基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，其通过对变压器油箱表面振动信号的分布特征进行提取与和量化，并结合支持向量机建立一种基于振动分布特征的变压器绕组故障诊断模型，将标量振动中心的横坐标与纵坐标，振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角组合为特征向量，作为样本输入支持向量机分类器，判断绕组的工作状态，实现对变压器绕组状态和故障的分析与诊断。本发明专利技术可更全面、准确地反映变压器机械结构状态，为实现变压器绕组故障的监测与诊断提供新依据和新手段，为研究者直接基于变压器油箱表面的振动测量数据进行绕组故障提供了新的方法，并提供了相应依据和标准。

【技术实现步骤摘要】
基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法
本专利技术属于信号处理
，具体涉及一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法。
技术介绍
变压器是电力传输、分配过程中的关键性设备，也是最为昂贵的电力设备之一，服役中的电力变压器需要全天候地工作在各种电气和机械状态下，面对各种可能导致故障的有害因素，其故障会导致严重的安全事故和重大的经济损失；过去十余年来对变压器的在线监测和故障诊断一直是业内的研究热点，具有显著的重要性。变压器运行时，输入的电压使得铁芯因磁致伸缩效应产生振动，负载的交变电流则使得绕组因电磁力而产生振动，通过绕组、铁芯和油箱壁之间的固连以及各部件与油箱中绝缘油的固液耦合，绕组和铁芯的振动传递到绝缘油表面产生叠加振动。电力变压器绕组是变压器的主要部件，绕组的机械结构改变如变形、移位、倾斜、松动等是电力变压器最常见的故障，也是引发变压器产生突发性严重故障和损坏的主要原因之一。根据机械振动理论可知，变压器绕组的机械结构改变会影响其振动响应特性，绕组振动经由变压器内部机械结构传递到变压器表面，通过对变压器油箱壁振动的检测、信号处理和分析能够提取并获得绕组机械结构的状态信息，实现对绕组的带电监测与故障诊断。振动分析法可以通过分析从变压器油箱壁上测得的振动，检测可能引发变压器重大事故的机械结构缺陷，该方法具有连续性，非介入性和在线监测的优势，且与电力系统没有电气连接，具有很好的应用与发展前景。对于正常变压器，当电流和电压产生的激励力一定时，机械结构稳定的绕组和铁芯产生的相对稳定的振动经支撑机构和绝缘油传递到油箱表面，在油箱表面不同位置的振动分布基本保持不变，但当变压器绕组发生鼓包变形、倾斜、移位、松动等机械稳定特性改变时，绕组产生的振动发生变化，油箱表面的振动分布也随之发生变化；若能对变压器油箱表面振动信号进行分布特征的研究与提取，寻找其特征变化与变压器绕组故障之间的关系，则为基于振动分析法的变压器状态检测方法提供了新思路。
技术实现思路
本专利技术以大型电力变压器绕组状态带电监测为对象与目标，提供了一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，其通过对变压器油箱表面振动信号的分布特征进行提取与和量化，并结合支持向量机建立一种基于振动分布特征的变压器绕组故障诊断模型，将标量振动中心的横坐标与纵坐标，振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角组合为特征向量，作为样本输入支持向量机分类器，判断绕组的工作状态，实现对变压器绕组状态和故障的分析与诊断。一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，包括如下步骤：(1)在电力变压器油箱表面布置多个测点，通过采集获取负载运行状态下正常变压器以及绕组故障变压器的多组振动数据；每组振动数据包括各测点的振动信号和位置信息；(2)对每组振动数据进行特征提取，提取得到的特征包括标量振动中心的坐标、振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角；(3)使正常变压器的振动数据特征作为正样本，绕组故障变压器的振动数据特征作为负样本，利用正负样本对机器学习分类器进行训练得到用于判别电力变压器绕组故障的分类模型；(4)对于待诊断的电力变压器，通过采集其油箱表面各测点的振动信号并进行特征提取，将提取得到的特征输入至所述分类模型，输出的分类结果即可诊断出该变压器是否存在绕组故障。进一步地，所述步骤(1)中各测点的振动信号通过振动传感器以一定的采样频率和时长采集得到，每个测点对应设置一个振动传感器。进一步地，所述步骤(2)中通过以下公式计算标量振动中心的坐标：其中：xj和yj分别为标量振动中心在油箱表面坐标系中的横坐标和纵坐标，xi和yi分别为第i个测点在油箱表面坐标系中的横坐标和纵坐标，vi为第i个测点振动信号经带通滤波提取得到该信号的100Hz基频分量，N为测点数量。进一步地，所述步骤(2)中振动分布矢量和轨迹离心率和主轴倾斜角的计算获取方法为：首先通过以下公式拟合出振动分布矢量和轨迹，由于振动特性该轨迹为椭圆，确定轨迹后即可直接计算获取该椭圆的离心率和主轴倾斜角；其中：x(t)和y(t)分别为t时刻振动重心在油箱表面坐标系中的横坐标和纵坐标，xi和yi分别为第i个测点在油箱表面坐标系中的横坐标和纵坐标，vi(t)为t时刻第i个测点的振动信号幅值，N为测点数量。所述油箱表面坐标系即以布置测点一侧的油箱表面为XOY平面，以该油箱表面几何中心为原点建立的平面坐标系。