一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，采集不同工况下的电抗器振动信号，将不同工况下振动信号依次与正常状态下振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；计算交叉小波功率谱显著性水平，确定影响锥有效区域；通过提取功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造特征矩阵；采用cosine相似度指标量化特征矩阵的差异，区分电抗器不同的运行状态，实现松动状态的故障诊断。本发明专利技术具有极好的噪声稳定性，能够准确反应电抗器振动信号在不同频段间的相关性，为进行高压并联电抗器振动信号特征提取与安全运行监测、故障诊断研究提供了一种新的方案。

A diagnosis method of internal loose fault of high voltage shunt reactor based on Cross Wavelet Transform

【技术实现步骤摘要】
一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法
本专利技术属于高压并联电抗器状态检测
，尤其涉及一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法。
技术介绍
电抗器作为电力系统主要的感性元件，因其具有结构简单、运行维护成本低、线性度良好等优点，被广泛应用于限流、滤波、无功补偿和改善线路电压分布等方面。并联电抗器是高电压、远距离交流输电网络中不可缺少的重要设备，它可以改善沿线工频电压分布，增强系统稳定性及送电能力；降低工频暂态过电压，并进而限制操作过电压的幅值；改善轻载线路中的无功分布，降低有功损耗，提高送电效率等，因此，其运行状态关系到整个电力系统的安全稳定运行。基于高抗振动信号的诊断技术研究主要分为仿真建模和信号处理两大方向。信号处理研究方向基于实测振动数据，提取特征量以表征电抗器的状态。信号处理分析方法主要有时域、频域以及时频结合等。时域信号包含的信息最为完整，峭度、峰度等波形参数常用于描述时域波形，但电抗器振动信号时域波形复杂，且实测信号存在的干扰对时域波形参数影响较大。传统傅里叶变换可得到信号的频谱，反映信号全局频率的分布规律。随着信号处理技术进一步发展，提出了结合信号时域和频域特性的时频分析方法，目前应用于电抗器状态诊断领域的时频分析方法主要有基于经验模态分解的Hilbert–Huang变换和基于小波分解的时频分析。时频谱的主要作用是监测信号在时间轴上的突变，虽然电抗器状态发生改变时振动信号会发生改变，但电抗器状态的改变多为微弱故障的累积，状态改变是渐变过程，在采样时段内，电抗器状态信息包含于振动信号的周期成分中，在采样时段内振动信号周期成分的频率分布规律不随时间变化。交叉小波变换(cross-wavelettransform)建立在小波分析理论基础之上，在时频域内对两信号进行分析，可以诊断两信号间的时频相关性及相位关系特征。噪声由于具有随机性和互不相关性，在交叉小波变换中对信号分析的影响较小，而且高抗振动信号的频率和相位分布特征是进行信号识别的重要信息，因此基于交叉小波变换的特征提取方法可以很好的描述并联电抗器振动特征，并避免噪声信号的影响。
技术实现思路
专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，解决电抗器振动信号时域波形复杂，且实测信号存在的干扰对时域波形参数影响较大的问题。技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，包括以下步骤：S1，采集电抗器正常状态、s％预紧力状态及完全松动状态三种不同工况下的振动信号；S2，将电抗器三种不同工况下振动信号依次与正常状态下振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；交叉小波功率谱直观展现交叉小波变换的结果，通过谱图分析信号在时频空间的相关程度分布和相位关系；S3，根据交叉小波功率谱密度，计算不同工况下交叉小波功率谱显著性水平，确定交叉小波功率谱上影响锥有效区域；S4，通过提取不同工况下交叉小波功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造相应的特征矩阵；S5，采用cosine相似度指标对不同工况下特征矩阵的差异进行量化，区分电抗器不同的运行状态，实现电抗器松动状态的故障诊断。进一步，所述步骤S2中，对不同工况下电抗器振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；步骤如下：2-1，设电抗器振动信号为时域信号x(t)，对时域信号x(t)进行连续小波变换，定义为：式中，Wx(a,τ)为时域信号x(t)的连续小波变换，a为尺度算子，a>0，τ为位移算子，ψ(t)为Morlet小波函数，*表示复数共轭，w0为初始相角；2-2，将任意两种工况下的电抗器振动信号设为时域信号x(t)与y(t)；根据步骤2-1分别对时域信号x(t)与y(t)进行连续小波变换；然后对时域信号x(t)与y(t)进行交叉小波变换，定义如下：式中，Wx(a,τ)和Wy(a,τ)分别表示时域信号x(t)与y(t)的连续小波变换；交叉小波功率谱密度定义为|Wxy(a,τ)|，即小波系数，该值越大，表明x(t)与y(t)相关性越显著；2-3，计算交叉小波功率谱的相角，定义为：式中，Im{Wxy(a,τ)}与Re{Wxy(a,τ)}分别表示Wxy(a,τ)的虚部与实部。进一步，所述步骤S3中，根据交叉小波功率谱密度，计算不同工况下交叉小波功率谱显著性水平，确定交叉小波功率谱上影响锥有效区域，步骤如下：根据交叉小波功率谱密度计算显著性水平p，表达式如下：式中，σx,σy分别为时域信号x(t),y(t)的标准差，|Wxy(a,τ)|为交叉小波功率谱密度；设置阈值p0，若p>p0表示通过了显著性水平检验，一般取p0＝0.05；将影响锥曲线上方区域作为有效区域，用于评估信号间的相关性；影响锥(ConeofInfluence,COI)是交叉小波功率谱下方的U型曲线，由于交叉小波变换存在边缘效应，影响锥曲线下方区域无法准确度量，因此无法用于评估信号间的相关性；交叉小波功率谱中信号频率f与尺度系数j、尺度因子c以及信号采样频率fs的关系如下：c＝2j与c＝2j+1之间区域对应的频率范围为(fs/2j+1,fs/2j)，记为频段Dj；c＝2j+1与尺度因子底端之间的频率范围为(0,fs/2j+1)，记为频段Aj。进一步，所述步骤S4中，通过提取不同工况下交叉小波功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造相应的特征矩阵；具体如下：交叉小波功率谱中的像素点都能够输出RGB参数，利用Matlab中DataCursor模块读取交叉小波功率谱中的像素点的RGB分量值，通过Imshow命令以矩阵形式输出；计算各个频段RGB分量的均值μRn,μGn,μBn：式中，n表示交叉小波功率谱中第n个频段，n＝1,2,…,num；num为频段数量；频段编号为Dn；Rni(x,y)、Gni(x,y)、Bni(x,y)分别是Dn频段内RGB分量的数值，取值范围0～1；μRn,μGn,μBn是Dn频段内RGB分量的均值；K为Dn频段中像素点个数；提取各个频段的相位数据式中，θnj是交叉小波功率谱的Dn频段中箭头的角度；Z为该频段相角的总数；对归一化处理：将交叉小波功率谱中提取的特征参数μRn,μGn,μBn,wn组成原始特征矩阵H；根据正常状态、s％松动状态、完全松动状态三种工况下各频段RGB分量，选取影响锥有效区域内RGB分量变化超过一定值的频段作为特征频段，jz<num,z＝1,2,...,t，t为特征频段数，t<num，舍去其余频段的信息，通过特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1，采集电抗器正常状态、s％预紧力状态及完全松动状态三种不同工况下的振动信号；/nS2，将电抗器三种不同工况下振动信号依次与正常状态下振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；/nS3，根据交叉小波功率谱密度，计算不同工况下交叉小波功率谱显著性水平，确定交叉小波功率谱上影响锥有效区域；/nS4，通过提取不同工况下交叉小波功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造相应的特征矩阵；/nS5，采用cosine相似度指标对不同工况下特征矩阵的差异进行量化，区分电抗器不同的运行状态，实现电抗器松动状态的故障诊断。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，采集电抗器正常状态、s％预紧力状态及完全松动状态三种不同工况下的振动信号；
S2，将电抗器三种不同工况下振动信号依次与正常状态下振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；
S3，根据交叉小波功率谱密度，计算不同工况下交叉小波功率谱显著性水平，确定交叉小波功率谱上影响锥有效区域；
S4，通过提取不同工况下交叉小波功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造相应的特征矩阵；
S5，采用cosine相似度指标对不同工况下特征矩阵的差异进行量化，区分电抗器不同的运行状态，实现电抗器松动状态的故障诊断。


