為了在運(yùn)行工況波動(dòng)下利用變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷,采集了不同負(fù)載電流下繞組松動(dòng)與正常和不同空載電壓下鐵芯松動(dòng)與正常情況下的振動(dòng)信號(hào),提取其在時(shí)域、頻域、信息域上的特征量,建立振動(dòng)信號(hào)特征量區(qū)分能力評(píng)估方法并引入線性判別分析（linear discriminant analysis, LDA）投影算法對(duì)特征量進(jìn)行處理,利用支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）分類器驗(yàn)證經(jīng)處理得到的特征量的故障識(shí)別效果。研究結(jié)果表明:變壓器運(yùn)行工況波動(dòng)下,絕大多數(shù)特征量的取值在正常和故障時(shí)存在交疊,受負(fù)載電流和空載電壓的波動(dòng)影響,區(qū)分故障能力較弱;該文建立的區(qū)分能力評(píng)估方法可篩選出運(yùn)行工況波動(dòng)下區(qū)分故障能力強(qiáng)的特征量,LDA算法可對(duì)存在交疊的特征量進(jìn)行處理,濾去運(yùn)行工況的影響。利用額定工況下的振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)變壓器在運(yùn)行工況波動(dòng)下進(jìn)行故障識(shí)別,經(jīng)篩選和投影處理得到的特征量準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)特征量,實(shí)現(xiàn)了在運(yùn)行工況波動(dòng)下利用變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷。文中提出的方法可為變壓器在三相不平衡、功率因數(shù)多變、諧波等變化工況下利用振動(dòng)信號(hào)診斷變壓器故障提供解決思路。 

【文章來源】：高電壓技術(shù). 2020,46(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 變壓器振動(dòng)特性及特征量處理算法
    1.1 運(yùn)行工況波動(dòng)對(duì)振動(dòng)的影響
    1.2 振動(dòng)特征量區(qū)分能力評(píng)估及LDA投影算法
        1.2.1 特征量區(qū)分能力評(píng)估算法
        1.2.2 LDA投影算法
        1.2.3 SVM分類算法
2 振動(dòng)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)
3 運(yùn)行工況波動(dòng)下的變壓器狀態(tài)識(shí)別
    3.1 振動(dòng)信號(hào)特征量提取
    3.2 振動(dòng)特征量篩選及投影處理
    3.3 變壓器故障狀態(tài)識(shí)別
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3171385