【技术实现步骤摘要】
一种基于声信号的变压器运行状态监测方法及系统
[0001]本专利技术涉及变压器
，特别是涉及一种基于声信号的变压器运行状态监测方法及系统。
技术介绍
[0002]变压器是电力系统中最重要的设备之一，其运行的稳定性对电力系统的安全影响重大。对变压器进行状态监测，可以实时掌握变压器的运行状态，及时地进行故障预警，防范于未然。同时指导变压器的运行维护和状态检修，避免非计划性停电，延迟变压器的使用寿命，这对确保变压器及电力系统的安全稳定运行意义重大。
[0003]变压器在运行过程中，由电动力引起的绕组振动与铁芯硅钢片的磁致伸缩引起的周期性振动通过变压器结构件和绝缘油传至变压器油箱壁，与变压器冷却系统引发的机械振动等一起经空气向四周辐射形成声信号。其中，20Hz～20kHz是人耳可听到的声音频率范围，有经验的变电站工作人员可以直接凭借耳朵听正在运行的变压器的声音来判断其状态是否正常。因这些可听声信号可通过放置于变压器周边的麦克风传感器方便获取，且与变压器无直接接触，具有现场实施灵活方便、不干扰变压器正常运行、时效性强等诸多特点，日益引起变压器状态监测领域的关注热点。但是，受制于变压器机械结构的复杂性、工艺的分散性及变电站运行环境的多样性等多种因素的影响，如何从运行中的变压器的声信号分析判别其运行状态一直是研究难点。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种基于声信号的变压器运行状态监测方法及系统，以通过对运行中的变压器声信号进行实时监控，实现对变压器运行状态的高效、准确地判断。>[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种基于声信号的变压器运行状态监测方法，所述方法包括：
[0007]利用麦克风传感器采集运行中的变压器的声信号；
[0008]根据所述声信号确定滤波器组；
[0009]将所述声信号作为滤波器组的输入，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵；
[0010]确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的主元信息模值；
[0011]若所述主元信息模值大于或等于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为正常；
[0012]若所述主元信息模值小于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为异常。
[0013]可选的，根据所述声信号确定滤波器组，具体包括：
[0014]对所述声信号进行离散傅里叶变换，获得所述声信号的频谱分布；
[0015]根据所述声信号的频谱分布，确定滤波器组中每个滤波器的离散时间响应函数和
中心频率分别为：
[0016][0017][0018]其中，为第j个滤波器的离散时间响应函数，n为时间，a
j
为第j个滤波器的尺度因子，a
j
＝f
L
/f
cj
，f
L
为滤波器组的最低中心频率，f
cj
为第j个滤波器的中心频率，b为时移因子，α、β分别为第一、第二正实数，θ为初始相位，u()为单位阶跃函数，Q0为品质因子，B0为最小带宽，P为滤波器个数。
[0019]可选的，将所述声信号作为滤波器组的输入，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵，具体包括：
[0020]将所述声信号作为滤波器组的输入，并利用公式计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，组成每个滤波器的特征系数向量；其中，F
i
(b)为第i个滤波器的特征系数向量，s(k)为第k时刻的声信号，N为声信号长度，为第i个滤波器第k时刻的声信号对应的离散时间响应函数；
[0021]每个滤波器的特征系数向量作为一个行向量，所有行向量构成声信号特征系数矩阵。
[0022]可选的，确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的主元信息模值，具体包括：
[0023]确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵为其中，R为协方差矩阵，N为声信号长度，F为声信号特征系数矩阵，T表示矩阵转置；
[0024]对所述协方差矩阵进行特征值分解，获得协方差矩阵的多个特征值和特征向量；
[0025]根据协方差矩阵的多个特征值和特征向量，利用公式计算所述协方差矩阵的主元信息模值；其中，ζ为主元信息模值，λ1和λ
W
分别为多个特征值中的最大、最小特征值，|z1|表示特征向量z1的模。
[0026]一种基于声信号的变压器运行状态监测系统，所述系统包括：
[0027]声信号采集模块，用于利用麦克风传感器采集运行中的变压器的声信号；
[0028]滤波器组确定模块，用于根据所述声信号确定滤波器组；
[0029]声信号特征系数矩阵构成模块，用于将所述声信号作为滤波器组的输入，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵；
[0030]主元信息模值计算模块，用于确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的主元信息模值；
