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电力变压器暂态振动信号时频图谱特征增强及绕组状态判别
1
作者
刘云杰
王丰华
+3 位作者
金玉琪
金凌峰
钱盾
杨智
《振动与冲击》
北大核心
2025年第19期78-86,97,共10页
针对变压器发生早期绕组变形时暂态振动信号特征微弱的辨识难题,提出了一种基于时频图谱聚类分析的变压器暂态振动信号特征增强及绕组状态判别方法。即根据变压器遭受短路冲击时暂态振动信号的强时变特性,综合同步挤压S变换(synchrosque...
针对变压器发生早期绕组变形时暂态振动信号特征微弱的辨识难题,提出了一种基于时频图谱聚类分析的变压器暂态振动信号特征增强及绕组状态判别方法。即根据变压器遭受短路冲击时暂态振动信号的强时变特性,综合同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)与核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)获取了凸显其主要特征的时频图谱,然后运用K-means++聚类算法基于特征子集划分对时频图谱进行了特征增强,据此定义了时频主成分熵判别遭受短路冲击后的变压器绕组状态。对某220 kV变压器短路冲击试验下暂态振动信号的计算结果表明:该方法极大增强了变压器暂态振动信号的时频图谱特征,所定义的时频主成分熵能有效提升变压器的绕组变形检出率,当其增幅超过20%时,建议关注遭受短路冲击后的变压器绕组状态。
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关键词
变压器
振动信号
同步挤压S变换(SSST)
核
熵
成分
分析(KECA)
时频
主
成分
熵
(
tfpce
)
绕组状态
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职称材料
题名
电力变压器暂态振动信号时频图谱特征增强及绕组状态判别
1
作者
刘云杰
王丰华
金玉琪
金凌峰
钱盾
杨智
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第19期78-86,97,共10页
基金
国家电网有限公司科技项目资助(5500-202219126A-1-1-ZN)。
文摘
针对变压器发生早期绕组变形时暂态振动信号特征微弱的辨识难题,提出了一种基于时频图谱聚类分析的变压器暂态振动信号特征增强及绕组状态判别方法。即根据变压器遭受短路冲击时暂态振动信号的强时变特性,综合同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)与核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)获取了凸显其主要特征的时频图谱,然后运用K-means++聚类算法基于特征子集划分对时频图谱进行了特征增强,据此定义了时频主成分熵判别遭受短路冲击后的变压器绕组状态。对某220 kV变压器短路冲击试验下暂态振动信号的计算结果表明:该方法极大增强了变压器暂态振动信号的时频图谱特征,所定义的时频主成分熵能有效提升变压器的绕组变形检出率,当其增幅超过20%时,建议关注遭受短路冲击后的变压器绕组状态。
关键词
变压器
振动信号
同步挤压S变换(SSST)
核
熵
成分
分析(KECA)
时频
主
成分
熵
(
tfpce
)
绕组状态
Keywords
power transformer
vibration signal
synchro-squeezed S transform(SSST)
kernel entropy component analysis(KECA)
time-frequency principal component entropy(
tfpce
)
winding state
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
电力变压器暂态振动信号时频图谱特征增强及绕组状态判别
刘云杰
王丰华
金玉琪
金凌峰
钱盾
杨智
《振动与冲击》
北大核心
2025
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