本文選題：配電變壓器 + 聲信號��； 參考：《武漢大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：配電變壓器作為直接面向用戶的重要電力設(shè)備,其安全可靠運行是保障用戶正常生產(chǎn)與生活用電的關(guān)鍵。配電變壓器具有分布廣、數(shù)量眾多以及價值不高的特點,不適合使用在線監(jiān)測的方式對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。因此,研究配電變壓器巡檢方法,研制巡檢裝置,對提高配電變壓器供電可靠性具有重要意義。本文基于配電變壓器在不同運行狀態(tài)下聲信號特征不同這一特性,提出采用噪聲診斷法對配電變壓器進行故障診斷,從而為配電變壓器日常巡檢提供了一種新的巡檢方法和手段。本文研究了配電變壓器本體噪聲及故障聲信號產(chǎn)生機理。主要研究了配電變壓器鐵芯與繞組噪聲信號產(chǎn)生機理及影響因素。并對配電變壓器故障聲信號產(chǎn)生機理進行了分析,重點分析了配電變壓器放電聲信號產(chǎn)生機理,為基于聲信號的配電變壓器故障診斷提供理論支撐。本文研究了聲信號的分析方法,針對配電變壓器的所處環(huán)境復(fù)雜、干擾聲源過多的問題,提出采用基于負(fù)熵的快速獨立分析算法(fast independent component analysis,FastICA)分離出目標(biāo)聲源。針對故障聲信號的非平穩(wěn)特性,提出采用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)處理非平穩(wěn)信號,解決了模態(tài)混疊及集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法額外引入的高斯白噪聲難以完全消除的問題。本文提出的基于聲信號的配電變壓器故障診斷方法,首先通過FastICA算法分離出目標(biāo)聲源,然后分別對分離出的聲信號進行CEEMDAN分解,提取反映信號復(fù)雜性和無規(guī)則程度的奇異譜熵、反映信號能量特征的CEEMDAN頻帶能量熵及反映信號時頻特征的邊際譜熵、重心頻率作為特征量。針對配電變壓器周圍干擾噪聲過多,難以對所有干擾噪聲進行特征提取的問題,提出采用單分類的支持向量描述(support vector data description,SVDD)算法,具有訓(xùn)練樣本只需要目標(biāo)樣本的特點,通過分別對不同故障分別建立SVDD模型的方式實現(xiàn)多分類,并采用粒子群算法對SVDD方法中的重要參數(shù)拒絕率和核函數(shù)進行優(yōu)化。本文通過實驗采集了配電變壓器不同工況聲信號并進行特征分析。通過實驗?zāi)M了配電變壓器中典型的針板放電、沿面放電與懸浮放電故障聲信號,并將放電故障聲信號與實驗室中配電變壓器本體噪聲混合,采用本文所提方法進行分類與識別;此外,將現(xiàn)場采集的配電變壓器不同工況的噪聲信號與放電故障聲信號混合,采用本文所提方法進行分類與識別;實驗結(jié)果表明,本文所提方法可識別配電變壓器三種不同類型的放電故障,在考慮不同工況噪聲信號混合的情況下,識別率可達到91.5%以上,可用于配電變壓器故障診斷。
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【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM421

【參考文獻】

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本文編號：1770096