一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105547465A(43)申请公布日2016.05.04(21)申请号201510900903.X(22)申请日2015.12.08(71)申请人华北电力大学（保定）地址071000河北省保定市永华北大街619号35信箱(72)发明人张珂李中丁巧林(74)专利代理机构石家庄冀科专利商标事务所有限公司13108代理人李羡民高锡明(51)Int.Cl.G01H17/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法(57)摘要一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法，用于解决变压器绕组的在线监测问题。其技术方案是，首先对采集的变压器振动信号进行集合经验模态分解；然后计算变压器振动信号与分解的本征模式函数的归一化相关系数，继而根据计算出的归一化相关系数筛选出有效的本征模式分量（有效IMF分量）；最后利用筛选出的有效本征模式分量来构造特征矢量，并将特征矢量作为识别变压器绕组状态的依据。本发明利用相关系数法去除干扰项及伪分量。实验表明，该方法能够有效去除伪分量，保留有效分量，可获得非常高的状态识别率，为实现变压器绕组故障的在线监测提供了有利条件。CN105547465ACN105547465A权利要求书1/2页1.一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法，其特征是，所述方法首先对采集的变压器振动信号进行集合经验模态分解；然后计算变压器振动信号与分解的本征模式函数的归一化相关系数，继而根据计算出的归一化相关系数筛选出有效的本征模式分量即有效IMF分量；最后利用筛选出的有效本征模式分量来构造特征矢量，并将特征矢量作为识别变压器绕组状态的依据。2.根据权利要求1所述的一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法，其特征是，具体处理步骤如下：a.对采集的变压器振动信号进行集合经验模态分解(EEMD)：①在待分析的振动信号中加入随机高斯白噪声序列：Xi(t)＝x(t)+rni(t)式中Xi(t)为加入白噪声处理的信号，x(t)为待分析信号序列，r为白噪声的幅值系数，ni(t)(i＝1,2,…，m)为随机高斯白噪声序列，m为信号序列个数；②对每组加入白噪声处理的信号Xi(t)进行EMD分解，得出各自的IMF分量部分和余项部分，即：式中，cij为对振动信号第i次加入高斯白噪声后的Xi(t)进行分解得到的第j个IMF分量，rin为第i次对Xi(t)进行分解后的余项，n为分解层数；③每一次加入互不相同的高斯白噪声序列，继而按照步骤①和步骤②分解信号，最终得到EEMD的结果为：其中cj(t)为原始信号进行集合经验模态分解(EEMD)后所得的第j个IMF分量，r(t)为剩余分量；b.根据归一化相关系数提取有效分量：对x(t)和cj(t)进行N次采样，计算振动信号与分解产生的本征模式函数之间的归一化相关系数rj(j＝1,2,…，n)为：其中，xk为x(t)第k次采样的样值，为x(t)N个样值的平均值，ckj为cj(t)第k次采样的样值，为N个样值的平均值cj(t)，然后将rj与设定的阈值进行比较，若rj大于设定的阈值，则该IMF分量cj(t)为有效IMF分量，否则cj(t)为伪分量；c.构造表征变压器绕组振动状态的特征矢量:2CN105547465A权利要求书2/2页①求筛选出的各有效IMF分量的能量Ej：2Ej＝∫|cj(t)|dt②采用有效IMF分量的能量构造表征变压器绕组振动状态的特征矢量V:V＝[v1,v2,…,vM]其中M为筛选出的有效IMF分量个数，用特征矢量V来表征变压器绕组的状态信息。3.根据权利要求2所述的一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法，其特征是，所述归一化相关系数rj的阈值为振动信号与剩余分量相关系数值的1.2倍。3CN105547465A说明书1/7页一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于归一化相关系数的变压器振动信号绕组状态特征提取方法，属于变压器技术领域。背景技术[0002]变压器是电力系统中的基础设备，其安全、稳定运行是电力系统可靠运行的基本保障。变压器绕组故障占变压器故障的37.5％以上，因此加强对变压器绕组的监测，及时发现绕组故障并进行处理可有效减少变压器故障事故的发生。[0003]变压器运行过程中，硅钢片的磁致伸缩会引起铁芯振动，流过负载电流的绕组在磁场力的作用下也会产生振动。绕组及铁芯的振动通过电力变压器自身和油传递到电力变压器的油箱，从而引起油箱振动。因此，在线实时监测变压器油箱表面振动信号，能够及时地分析电力变压器铁芯及绕组的工作状况。与频响分析法、短路电抗法和低压脉冲法相比，振动分析法的最大优点是通过贴在变压器器身上的振动传感器来监测变压器绕组及铁