為了在運行工況波動下利用變壓器振動信號進(jìn)行故障診斷,采集了不同負(fù)載電流下繞組松動與正常和不同空載電壓下鐵芯松動與正常情況下的振動信號,提取其在時域、頻域、信息域上的特征量,建立振動信號特征量區(qū)分能力評估方法并引入線性判別分析（linear discriminant analysis, LDA）投影算法對特征量進(jìn)行處理,利用支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）分類器驗證經(jīng)處理得到的特征量的故障識別效果。研究結(jié)果表明:變壓器運行工況波動下,絕大多數(shù)特征量的取值在正常和故障時存在交疊,受負(fù)載電流和空載電壓的波動影響,區(qū)分故障能力較弱;該文建立的區(qū)分能力評估方法可篩選出運行工況波動下區(qū)分故障能力強(qiáng)的特征量,LDA算法可對存在交疊的特征量進(jìn)行處理,濾去運行工況的影響。利用額定工況下的振動數(shù)據(jù)對變壓器在運行工況波動下進(jìn)行故障識別,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,實現(xiàn)了在運行工況波動下利用變壓器振動信號進(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信號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 變壓器振動特性及特征量處理算法
    1.1 運行工況波動對振動的影響
    1.2 振動特征量區(qū)分能力評估及LDA投影算法
        1.2.1 特征量區(qū)分能力評估算法
        1.2.2 LDA投影算法
        1.2.3 SVM分類算法
2 振動信號采集實驗
3 運行工況波動下的變壓器狀態(tài)識別
    3.1 振動信號特征量提取
    3.2 振動特征量篩選及投影處理
    3.3 變壓器故障狀態(tài)識別
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：3171385