用振动信号分析法监测电力变压器状况时传感器安装位置研究

电力变压器油箱表面的振动与变压器绕组及铁心的压紧状况、位移及变形状态密切相关。因此,振动信号分析法是监测电力变压器绕组和铁芯状况的有效方法之一。文章利用组建起的变压器振动测量系统,对现场正在运行中的电力变压器油箱表面的振动信号进行了测量,研究了对于某一固定位置来说,当传感器的安装位置有所改变时,所测得的振动信号的变化情况,结果表明,传感器位置变动在5cm的范围内时,测得的振动信号变化不明显,不会对变压器绕组或铁芯状况的判断造成影响;而传感器位置变动在10cm时,振动信号在某些频率上幅值变化很大,可能引起误判。据此,文章提出了应对传感器安装位置进行标记,在进行下次测量时,传感器安装位置最好在标记点处或偏离不超过5cm。本文的研究成果对于振动信号分析法的实际应用是具有一定的指导意义的。     

运行中的电力变压器油箱表面振动信号的研究

变压器绕组和铁心是发生故障较多的部件。通过对电力变压器空载试验及负载试验时分别测量油箱表面的振动信号,从而得到铁心及绕组的振动信号,为开展变压器绕组及铁心监测与诊断方法的研究提供了十分重要的依据。本文提出了对实际运行的电力变压器油箱表面的振动信号进行测量,比较分析变压器型号、传感器测量位置等对测得的振动信号的影响;当缺乏历史数据时,可以通过和同型号变压器或上下对称位置处的振动信号比较来判断绕组或铁心状况;并且通过对传感器安装位置发生偏离时测得信号的比较分析,提出了测点的布置与以往数据相比,相差半径范围不应超过5 cm的结论。     

运行中的电力变压器油箱表面振动信号的研究

变压器绕组和铁心是发生故障较多的部件。通过对电力变压器空载试验及负载试验时分别测量油箱表面的振动信号，从而得到铁心及绕组的振动信号，为开展变压器绕组及铁心监测与诊断方法的研究提供了十分重要的依据。本文提出了对实际运行的电力变压器油箱表面的振动信号进行测量，比较分析变压器型号、传感器测量位置等对测得的振动信号的影响；当缺乏历史数据时，可以通过和同型号变压器或上下对称位置处的振动信号比较来判断绕组或铁心状况；并且通过对传感器安装位置发生偏离时测得信号的比较分析，提出了测点的布置与以往数据相比，相差半径范围不应超过5cm的结论。     

运行中大型变压器油箱表面振动特性研究

针对大型变压器铁心与绕组故障多发的情况,以2台220 kV变压器为例,对变压器油箱表面振动信号进行测量,从而判断铁心与绕组运行状态,分析油箱表面不同位置处振动信号的特性,并提出了振动测量抗干扰措施。     

变压器绕组及铁心振动监测方法研究

变压器油箱表面的振动主要是由变压器绕组及铁心振动引起的,通过测量油箱表面的振动信号可以反映绕组及铁心的振动情况,从而判断其绝缘状况.根据变压器的结构,通过理论分析和试验研究了变压器绕组及铁心振动信号的特点,探索出了一些能判断绕组和铁心压紧状态的方法,同时提出了在非空载条件下提取铁心振动信号的方法,解决了绕组发生轻微变形时难以测量的问题.     

基于BP神经网络的变压器振动信号分离方法

电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受到广泛研究。传统的振动信号分析法一般分析变压器油箱表面的混叠信号,无法有效分别评估绕组与铁心的机械状态,因此,开展变压器油箱表面振动信号分离技术的研究具有重要意义。提出基于BP神经网络的变压器油箱表面振动信号分离技术,分离得到的铁心振动信号波形相似系数平均值为0.813,绕组振动信号波形相似系数平均值为0.834,效果理想,为有效评估绕组和铁心机械状态提供了重要的技术手段。     

