一種變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于歸一化相關(guān)系數(shù)的變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征提取方法， 屬于變壓器技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 變壓器是電力系統(tǒng)中的基礎(chǔ)設(shè)備，其安全、穩(wěn)定運行是電力系統(tǒng)可靠運行的基本 保障。變壓器繞組故障占變壓器故障的37.5%以上，因此加強(qiáng)對變壓器繞組的監(jiān)測，及時發(fā) 現(xiàn)繞組故障并進(jìn)行處理可有效減少變壓器故障事故的發(fā)生。
[0003] 變壓器運行過程中，硅鋼片的磁致伸縮會引起鐵芯振動，流過負(fù)載電流的繞組在 磁場力的作用下也會產(chǎn)生振動。繞組及鐵芯的振動通過電力變壓器自身和油傳遞到電力變 壓器的油箱，從而引起油箱振動。因此，在線實時監(jiān)測變壓器油箱表面振動信號，能夠及時 地分析電力變壓器鐵芯及繞組的工作狀況。與頻響分析法、短路電抗法和低壓脈沖法相比， 振動分析法的最大優(yōu)點是通過貼在變壓器器身上的振動傳感器來監(jiān)測變壓器繞組及鐵芯 狀況，與整個電力系統(tǒng)沒有電氣連接，對系統(tǒng)正常運行無任何影響。
[0004] 目前，許多學(xué)者對振動法監(jiān)測變壓器繞組狀態(tài)進(jìn)行了研究，提出了一系列的監(jiān)測 方法，主要有傅里葉分析方法、小波分析方法、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EMD)和集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 法(EEMD)。傅里葉分析方法是對振動信號進(jìn)行傅里葉變換，得到基頻分量的幅值變化，以此 作為判斷變壓器繞組是否發(fā)生松動的依據(jù)。該方法通常用于分析平穩(wěn)隨機(jī)信號，不能有效 地提取變壓器故障信號的非平穩(wěn)特征，所以使用該方法分析故障信號可能造成遺漏；小波 分析方法主要采用特定分解層數(shù)的系數(shù)作為特征矢量，將特征矢量作為變壓器繞組故障的 診斷依據(jù)。其缺點是小波函數(shù)一旦選定，需用它來分析整個信號的數(shù)據(jù)，自適應(yīng)性差;經(jīng)驗 模態(tài)分解法(EMD)是針對變壓器故障信號的非平穩(wěn)、非線性的特點，由希爾伯特譜判斷變壓 器正常與否。該方法選取本征模式函數(shù)(MF)時直接選取占能量比重很高的前幾個分量，沒 有考慮變壓器本體振動信號的頻率范圍，容易產(chǎn)生模態(tài)混疊的現(xiàn)象;集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法 (EEMD)對變壓器振動信號進(jìn)行了能量特征提取，可有效識別變壓器不同的故障特征。該方 法雖然能夠有效地解決EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象，但需要設(shè)定分解的層數(shù)及加入高斯白噪聲的 次數(shù)，分解得到的量仍會產(chǎn)生一定程度的混疊及一些與故障診斷無關(guān)的部分（即無關(guān)分 量），給繞組狀態(tài)的判定帶來干擾，所以如何剔去無關(guān)分量是一個需要解決的問題。總之，已 有的振動類監(jiān)測方法都存在這樣或那樣的問題，還有必要進(jìn)一步進(jìn)行研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)之弊端，提供一種變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征 提取方法，以實現(xiàn)變壓器繞組故障的在線監(jiān)測。
[0006] 本發(fā)明所述問題是以下述技術(shù)方案解決的：
[0007] -種變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征提取方法，所述方法首先對采集的變壓器振動 信號進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;然后計算變壓器振動信號與分解的本征模式函數(shù)的歸一化相 關(guān)系數(shù)，繼而根據(jù)計算出的歸一化相關(guān)系數(shù)篩選出有效的本征模式分量(有效IMF分量）；最 后利用篩選出的有效本征模式分量來構(gòu)造特征矢量，并將特征矢量作為識別變壓器繞組狀 態(tài)的依據(jù)。
[0008] 上述變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征提取方法，具體處理步驟如下：
[0009] a.對采集的變壓器振動信號進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)，具體處理步驟如下：
[0010] ①在待分析的振動信號中加入隨機(jī)高斯白噪聲序列：
[0011] Xi(t) =x(t)+rru(t)
[0012] 式中Xdt)為加入白噪聲處理的信號，x(t)為待分析信號序列，r為白噪聲的幅值 系數(shù)，m(t)(i = 1,2,為隨機(jī)高斯白噪聲序列，m為信號序列個數(shù)；
[0013]②對每組加入白噪聲處理的信號Xi(t)進(jìn)行EMD分解，得出各自的MF分量部分和 余項部分，即： η
[0014] Xl{t)^^CAt)^rin{ t) Μ
