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基于振动法的干式电力变压器状态监测系统的设计的中期报告
一、研究背景：
电力变压器是电力系统中的重要设备，其可靠性和稳定性对于电力系统的正常运行至关重要。然而，由于变压器通常长时间运行，其内部的安装和散热系统容易老化、损坏，且短路故障、过载和外部环境等因素对其产生较大的影响。根据国内外变压器事故统计数据表明，变压器事故的主要原因是内部故障，因而对变压器状态进行监测具有重要意义。
随着物联网技术和传感器技术的不断发展，基于振动法的干式电力变压器状态监测系统已成为一种新兴的监测手段。这种系统通过监测变压器内部的振动信号，运用信号处理、模式识别等技术分析变压器的状态，提前掌握变压器的故障情况，避免事故的发生，保证电力系统的稳定运行。
二、研究内容：
本课题旨在设计一种基于振动法的干式电力变压器状态监测系统，主要实现以下功能：
1、采集变压器内部振动信号并进行预处理，提取振动信号的特征值，并存储在数据库中。
2、对预处理后的振动信号进行频域分析和时域分析，得到变压器状态的相关参数，并通过Web端进行实时监测和分析。
3、通过机器学习方法对变压器的状态进行预测和诊断。
4、设计实验验证系统的可行性和实用性。
三、研究方法：
1、采用MEMS加速度传感器进行振动信号的采集，运用滤波器、放大器等电路对信号进行预处理。
2、对振动信号进行时域和频域分析，得到对应的特征值，并采用PCA、SVM等算法对特征值进行处理和分析，实现状态监测和预测。
3、采用MATLAB和LabVIEW等软件进行信号处理和机器学习算法设计。
4、设计实验验证系统的可行性和实用性。
四、计划进度：
1、完成对加速度传感器的研究和选型（第1~2周）。
2、完成电路板的设计和制作（第3~4周）。
3、完成信号采集、预处理和存储功能的实现（第5~6周）。
4、完成振动信号的时频分析和特征值提取功能（第7~8周）。
5、完成机器学习算法的设计和实现（第9~10周）。
6、设计验证实验，进行实验验证（第11~12周）。
7、编写论文（第13~14周）。
五、预期成果：
研究完成后，将得到一种基于振动法的干式电力变压器状态监测系统，可以实时监测并诊断变压器的状态，提高电力系统的可靠性和稳定性。同时，该研究成果也可用于其他类似设备的状态监测和预测，具有一定的应用价值。