【摘 要】
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为了在运行工况波动下利用变压器振动信号进行故障诊断,采集了不同负载电流下绕组松动与正常和不同空载电压下铁芯松动与正常情况下的振动信号,提取其在时域、频域、信息域上
【机 构】
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四川大学电气工程学院,成都610065;中国电力科学研究院有限公司电网环境保护国家重点实验室,武汉430074
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为了在运行工况波动下利用变压器振动信号进行故障诊断,采集了不同负载电流下绕组松动与正常和不同空载电压下铁芯松动与正常情况下的振动信号,提取其在时域、频域、信息域上的特征量,建立振动信号特征量区分能力评估方法并引入线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)投影算法对特征量进行处理,利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器验证经处理得到的特征量的故障识别效果.研究结果表明:变压器运行工况波动下,绝大多数特征量的取值在正常和故障时存在交叠,受负载电流和空载电压的波动影响,区分故障能力较弱;该文建立的区分能力评估方法可筛选出运行工况波动下区分故障能力强的特征量,LDA算法可对存在交叠的特征量进行处理,滤去运行工况的影响.利用额定工况下的振动数据对变压器在运行工况波动下进行故障识别,经筛选和投影处理得到的特征量准确率远高于传统特征量,实现了在运行工况波动下利用变压器振动信号进行故障诊断.文中提出的方法可为变压器在三相不平衡、功率因数多变、谐波等变化工况下利用振动信号诊断变压器故障提供解决思路.
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