[0015] 式中，(?為對振動信號第i次加入高斯白噪聲后的Xi(t)進(jìn)行分解得到的第j個IMF 分量，r ιη為第i次對t (t)進(jìn)行分解后的余項，η為分解層數(shù)；
[0016] ③每一次加入互不相同的高斯白噪聲序列，繼而按照步驟①和步驟②分解信號， 最終得到EEMD的結(jié)果為： n
[0017] -Κ〇 = Σ?) + Γ(，） .Η
[0018] 其中q(t)為原始信號進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)后所得的第j個IMF分量， m. （0 二 Σα '' ，r(t)為剩余分量； /=1
[0019] b.根據(jù)歸一化相關(guān)系數(shù)提取有效分量：
[0020] 對x(t)和Cj(t)進(jìn)行N次采樣，計算振動信號與分解產(chǎn)生的本征模式函數(shù)之間的歸 一化相關(guān)系數(shù)rj( j = l，2，···，n)為：
[0021]
[0022] 其中，xk為x(t)第k次采樣的樣值，5為x(t)N個樣值的平均值，ckj為cj(t)第k次采 樣的樣值，^為N個樣值的平均值 Cj(t)，然后將η與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，若η大于設(shè)定的 閾值，則該IMF分量cj(t)為有效IMF分量，否則cj(t)為偽分量；
[0023] c.構(gòu)造表征變壓器繞組振動狀態(tài)的特征矢量：
[0024]①求篩選出的各有效頂F分量的能量Ej:
[0025] Ej = J | Cj(t) 12dt
[0026] ②采用有效頂F分量的能量構(gòu)造表征變壓器繞組振動狀態(tài)的特征矢量V:
[0027] V=[vi,V2,-",vm]
[0028] 其中v_, ，M為篩選出的有效頂F分量個數(shù)，用特征矢量V來表征變壓器繞組的 狀態(tài)信息。
[0029] 上述變壓器振動信號繞組狀態(tài)特征提取方法，所述歸一化相關(guān)系數(shù)^的閾值為振 動信號與剩余分量相關(guān)系數(shù)值的1.2倍。
[0030] 本發(fā)明在原有集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)系數(shù)法去除干擾項及偽分 量。實驗表明，該方法能夠有效去除偽分量，保留有效分量，可獲得非常高的狀態(tài)識別率，為 實現(xiàn)變壓器繞組故障的在線監(jiān)測提供了有利條件。
【附圖說明】
[0031] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。
[0032] 圖1是繞組松動前的振動信號；
[0033] 圖2是繞組松動時的振動信號；
[0034] 圖3是變壓器繞組正常狀態(tài)下的頂F分量；
[0035] 圖4是變壓器繞組松動狀態(tài)下的頂F分量。
[0036] 文中各符號表示為為加入白噪聲處理的信號，x(t)為待分析信號序列，r為 白噪聲的幅值系數(shù)，m(t)(i = l，2，···，ηι)為隨機(jī)高斯白噪聲序列，m為信號序列個數(shù)，cij為 對振動信號第i次加入高斯白噪聲后的Xdt)進(jìn)行分解得到的第j個IMF分量，r in為第i次對 Xdt)進(jìn)行分解后的余項，η為分解層數(shù)，Cj(t)為原始信號進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)后 所得的第j個頂F分量，r(t)為剩余分量，^為振動信號與分解產(chǎn)生的本征模式函數(shù)之間的 歸一化相關(guān)系數(shù)，xk為x(t)第k次采樣的樣值，$為x(t)N個樣值的平均值，(?為 Cj(t)第k次 采樣的樣值，^為N個樣值的平均值Cj(t)，N為對x(t)和Cj(t)采樣的次數(shù)Ej為有效IMF分量 cj (t)的能量，V為表征變壓器繞組振動狀態(tài)的特征矢量，Μ為篩選出的有效頂F分量個數(shù)。
【具體實施方式】
[0037] 本發(fā)明首先對振動信號進(jìn)行EEMD分解，然后通過計算變壓器振動信號與分解的本 征模式函數(shù)的歸一化相關(guān)系數(shù)，來篩選出有用的IMF分量，最后利用篩選出的有效分量來構(gòu) 造特征矢量，并將其作為變壓器繞組狀態(tài)識別的依據(jù)。
[0038]本發(fā)明包括以下3個步驟：
[0039] 1.振動信號的EEMD分解。
[0040] 2.根據(jù)歸一化相關(guān)系數(shù)提取有效分量。
[0041 ] 3.構(gòu)造表征變壓器繞組振動狀態(tài)的特征矢量。
[0042]第1步對變壓器振動信號進(jìn)行EEMD分解，首先對振動信號加入高斯白噪聲，然后對 其進(jìn)行EMD分解。具體過程如下：
[0043] (1)在待分析的振動信號中加入隨機(jī)高斯白噪聲序列，如式（1)所示:x(t)為待分 析信號序列;m為信號序列個數(shù);r為白噪聲的幅值系數(shù)，m(t)(i = l，2，···，!!!)為隨機(jī)高斯白 噪聲序列。
[0044] Xi(t) =x(t)+rru(t) (1)
[0045] (2)對每組加入白噪聲處理的信號Xi (t)進(jìn)行EMD分解，分解得出各自的頂F分量部 分和余項部分，BP: η
[0046] = (2) ./Η
[0047] 式(2)中，(?為對振動信號第i次加入高斯白噪聲后的t(t)進(jìn)行分解得到的第j個 IMF分量;rin為第i次對t (t)進(jìn)行分解后的余項;η為分解層數(shù)。
[0048] (3)每一次加入互不相同的高斯白噪聲序列，繼而按照上述(1)和(2)分解信號；
[0049] (4)最終得到EEMD的結(jié)果為 η
[0050] X⑴= + (3) j