盲源分离技术在振动法检测变压器故障中的应用

变压器油箱表面的振动信号可以反映其内部绕组与铁心的健康状况,具有良好的应用前景。但在油箱表面测得的信号都是绕组和铁心振动信号的混合,且两者相关程度很高,难以用普通分离算法进行分离,不利于分别对绕组及铁心的故障进行诊断。鉴于此,本文提出一种基于子空间独立分量分离法(SDICA)的变压器绕组和铁心振动信号盲源分离方法。首先,对基于SDICA算法的盲源分离方法进行了说明,利用所构建的仿真信号对该算法进行了验证,并与普通盲源分离算法—快速独立分量分离(fastICA)算法的分离结果进行了对比,证实了SDICA算法适用于变压器振动信号的分离;然后,运用SDICA算法对测得的一台试验变压器的振动信号进行了分离,并探讨了测量位置、电压等级以及负载大小对分离结果的影响;最后,将SDICA盲源分离算法在一台现场实际运行的、有一定故障隐患的变压器中进行应用,成功分离出了绕组和铁心振动信号,且绕组信号中包含有丰富的振动故障特征,与该变压器实际的运行情况相符合。本文提出的盲源分离算法可根据在油箱表面测得的多路振动信号直接分离出绕组和铁心振动信号,这对于振动法在变压器绕组及铁心故障诊断中的推广应用具有重要意义。     

电力变压器振动监测的测点位置选择

研究运用振动信号分析法在线监测大型电力变压器绕组机械结构参数及其变化的振动测点布置问题。在分析变压器绕组振动特征、振动传播特性和变压器及其油箱机械结构动力学特性的基础上,对三相大型电力变压器进行了油箱表面振动测点位置选择的实验研究与分析,提出了油箱表面能有效反映三相结构变压器绕组振动的测试区域。最后对一台110kV变压器进行实例分析,验证了所选测试区域的有效性。该研究为电力变压器的振动在线状态监测与故障诊断提供了很好的基础和支持。     

电力变压器铁心振动特性分析

作为电力变压器的主要部件,变压器铁心的振动信号主要与铁心紧固状况、绝缘程度密切相关,具有较强的非线性非平稳特性。本文以电力变压器铁心为研究对象,将希尔伯特黄变换(HHT)时频分析方法引入变压器铁心非线性振动信号分析领域,并结合传统频谱分析法对六种不同型号的电力变压器铁心振动信号进行了分析及实验研究,从时域、频域及时-频域等几个角度分析了铁心本体振动特性、油箱表面空载时振动特性及负载时绕组振动对铁心振动的影响。该研究分析结果为电力变压器的状态检测与故障诊断提供了一个良好的基础。     

变压器油箱表面运行变形振型特性研究

变压器油箱表面振动信号与其内部绕组及铁心的机械状况密切相关,对其进行测量及特性分析是诊断变压器机械故障的重要手段之一。传统的单点测量方式受油箱固有模态特性的影响,使得拾取的信号因测点位置不同而产生很大的差异,且随正常工况波动而变化,限制了该方法的进一步现场应用。该文首先提出变压器油箱表面运行变形振型(ODS)的测量方法;然后在空载及负载试验条件下,分别研究了不同电压和电流时变压器油箱表面的ODS特性,提出了利用振型相关系数(SCC)判断ODS变化程度的方法;最后研究了绕组压紧程度松动时变压器油箱的ODS特性。结果表明:不同测点加速度为多频率复合的周期稳态准同步信号,因各点信号相位相同或相反使得整个表面振动分布呈现波动形式,且不同频率最大振幅出现的位置也有所不同。加载电压及负载电流的变化会直接影响油箱表面振动加速度幅值,但并不影响整体形态,SCC接近于1,即各点间振动幅值比值不变,振动相位不变。与正常情况下相比,绕组松动时SCC远小于1,说明ODS发生了明显变化。该研究工作为基于振动信号的变压器绕组及铁心机械状态评估和故障诊断提供了一条新思路。     

空载变压器油箱表面振动信号的初步研究

利用变压器振动测量系统测取了空载变压器油箱表面的振动信号 ,根据对铁心振动信号特征、不同位置处振动信号的差异的研究提出了运用振动信号分析法在线监测变压器铁心时 ,同时分析三相振动信号及与各自的历史振动数据相比较的方法。     