进一步地，所述步骤(3)中的机器学习分类器采用支持向量机(SVM)。基于上述技术方案，本专利技术具有以下有益技术效果：(1)本专利技术通过定义变压器振动在油箱表面的空间分布特征，以不同测点间振动空间特性的特征量提取反映绕组动态特性的信息，对各测点间的振动分布特性进行研究与分析，提取出反映不同测点间振动空间特性的特征量，可更全面、准确地反映变压器机械结构状态，为实现变压器绕组故障的监测与诊断提供新依据和新手段。(2)本专利技术实现了基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，为研究者直接基于变压器油箱表面的振动测量数据进行绕组故障提供了新的方法，并提供了相应依据和标准。附图说明图1为本专利技术电力变压器绕组故障诊断方法的流程示意图。图2为油箱壁测点分布及对应坐标系的示意图。图3为振动分布矢量和轨迹离心率及主轴倾斜角的计算原理示意图。图4为正常与故障变压器的振动分布特征散点图。图5为支持向量的选取以及二维平面上的最大分类间隔面。图6为不同绕组故障下标量振动中心的分布示意图。图7(a)和图7(b)分别为A相绕组发生绕组压紧力松动前后在不同负载条件下的振动分布矢量和轨迹示意图。图8(a)为绕组在不同状态下振动分布矢量和轨迹的离心率随负载变化的曲线图。图8(b)为绕组在不同状态下振动分布矢量和轨迹的主轴倾斜角随负载变化的曲线图。图9为不同绕组故障下的MSE值曲线图。具体实施方式为了更为具体地描述本专利技术，下面结合附图及具体实施方式对本专利技术的技术方案进行详细说明。本实施例中采用电压、电流及振动的采样装置包括前置放大、抗混叠滤波、A/D采样等主要模块，为了能获得较高精度的数据，A/D模块的采样位数为12位，抗混叠滤波器截止频率为2000Hz，振动信号的采样频率设置为8192Hz，振动传感器的灵敏度为500mv/g，并采用每间隔1分钟连续采样1秒钟的模式来采集电压、电流及振动信号。如图1所示，本专利技术基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，包括如下步骤：(1)建立振动信号样本库：采集在负载运行状态下的正常变压器和绕组故障变压器油箱壁表面各个测点处的振动数据，记录测点位置和变压器状态并进行标注。按照等间距均匀分布的原则在变压器油箱壁上布置传感器，记录其位置按照油箱壁的机械尺寸建立坐标系(以油箱布置传感器的侧表面为xoy平面，其几何中心为坐标原点，如图2所示)，为每个测点确定各自的位置权重，用于幅值重心和瞬时振动分布矢量和轨迹的计算依据。(2)对于样本库中每一组振动数据，计算其标量振动中心的横坐标与纵坐标、振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角，作为提取的振动特征输入支持向量机分类器。标量振动中心的横纵坐标：振动分布矢量和轨迹(椭圆)的定义为：其中：i为第i个振动测量点所得数据的标识；xi和yi分别表示第i个测点的横纵坐标；vi本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，包括如下步骤：(1)在电力变压器油箱表面布置多个测点，通过采集获取负载运行状态下正常变压器以及绕组故障变压器的多组振动数据；每组振动数据包括各测点的振动信号和位置信息；(2)对每组振动数据进行特征提取，提取得到的特征包括标量振动中心的坐标、振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角；(3)使正常变压器的振动数据特征作为正样本，绕组故障变压器的振动数据特征作为负样本，利用正负样本对机器学习分类器进行训练得到用于判别电力变压器绕组故障的分类模型；(4)对于待诊断的电力变压器，通过采集其油箱表面各测点的振动信号并进行特征提取，将提取得到的特征输入至所述分类模型，输出的分类结果即可诊断出该变压器是否存在绕组故障。

【技术特征摘要】
1.一种基于振动分布特征模型的电力变压器绕组故障诊断方法，包括如下步骤：(1)在电力变压器油箱表面布置多个测点，通过采集获取负载运行状态下正常变压器以及绕组故障变压器的多组振动数据；每组振动数据包括各测点的振动信号和位置信息；(2)对每组振动数据进行特征提取，提取得到的特征包括标量振动中心的坐标、振动分布矢量和轨迹的离心率和主轴倾斜角；(3)使正常变压器的振动数据特征作为正样本，绕组故障变压器的振动数据特征作为负样本，利用正负样本对机器学习分类器进行训练得到用于判别电力变压器绕组故障的分类模型；(4)对于待诊断的电力变压器，通过采集其油箱表面各测点的振动信号并进行特征提取，将提取得到的特征输入至所述分类模型，输出的分类结果即可诊断出该变压器是否存在绕组故障。2.根据权利要求1所述的电力变压器绕组故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(1)中各测点的振动信号通过振动传感器以一定的采样频率和时长采集得到，每个测点对应设置一个振动传感器。3.根据权利要求1所述的电力变压器绕组故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(2)中通过以下公式计算标量振动中心的坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡异炜，黄海，郑婧，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33