为进一步理解和掌握变压器绕组的振动特性,通过建立实体变压器的三维有限元分析模型,使用超弹性Mooney-Rivlin模型模拟变压器绕组垫块的非线性材料特性,基于"磁–机械"耦合场理论实现了变压器运行过程中由电动力激励到绕组振...为进一步理解和掌握变压器绕组的振动特性,通过建立实体变压器的三维有限元分析模型,使用超弹性Mooney-Rivlin模型模拟变压器绕组垫块的非线性材料特性,基于"磁–机械"耦合场理论实现了变压器运行过程中由电动力激励到绕组振动响应的全过程仿真分析,得到了变压器绕组在电磁力激励下正常与松动状态下的振动特性。对某35 k V电力变压器振动特性的测试结果表明,变压器绕组振动波形的计算结果与直接布置于绕组上的光振传感器的测试结果吻合良好,验证了计算结果的正确性。此外,变压器绕组松动即预紧力的下降相当于垫块材料刚度的增加,此时,绕组振动信号中的100 Hz分量及其倍频均随之增大,但增幅各异。研究结果可为变压器绕组结构优化及绕组变形振动检测法提供重要依据。展开更多
为进一步提高变压器有载分接开关(on-loadtap changer,OLTC)机械故障的识别精度,从OLTC振动信号的混沌动力学特性出发,提出基于Bayes估计相空间融合与改进支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的OLTC机械故障诊断方...为进一步提高变压器有载分接开关(on-loadtap changer,OLTC)机械故障的识别精度,从OLTC振动信号的混沌动力学特性出发,提出基于Bayes估计相空间融合与改进支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的OLTC机械故障诊断方法。首先,利用多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)对OLTC切换时的多通道振动信号进行高维重构,然后基于Bayes估计与奇异值分解提取高维融合相空间相点的特征指标,据此建立以轮廓域图(contourmap,CM)为决策判据的改进SVDD识别模型,用于OLTC机械故障的有效诊断。对某OLTC模型正常与典型机械故障下切换时振动信号的分析结果表明:基于Bayes估计的OLTC振动信号高维相空间融合方法能获取更为完整的OLTC机械状态信息。相对于现有故障诊断方法,所提出的CM-SVDD诊断模型具有更优的识别精度和较高的计算效率。研究成果可为基于振动分析法的OLTC机械状态诊断技术提供重要依据。展开更多
文摘为进一步理解和掌握变压器绕组的振动特性,通过建立实体变压器的三维有限元分析模型,使用超弹性Mooney-Rivlin模型模拟变压器绕组垫块的非线性材料特性,基于"磁–机械"耦合场理论实现了变压器运行过程中由电动力激励到绕组振动响应的全过程仿真分析,得到了变压器绕组在电磁力激励下正常与松动状态下的振动特性。对某35 k V电力变压器振动特性的测试结果表明,变压器绕组振动波形的计算结果与直接布置于绕组上的光振传感器的测试结果吻合良好,验证了计算结果的正确性。此外,变压器绕组松动即预紧力的下降相当于垫块材料刚度的增加,此时,绕组振动信号中的100 Hz分量及其倍频均随之增大,但增幅各异。研究结果可为变压器绕组结构优化及绕组变形振动检测法提供重要依据。
文摘为进一步提高变压器有载分接开关(on-loadtap changer,OLTC)机械故障的识别精度,从OLTC振动信号的混沌动力学特性出发,提出基于Bayes估计相空间融合与改进支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的OLTC机械故障诊断方法。首先,利用多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)对OLTC切换时的多通道振动信号进行高维重构,然后基于Bayes估计与奇异值分解提取高维融合相空间相点的特征指标,据此建立以轮廓域图(contourmap,CM)为决策判据的改进SVDD识别模型,用于OLTC机械故障的有效诊断。对某OLTC模型正常与典型机械故障下切换时振动信号的分析结果表明:基于Bayes估计的OLTC振动信号高维相空间融合方法能获取更为完整的OLTC机械状态信息。相对于现有故障诊断方法,所提出的CM-SVDD诊断模型具有更优的识别精度和较高的计算效率。研究成果可为基于振动分析法的OLTC机械状态诊断技术提供重要依据。