2.根据权利要求1所述的一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S2中，对不同工况下电抗器振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；步骤如下：
2-1，设电抗器振动信号为时域信号x(t)，对时域信号x(t)进行连续小波变换，定义为：






式中，Wx(a,τ)为时域信号x(t)的连续小波变换，a为尺度算子，a>0，τ为位移算子，ψ(t)为Morlet小波函数，*表示复数共轭，w0为初始相角；
2-2，将任意两种工况下的电抗器振动信号设为时域信号x(t)与y(t)；根据步骤2-1分别对时域信号x(t)与y(t)进行连续小波变换；
然后对时域信号x(t)与y(t)进行交叉小波变换，定义如下：



式中，Wx(a,τ)和Wy(a,τ)分别表示时域信号x(t)与y(t)的连续小波变换；
交叉小波功率谱密度定义为|Wxy(a,τ)|，即小波系数，该值越大，表明x(t)与y(t)相关性越显著；
2-3，计算交叉小波功率谱的相角，定义为：



式中，Im{Wxy(a,τ)}与Re{Wxy(a,τ)}分别表示Wxy(a,τ)的虚部与实部。


3.根据权利要求2所述的一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中，根据交叉小波功率谱密度，计算不同工况下交叉小波功率谱显著性水平，确定交叉小波功率谱上影响锥有效区域，步骤如下：
根据交叉小波功率谱密度计算显著性水平p，表达式如下：



式中，σx,σy分别为时域信号x(t),y(t)的标准差，|Wxy(a,τ)|为交叉小波功率谱密度；
设置阈值p0，若p>p0表示通过了显著性水平检验；
将影响锥曲线上方区域作为有效区域，用于评估信号间的相关性；
交叉小波功率谱中信号频率f与尺度系数j、尺度因子c以及信号采样频率fs的关系如下：



c＝2j与c＝2j+1之间区域对应的频率范围为(fs/2j+1,fs/2j)，记为频段Dj；
c＝2j+1与尺度因...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宏忠，潘信诚，李呈营，刘宝稳，陈明，陈轩，郝宝欣，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32