GIS振动机理及固有频率研究

利用振动信号对气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,简称GIS)进行状态监测与故障诊断具有独特优势。文章首先研究了GIS正常运行时的振动机理,从电磁力与磁致伸缩两个方面分析GIS正常运行时的振动特性。对GIS异常振动分类研究,分析利用振动法对GIS进行状态监测及故障诊断的可行性及必要性。固有频率是影响设备振动的重要因素,文章研究了GIS模态分析方法,对GIS气室进行分类研究,从模型构建、边界约束条件等方面研究了GIS振动模态分析的方法,通过模态分析研究GIS气室的固有频率,并与模态试验结果相比较,结果表明通过对GIS的模态分析可以较为准确地获得GIS的固有频率。     

基于多物理场耦合的特高压并联电抗器振动噪声仿真分析与实验研究

为全面研究特高压并联电抗器振动噪声特性及预测大小,考虑电抗器振动噪声产生机理,建立了基于多物理场耦合的电磁-结构-噪声全过程仿真电抗器模型。基于场-路耦合的电磁学理论,采用虚位移原理计算了电抗器电磁力;基于电磁-结构耦合的动力学理论,以电磁力为载荷,求取电抗器振动特性与振动速度;基于结构-噪声耦合的声学理论,以电抗器振动速度为载荷,分析了电抗器噪声分布;通过实验验证了模型的准确性。研究结果表明:油箱表面振动信号可反映电抗器内部运行状态,送电瞬间电抗器从暂态过渡到稳态需1.5个电流周期,电抗器振动以100 Hz为主振频率,噪声集中于100 Hz为中心频率的1/3倍频带,最大噪声为83.2 dB。分析研究结果为电抗器的减振降噪提供了理论支持。     

利用时频信息进行电机故障诊断

电机起动过程中有关电机状态时频信息对电机故障诊断有很大的作用。起动电流是一个非平稳信号，要采用时频分析。本文介绍了短时傅立叶变换这一时频分析工具，并以异步电机转子断条故障为例阐述了如何通过时频信息来进行故障诊断。     

基于机电联合的GIL局部放电趋势预测研究

为研究气体绝缘输电线路(GIL)设备局部放电引发的GIL壳体异常振动机理与特征,并对GIL局部放电趋势进行预测.首先,以尖端放电为例建立了GIL设备尖端放电模型与实验平台;其次,通过测取不同电压等级下尖端放电的脉冲电流信号与异常振动信号,联合机电信号研究GIL异常振动行为的特征与机理;最后,建立鲸鱼优化算法·极限学习机...     

基于S变换D-SVM AlexNet模型的GIS机械故障诊断与试验分析

机械故障是气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)最主要的故障之一,尚缺乏有效的在线诊断方法.为此该文利用GIS断路器激振能力强的优势,以GIS断路器分合操作为激振源,根据振动信号所包含的设备机械特性信息对GIS各构件的机械状态进行评估.搭建了包含3种GIS典型机械故障的试验模拟测试...     

基于多特征声纹图谱的变压器绕组松动在线故障诊断方法

绕组松动故障是变压器安全稳定运行中的巨大隐患,目前尚缺乏有效的在线诊断方法。变压器运行产生的声音信号蕴含着大量反映设备状态的有效信息,依据声音信号的特征图谱对松动故障实现在线诊断。首先,构建4种特征图谱,包括通过格拉米角场构建时域特征图谱、通过傅里叶变化和马尔可夫变迁场构建频域特征图谱、通过小波变换构建时频域特征图谱、通过递归分析构建混沌特征图谱;然后,建立轻量化卷积神经网络模型,以4种特征图谱作为输入,通过卷积、池化等一系列操作提取有效故障特征;最后,利用分类器直接输出绕组松动的故障程度。实验结果表明,所提方法对25%、50%、75%及100%的松动程度均能实现可靠诊断,平均准确率为99.6%,对最为轻微的25%松动程度,准确率仍达98%。与仅采用单一特征的诊断相比,所提方法的准确率提升了9.9%;与采用AlexNet、MobileNetV2、GoogleNet、ShuffleNet、ResNet等经典神经网络的诊断相比,所提方法的准确率提升了18.1%,同时训练速度提高37%,占用内存减少20%。     

基于合闸宽频振动信号的绕组机械状态评估

针对基于离散频率振动信号的绕组机械状态诊断方法无法真实反映绕组结构特性,且对于绕组早期松动故障灵敏度低的问题,提出了基于合闸暂态宽频振动信号的变压器绕组机械状态检测方法。首先,研究了变压器空载合闸时绕组轴向振动机理,基于最小作用原理建立了双导线振动模型动力学方程;其次,通过鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm, 简称WOA）优化的变分模态分解（variational mode decomposition, 简称VMD）得到包含绕组基频和机电耦合效应下高频分量的模态分量;最后,计算信号的样本熵值（sample entropy,简称SampEn）和频谱峰值,依据样本熵及频谱峰值的变化对变压器绕组机械状态进行检测。研究结果表明：伴随固有频率的变化绕组会出现参变谐振;WOA-VMD算法降噪效果优于普通VMD算法;基于宽频振动信号的绕组机械状态诊断方法能够有效反映绕组松动故障,验证了基于宽频响应变压器绕组故障诊断的可行性。     

用于变电站噪声有源控制的一种算法研究

随着城市中心变电站数量增多以及人们对居住环境要求的提升,噪声扰民以及居民投诉越来越多。首先研究变电站内变压器噪声的特点,发现变电站噪声能量较大的频率分量主要为500Hz以下的低频噪声,且为100Hz整倍数的频率,这些特征频率信号在一段时间内比较稳定,不会发生突变。针对传统变电站噪声无源控制方法的不足,本文结合自适应有源噪声控制技术,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。通过仿真验证了改进算法的性能,并对实测数据进行处理,结果表明算法可以使变电站降噪达到满意的效果。本文重点是变电站噪声和改进变步长LMS自适应滤波算法研究。     

高压电抗器匝间短路三维模型计算与分析

为了研究干式空心电抗器匝间短路电流、磁场和电动力随匝间短路故障位置变化的分布规律,基于磁场-电路耦合电磁学理论,建立了外电路约束条件下干式空心电抗器匝间短路故障的三维磁场-电路计算模型。采用有限元法计算正常状态下该模型的电感与各层电流,将计算结果与解析法所得结果、实测数据进行对比,验证了该模型的准确性。建立匝间短路故障模型,精确计算匝间短路电流。研究结果表明:当电抗器发生匝间短路故障时,短路电流较正常电流急剧增加,不同位置的匝间短路故障的短路电流呈现出端部向中心位置、内层向外层增大的趋势;匝间短路故障处的磁场与电动力迅速增大,短路层的磁场与电动力方向发生改变。     

双馈异步发电机定转子绕组过热故障监测方法

双馈异步发电机(DFIG)在长期运行中很容易发生定转子绕组过热故障。以绕组温度为研究对象,在分析绕组过热故障成因的基础上,分别从电机热性能和参数辨识两方面进行检测。使用参数辨识法时,首先利用电机电磁数学模型辨识定转子绕组电阻,再根据电阻与温度之间的关系计算定转子温度,从而判断绕组是否过热。最后基于MATLAB软件仿真验证了定转子绕组参数辨识法的正确性,为DFIG诊断绕组过热故障提供理论支撑。