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题名基于合闸宽频振动信号的绕组机械状态评估
被引量：2
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作者
朱昊
马宏忠
刘宝稳
颜锦
张玉良
许洪华
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机构
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期895-902,1036,共9页
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基金
国网江苏省电力有限公司重点科技资助项目(J2020042)
国家自然科学基金资助项目(51577050)。
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文摘
针对基于离散频率振动信号的绕组机械状态诊断方法无法真实反映绕组结构特性,且对于绕组早期松动故障灵敏度低的问题,提出了基于合闸暂态宽频振动信号的变压器绕组机械状态检测方法。首先,研究了变压器空载合闸时绕组轴向振动机理,基于最小作用原理建立了双导线振动模型动力学方程;其次,通过鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,简称WOA)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)得到包含绕组基频和机电耦合效应下高频分量的模态分量;最后,计算信号的样本熵值(sample entropy,简称SampEn)和频谱峰值,依据样本熵及频谱峰值的变化对变压器绕组机械状态进行检测。研究结果表明:伴随固有频率的变化绕组会出现参变谐振;WOA‑VMD算法降噪效果优于普通VMD算法;基于宽频振动信号的绕组机械状态诊断方法能够有效反映绕组松动故障,验证了基于宽频响应变压器绕组故障诊断的可行性。
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关键词
电力变压器
宽频振动信号
绕组
鲸鱼优化算法
变分模态分解
机械状态评估
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Keywords
power transformer
broadband vibration signal
transformer winding
whale optimization algorithm(WOA)
variational modal decomposition(VMD)
mechanical condition assessment
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分类号
TB535
[理学—声学]
TM41
[电气工程—电器]
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