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利用窄帶噪聲輔助多元經驗模態(tài)分解算法檢測換流變壓器用有載分接開關機械狀態(tài)

發(fā)布時間:2018-03-06 16:05

  本文選題:換流變壓器 切入點:有載分接開關 出處:《電工技術學報》2017年10期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為有效檢測換流變壓器用有載分接開關的機械狀態(tài),提出一種窄帶噪聲輔助多元經驗模態(tài)分解的方法對有載分接開關切換過程中采集到的多通道振動信號進行分析。具體應用時,在原始多通道振動信號中增加若干通道窄帶噪聲信號,并在統一高維超球面坐標系下進行分解計算,從而在有效抑制經驗模態(tài)分解過程中模態(tài)混疊現象的同時,極大提高了多維振動信號分解的準確性并降低了運算復雜性。進而根據區(qū)間最大功率特征計算固有模態(tài)函數的功率矩陣,對有載分接開關的機械特征進行描述。對有載分接開關樣機正常與典型機械故障時振動信號的計算結果表明,其不同工況下的功率特征有較大區(qū)別,所定義的矩陣相似度指標可較好地衡量有載分接開關典型故障時的振動差異程度。此外,觸頭松動時與正常工況的相似度指標低于絕緣板松動故障,說明觸頭松動故障對有載分接開關切換過程的影響更為明顯。
[Abstract]:For effective detection of converter transformer with load mechanical state switch, a narrowband noise assisted method of multivariate empirical mode decomposition of multi channel vibration signal on load tap in the switching process collected were analyzed. The specific application, the original multi-channel vibration to increase the number of channel narrowband noise signal in the calculation and decomposition in a unified high Weichao spherical coordinates, and aliasing in effectively inhibit the process of empirical mode decomposition mode at the same time, greatly improves the accuracy of the multi-dimensional vibration signal decomposition and reduces computation complexity. Then calculate the power matrix of intrinsic mode function according to the maximum power characteristic interval, on load mechanical characteristics of switch are described. The OLTC prototype of normal and typical mechanical fault vibration signals are calculated. The results show that the different conditions The power characteristics of different matrix similarity index defined can be used to measure the OLTC vibration level difference of typical faults. In addition, contact loose under the normal condition the similarity index is lower than the insulation board looseness, contact that looseness fault effect on load tap switching process is more obvious.

【作者單位】: 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室(上海交通大學);
【基金】:國家自然科學基金資助項目(51207090)
【分類號】:TM403.4

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本文編號:1575517

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