[0031]正常运行判断模块，用于若所述主元信息模值大于或等于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为正常；
[0032]异常运行判断模块，用于若所述主元信息模值小于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为异常。
[0033]可选的，所述滤波器组确定模块，具体包括：
[0034]频谱分布获得子模块，用于对所述声信号进行离散傅里叶变换，获得所述声信号的频谱分布；
[0035]离散时间响应函数确定子模块，用于根据所述声信号的频谱分布，确定滤波器组中每个滤波器的离散时间响应函数和中心频率分别为：
[0036][0037][0038]其中，为第j个滤波器的离散时间响应函数，n为时间，a
j
为第j个滤波器的尺度因子，a
j
＝f
L
/f
cj
，f
L
为滤波器组的最低中心频率，f
cj
为第j个滤波器的中心频率，b为时移因子，α、β分别为第一、第二正实数，θ为初始相位，u()为单位阶跃函数，Q0为品质因子，B0为最小带宽，P为滤波器个数。
[0039]可选的，所述声信号特征系数矩阵构成模块，具体包括：
[0040]特征系数向量组成子模块，用于将所述声信号作为滤波器组的输入，并利用公式计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，组成每个滤波器的特征系数向量；其中，F
i
(b)为第i个滤波器的特征系数向量，s(k)为第k时刻的声信号，N为声信号长度，为第i个滤波器第k时刻的声信号对应的离散时间响应函数；
[0041]声信号特征系数矩阵构成子模块，用于每个滤波器的特征系数向量作为一个行向量，所有行向量构成声信号特征系数矩阵。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于声信号的变压器运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：利用麦克风传感器采集运行中的变压器的声信号；根据所述声信号确定滤波器组；将所述声信号作为滤波器组的输入，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵；确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的主元信息模值；若所述主元信息模值大于或等于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为正常；若所述主元信息模值小于预设模值阈值，则判断变压器的运行状态为异常。2.根据权利要求1所述的基于声信号的变压器运行状态监测方法，其特征在于，根据所述声信号确定滤波器组，具体包括：对所述声信号进行离散傅里叶变换，获得所述声信号的频谱分布；根据所述声信号的频谱分布，确定滤波器组中每个滤波器的离散时间响应函数和中心频率分别为：频率分别为：其中，为第j个滤波器的离散时间响应函数，n为时间，a
j
为第j个滤波器的尺度因子，a
j
＝f
L
/f
cj
，f
L
为滤波器组的最低中心频率，f
cj
为第j个滤波器的中心频率，b为时移因子，α、β分别为第一、第二正实数，θ为初始相位，u()为单位阶跃函数，Q0为品质因子，B0为最小带宽，P为滤波器个数。3.根据权利要求1所述的基于声信号的变压器运行状态监测方法，其特征在于，将所述声信号作为滤波器组的输入，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵，具体包括：将所述声信号作为滤波器组的输入，并利用公式计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的所述声信号的频谱范围内的特征系数，组成每个滤波器的特征系数向量；其中，F
i
(b)为第i个滤波器的特征系数向量，s(k)为第k时刻的声信号，N为声信号长度，Ψ
ai,b
(k)为第i个滤波器第k时刻的声信号对应的离散时间响应函数；每个滤波器的特征系数向量作为一个行向量，所有行向量构成声信号特征系数矩阵。4.根据权利要求1所述的基于声信号的变压器运行状态监测方法，其特征在于，确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的主元信息模值，具体包括：确定所述声信号特征系数矩阵的协方差矩阵为其中，R为协方差矩阵，N为声信号长度，F为声信号特征系数矩阵，T表示矩阵转置；
对所述协方差矩阵进行特征值分解，获得协方差矩阵的多个特征值和特征向量；根据协方差矩阵的多个特征值和特征向量，利用公式计算所述协方差矩阵的主元信息模值；其中，ζ为主元信息模值，λ1和λ
W
分别为多个特征值中的最大、最小特征值，|z1|表示特征向量z1的模。5.一种基于声信号的变压器运行状态监测系统，其特征在于，所述系统包括：声信号采集模块，用于利用麦克风传感器采集运行中的...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙安青，贾廷波，秦昊，杨秀龙，岳美，许景华，杨楠，许允都，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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