红外激光光谱分析的变压器故障诊断

发布时间：2018-10-08 14:45

【摘要】：利用红外激光光谱的稳态特征,提出一种基于红外激光光谱分析的变压器故障诊断方法。构建变压器在故障情况下的红外激光光谱特征采集模型和红外激光光谱信号分析模型,对采集的红外激光光谱信号进行抗干扰滤波处理,在红外激光光谱信号时频域中采用Hilbert-Huang时频特征提取方法进行故障特征提取,得到变压器故障特征信息的时间-频率联合分布Hilbert谱,实现对变压器故障红外激光光谱有效分析,对谱特征采用支持向量机分类器进行故障特征分类,实现故障的准确诊断。仿真实验分析表明,该方法进行变压器故障诊断的准确性较高,实时性较好,技术指标性能优越。
[Abstract]:Based on the steady-state characteristic of infrared laser spectrum, a transformer fault diagnosis method based on infrared laser spectrum analysis is proposed. The infrared laser spectrum characteristic acquisition model and the infrared laser spectrum signal analysis model are constructed under the condition of transformer fault, and the infrared laser spectrum signal collected is processed by anti-interference filtering. In the time-frequency domain of infrared laser spectrum signal, Hilbert-Huang time-frequency feature extraction method is used to extract fault feature. The time-frequency joint distribution Hilbert spectrum of transformer fault characteristic information is obtained, and the infrared laser spectrum of transformer fault is effectively analyzed. The support vector machine (SVM) classifier is used to classify the spectrum features to realize the accurate fault diagnosis. The simulation results show that this method has high accuracy, good real-time performance and superior performance in transformer fault diagnosis.
【作者单位】： 内蒙古师范大学计算机与信息工程学院;内蒙古机电职业技术学院电气工程系;
【基金】：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC14391) 内蒙古师范大学科研基金(2013ZRYB04)
【分类号】：TM407;TN249

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本文编号：2257157