当前位置:主页 > 科技论文 > 信息工程论文 >

运行中变压器表面振动信号特征分析与提取

发布时间:2018-04-27 14:41

  本文选题:变压器 + 振动信号 ; 参考:《华北电力大学》2017年硕士论文


【摘要】:变压器是电力系统的关键设备,其运行的可靠性影响着电网的运行安全。统计结果表明变压器绕组和铁芯是变压器故障的多发部件,变压器表面振动信号与绕组及铁芯运行状态密切相关,由此通过变压器表面振动信号的特征分析与提取,可准确反映绕组与铁芯的工作状态,进而实现振动法监测变压器运行状态。本文以运行中变压器表面三维振动信号为研究对象,结合负载电流和运行电压对不同方向振动信号的时域峰值特征、傅里叶变换频谱特征和依据小波包分解法得到的能量谱特征进行了分析总结。在特征分析的基础上,针对变压器表面振动信号特征提取的需求,结合变压器负载电流和运行电压数据对振动信号进行了能量、相关性和灵敏度分析,构造了可用来表征变压器绕组和铁芯运行状态变化的特征向量,该向量可用于定量表示变压器表面振动信号频点能量受负载电流和运行电压变化的影响,为变压器的特征提取提供新的思路。变压器运行工况复杂多变,对其表面振动信号具有显著影响,本文参考风电机组的区间划分方法,完成了对变压器运行工况的划分。结合特征向量和各工况下振动信号的能量分布,设定了变压器振动异常判定准则,用于变压器的在线监测。
[Abstract]:Transformer is the key equipment in power system. The reliability of transformer affects the safety of power system. The statistical results show that transformer windings and iron cores are the frequent components of transformer faults, and the vibration signals on the surface of transformers are closely related to the operating state of the windings and cores. Therefore, the characteristic analysis and extraction of the vibration signals on the surface of the transformers are carried out. It can accurately reflect the working state of winding and iron core, and then realize the vibration method to monitor the operating state of transformer. In this paper, three dimensional vibration signals of transformer surface in operation are taken as the research object, and the time domain peak characteristics of vibration signals in different directions are combined with load current and operating voltage. The spectrum features of Fourier transform and the energy spectrum obtained by wavelet packet decomposition are analyzed and summarized. Based on the characteristic analysis, the energy, correlation and sensitivity of the vibration signal are analyzed by combining the load current and the running voltage data of the transformer, aiming at the demand of feature extraction of the vibration signal on the surface of the transformer. The eigenvector, which can be used to represent the change of transformer winding and core operation state, is constructed. The vector can be used to quantitatively express the influence of load current and operating voltage on the frequency point energy of vibration signal on the surface of transformer. It provides a new idea for feature extraction of transformer. The operation conditions of transformers are complex and changeable, which have a significant effect on the surface vibration signals. This paper, referring to the partition method of wind turbine units, completes the partition of transformer operating conditions. Based on the eigenvector and the energy distribution of vibration signals under different working conditions, the criterion of transformer vibration anomaly is set up, which is used for on-line monitoring of transformers.
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN911.7;TM41

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 张彬;徐建源;陈江波;李辉;林莘;臧状;;基于电力变压器振动信息的绕组形变诊断方法[J];高电压技术;2015年07期

2 薛浩然;张珂珩;李斌;彭晨辉;;基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断[J];电力系统保护与控制;2015年08期

3 朱叶叶;汲胜昌;张凡;刘勇;董鸿魁;崔志刚;吴佳玮;;电力变压器振动产生机理及影响因素研究[J];西安交通大学学报;2015年06期

4 顾煜炯;苏璐玮;钟阳;徐婷;;基于区间划分的风电齿轮箱在线故障预警方法[J];电力科学与工程;2014年08期

5 马宏忠;赵宏飞;陈楷;王春宁;吴益明;黄朝志;;基于振动的变压器铁芯松动判定方法[J];电力系统自动化;2013年14期

6 董玉亮;李亚琼;曹海斌;何成兵;顾煜炯;;基于运行工况辨识的风电机组健康状态实时评价方法[J];中国电机工程学报;2013年11期

7 王春宁;张赢;陈楷;马宏忠;;变压器绕组短路振动信号的高低频能量分析[J];电力系统及其自动化学报;2013年02期

8 马宏忠;耿志慧;陈楷;王春宁;李凯;李勇;;基于振动的电力变压器绕组变形故障诊断新方法[J];电力系统自动化;2013年08期

9 冯永新;邓小文;范立莉;刘石;王飞;肖小清;;大型电力变压器振动法故障诊断与发展趋势[J];变压器;2009年10期

10 曾宪伟;赵卫明;盛菊琴;;小波包分解树结点与信号子空间频带的对应关系及其应用[J];地震学报;2008年01期

相关博士学位论文 前2条

1 郑含博;电力变压器状态评估及故障诊断方法研究[D];重庆大学;2012年

2 吴书有;基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2009年

相关硕士学位论文 前4条

1 苗青;电力变压器铁心线圈组松动的振动监测方法研究[D];华北电力大学;2015年

2 季国宾;电力变压器振动特征监测与异常检测研究[D];华北电力大学;2014年

3 林爱弟;变压器绕组振动特征提取及其状态识别方法研究[D];浙江大学;2014年

4 白静波;基于小波包变换和模糊神经网络的输电线路故障诊断研究[D];太原理工大学;2013年



本文编号:1811142

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1811142.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户3dd5a***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com