的运行状态自动识别和鉴定技术，最终实现对变压器的故障分析诊断。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，包括相互连接的数据采集系统和数据分析系统，所述数据采集系统包括声学数据采集模块和变压器参数采集模块，所述声学数据采集模块包括声强传感器、振动传感器和声音传感器，所述数据分析系统包括时钟系统以及分别与所述时钟系统连接的信号特征提取分类模块和信号识别故障诊断模块；所述信号特征提取分类模块包括特征提取模块与特征数据库，所述特征提取模块连接所述数据采集系统，所述信号识别故障诊断模块运行于微机系统上。进一步地，所述振动传感器包括加速度振动传感器和激光测振仪。进一步地，所述声音传感器包括麦克风阵列，所述麦克风阵列连接声音增强器。进一步地，所述变压器参数采集模块包括数据采集卡和智能电能表，所述数据采集卡采集变压器油色谱数据、变压器局放数据、变压器内部结构图数据，所述智能电能表采集变压器运行状况电力数据。进一步地，所述信号识别故障诊断模块包括故障数据特征识别系统、传感器管理系统、专家分析系统和系统管理数据库。进一步地，所述特征提取模块与所述数据采集系统之间设置降噪装置，所述降噪装置包括信号分解器和滤波器。进一步地，所述微机系统包括安装有人机交互界面的PC终端，所述人机交互界面通过信号识别故障诊断模块进行数据分析处理。进一步地，所述微机系统连接专用数据通信接口和网络端口。本专利技术的有益效果体现在以下几个方面：1、本专利技术针对这些电力变压器所处环境复杂，又属于高压电力设备，具有危险性，声强法和声强法这种单一的测量方法很难准确测量辐射的噪声，因此本项目首次提出基于声振耦合，通过测量振动和声音特性，利用相关性分析方法找到一种测量电力变压器声学的新方法。2、本专利技术首次提出通过对声信号和振动信号的连续监测获取不同负荷条件下的监测数据，并利用频率域和时间域两种形式分析声强和振动数据虽负荷的变化规律，为不同负荷下的变压器声学特征提取提供数据支撑。3、本专利技术中变压器声学特征信号提取，从声音信号中提取出随时间变化的声音信号特征参数，特征参数与识别性能密切相关，在研究调差基础上变压器声学特征信号提取采用RASTA滤波技术结合MFCC参数后的RMFCC参数特征模型，RMFCC特征提取是模拟人耳听觉特性，将频谱转化为基于Mel频标的非线性频谱，然后转换到谱频域上，由于充分考虑了人的听觉特性，而且没有任何前提假设，更接近于现场人员判别。4、本专利技术采用“非接触检测”技术，传感器和整个系统的安装、调试丝毫不影响变压器的正常运行，适合高电压、强电磁场恶劣电磁环境，或高温、有腐蚀环境下对变压器的运行状态监测。传感器采用具有高分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，其特征在于：包括相互连接的数据采集系统和数据分析系统，所述数据采集系统包括声学数据采集模块和变压器参数采集模块，所述声学数据采集模块包括声强传感器、振动传感器和声音传感器，所述数据分析系统包括时钟系统以及分别与所述时钟系统连接的信号特征提取分类模块和信号识别故障诊断模块；所述信号特征提取分类模块包括特征提取模块与特征数据库，所述特征提取模块连接所述数据采集系统，所述信号识别故障诊断模块运行于微机系统上。

【技术特征摘要】
1.基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，其特征在于：包括相互连接的数据采集系统和数据分析系统，所述数据采集系统包括声学数据采集模块和变压器参数采集模块，所述声学数据采集模块包括声强传感器、振动传感器和声音传感器，所述数据分析系统包括时钟系统以及分别与所述时钟系统连接的信号特征提取分类模块和信号识别故障诊断模块；所述信号特征提取分类模块包括特征提取模块与特征数据库，所述特征提取模块连接所述数据采集系统，所述信号识别故障诊断模块运行于微机系统上。2.如权利要求1所述的基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，其特征在于：所述振动传感器包括加速度振动传感器和激光测振仪。3.如权利要求1所述的基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，其特征在于：所述声音传感器包括麦克风阵列，所述麦克风阵列连接声音增强器。4.如权利要求1所述的基于声波震荡检测的变压器故障分析系统，其特征在于：所述变...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈定科，毛长斌，徐溦，罗勇，覃彬，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司北碚供电分公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50