共查询到10条相似文献,搜索用时 129 毫秒
1.
2.
振动在线检测法在电力变压器机械故障诊断中的应用越来越广泛,在此基础上将能量熵引入电力变压器绕组振动信号的特征提取中。通过实验提取一台电力变压器绕组正常运行和短路冲击运行时的振动信号,运用小波包分解重构原理分解出信号的子频带,采用频段-能量熵方法来检测电力变压器绕组不同运行条件下短路故障类型。实验结果表明,不同机械状态下电力变压器绕组振动信号特征向量之间的差异性可作为故障诊断的依据。 相似文献
3.
4.
《广东电力》2017,(7)
变压器振动信号中包含了大量状态信息,但难以从中提取有效特征进行绕组松动状态识别。为此,提出了基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)的变压器绕组松动状态识别方法。首先,设置9种绕组松动状态并进行短路实验,测取油箱表面振动信号;然后对振动信号进行4层小波包变换,提取有效测点状态特征频带的小波包能量构成特征向量;最后将特征向量作为Fuzzy-ART神经网络的输入,对不同绕组松动状态进行识别。实验结果表明,基于小波包的Fuzzy-ART神经网络能对绕组松动状态进行快速、稳定分类,可用于变压器绕组松动状态的在线监测与诊断。 相似文献
5.
6.
《高压电器》2015,(11):187-193
利用振动法在线监测配电变压器绕组的状态关键在于如何从振动信号中提取有效的特征。为了更有效地监测与诊断变压器绕组的状态,搭建了某配电变压器多次短路冲击试验及负载试验时的振动信号监测平台,利用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对变压器绕组的振动信号进行分析并求解其能量熵值,提出一种基于EEMD能量熵的配电变压器绕组状态监测与故障诊断的方法。实验结果表明,EEMD能够有效地提取配电变压器绕组振动信号的特征,得到振动信号各频带内的能量分布状态,可准确地在线监测与诊断配电变压器绕组故障。 相似文献
7.
突发短路时电力变压器箱壁的振动信号与绕组的运行状态密切相关。考虑到突发短路时变压器振动信号的强时变性和非平稳性,为了进一步提高振动分析法检测变压器绕组状态的准确性,本文引入复数小波变换法即Morlet小波对突发短路时变压器的实测振动信号进行时频分析,根据振动信号中的频域特征变化来判断变压器的绕组状态。结果表明:复小波变换算法能够准确地展示突发短路时变压器振动信号的频谱特性,时频图中100Hz分量和冲击总能量的大幅增加预示了绕组的松动,而高频分量的出现敏锐地反映出绕组变形的开始。与短路电抗法相比,振动分析法更能灵敏地反映出变压器绕组的变形故障。 相似文献
8.
9.
为实现短路冲击下变压器绕组状态的准确检测,提出了优化可调品质因子小波变换(TQWT)和拉普拉斯特征映射(LE)相结合的方法对变压器短路冲击下的振动信号进行分析。提出归一化奇异值熵作为TQWT分解过程中关键特征参数的选取准则,然后对TQWT分解后的振动信号子带能量序列进行LE,用以获取表征绕组状态的振动信号敏感特征。对某110 kV变压器短路冲击试验下振动信号的计算结果表明:优化TQWT算法可有效提高短路暂态振动信号分解的准确性,经LE获取的振动信号敏感特征可更加清晰地反映变压器绕组机械状态的劣化过程。当特征向量距离的变化超过3倍时,需要重点关注变压器绕组状态,从而为变压器绕组状态检修策略的制定提供依据。 相似文献
10.
变压器运行中油箱表面振动信号与其绕组的机械状况密切相关。通过分析变压器油箱外壁的振动信号来检测变压器绕组机械故障,关键在于从振动信号中提取反映故障前后变化的特征信息量。通过试验得到同一型号试验变压器绕组正常运行、短路冲击后运行和模拟故障运行时变压器油箱外壁的振动信号,运用小波包分析对振动信号进行特征提取,提出基于频段-能量-欧式距离的方法来检测变压器绕组机械故障。试验分析结果表明,变压器油箱外壁的振动信号能够反映出绕组内部结构的特性,通过对振动信号的分析能够有效地诊断变压器绕组故障。 相似文献