基于振动的变压器铁芯松动定位

为对油浸式电力变压器铁芯松动进行定位判断,对变压器油箱表面测得的振动进行分析研究.首先理论分析变压器空载运行时油箱表面不同位置振动信号的特点以及变压器在铁芯松动前后振动信号的变化规律,然后对一台油浸式变压器进行实验,分析铁芯松动对油箱测点的影响.实验结果表明：振动信号基频分量幅值与空载电压的平方呈线性关系;当A、B、C 三相中某一相铁芯发生松动故障时,此相铁芯上方对应位置测点的振动信号基频分量幅值比正常时增大,且随铁芯松动程度增大而变大,其他两点的振动幅值先减小后增大.可根据此规律进行铁芯松动诊断以及初步定位.     

引起变压器异常振动的两种缺陷的诊断

铁芯和绕组是电力变压器的关键部件,运行中电力变压器的振动主要由铁芯与绕组的松动所引起.在实验室建立10 kV变压器故障模型,通过人为松动铁芯与绕组的紧固装置来分别模拟铁芯松动与绕组松动的缺陷,并在变压器内部与外部共安装了7个传感器来进行数据采集,研究内外传感器的数据差异,得出测量变压器振动的最佳传感器布置方式;之后,研究不同空载电压条件下铁芯的振动规律,及不同负载电流条件下绕组振动的规律,最终得出诊断变压器铁芯松动和绕组松动的方法.     

不同负载电流下变压器表面三维振动信号特征分析

变压器表面振动信号与绕组及铁芯运行状态密切相关。采集正常运行中变压器表面三维振动信号,结合负载电流和运行电压数据,分析总结不同方向变压器表面振动信号的时域峰值特征和频域能量特征。提出能量—电流灵敏度指标EC-S,用于定量描述变压器表面振动信号各频点能量受负载电流变化的影响,基于该指标分析了可表征变压器绕组振动状态的特征频点。结果表明同一位置不同方向的变压器表面振动信号差异显著,三维振动信号较单一方向振动信号能更全面地反映变压器绕组振动变化。     

绕组振动信号监测法中测试位置的影响与分析

振动法能有效地检测变压器运行中的绕组状况。应用振动测试系统研究了不同负载电流和压紧状况下连续式绕组不同位置的振动信号以及测量位置对振动信号基频分量幅值的影响 ,还初步分析了压紧状况变化对不同位置的绕组振动信号的影响。基于此确定了可更好地提取振动信号特征向量的测试位置     

基于典型振动规律的干式变压器机械状态诊断

干式变压器在运行中受到电、热、机械等应力的共同作用,可能导致铁心松动和绕组变形等异常故障。振动分析法可以灵敏地反映铁心和绕组的机械状态,适用于干式变压器机械故障的检测。文中构建了干式变压器的有限元模型,仿真探究了干式变压器的振动机理与振动特性,发现干式变压器的绕组振动远小于铁心振动,正常运行状态下振动主要来源于铁心的磁致伸缩效应。文中搭建了干式变压器实验平台,采集并对比分析了正常工况和铁心松动状态下干式变压器表面的振动信号。发现随着铁心逐渐饱和,振动信号不再随电压平方呈线性关系增长,总振动信号峰值增长变快,基频振动信号幅值增长变慢。根据实验得到不同工况下干式变压器的振动信号频谱,发现可将振动信号的基频占比、高低频比作为诊断干式变压器机械状态的特征参量。     

影响油浸式电力变压器振动因素的研究

变压器振动信号在运行过程中会受到各种因素影响。论文采用理论结合实验的方法研究了振动传感器安装位置、铁芯和绕组压紧程度、负载功率因数、负载三相不平衡度、绝缘油粘度对油浸式电力变压器振动信号的影响。研究结果表明：顶部测试位置可较好反映振动信号特性,铁芯和绕组压紧程度与振动强度呈反比,三相不平衡度和振动强度呈正比,功率因数影响振动信号频谱复杂度,绝缘油粘度对振动信号影响较小。