驱动弹簧是有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)切换过程中唯一的能量来源,其服役过程中需要被反复切换,有发生疲劳破坏和性能退化的风险。因此,有必要研究其松弛性能对分接开关切换可靠性的影响。该文针对OLTC驱动弹簧开展研究,首...驱动弹簧是有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)切换过程中唯一的能量来源,其服役过程中需要被反复切换,有发生疲劳破坏和性能退化的风险。因此,有必要研究其松弛性能对分接开关切换可靠性的影响。该文针对OLTC驱动弹簧开展研究,首先阐明其工作机理与数学模型,提出刚柔耦合仿真方法与油阻尼辨识方法,优化了OLTC动力学模型。其次,开展实际工况下的弹簧疲劳性能测试,推导出弹簧松弛率与振动次数的对数呈线性相关;最后,结合仿真优化与试验数据,分析不同弹簧松弛率对OLTC动力学特性与电气性能的影响。研究结果可为OLTC参数设计与运行工况评估提供一定参考。展开更多
变压器有载分接开关(on-load top changer,OLTC)的主要故障类型是机械故障,现有大多数研究仅诊断切换开关故障,难以辨识影响换档全过程的传动机构故障。为准确诊断切换开关与传动机构故障,该文提出一种基于换档全过程振动强度的OLTC机...变压器有载分接开关(on-load top changer,OLTC)的主要故障类型是机械故障,现有大多数研究仅诊断切换开关故障,难以辨识影响换档全过程的传动机构故障。为准确诊断切换开关与传动机构故障,该文提出一种基于换档全过程振动强度的OLTC机械故障诊断方法。首先,将多通道切换开关振动爆发数据转换为时域波形图输入改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),以获取池化层特征。然后,提出换档全过程振动强度特征,将换档全过程振动信号划分为多个区间,统计各区间中幅值超过阈值的点数,以表征各时间段平均振动强度。最后,提出一种新的特征处理方法改变以上两种特征的相对大小,并融合两种特征训练分类器诊断机械故障类型。实例分析表明:相比于现有OLTC机械故障诊断方法,所提方法能有效辨识传动机构故障,进一步提升对切换开关故障的诊断精度,具有较强的鲁棒性与泛用性,可为OLTC机械故障诊断研究提供新的思路。展开更多
为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于优化品质因数可调小波变换(tunable quality wavelet transform,TQWT)对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。即使用人工鱼群算法(artificial fish s...为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于优化品质因数可调小波变换(tunable quality wavelet transform,TQWT)对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。即使用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)基于分解余量与整体正交系数研究了TQWT的优化分解方法,计算得到了OLTC振动信号的多个子序列,构建了基于优化孪生支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的OLTC机械故障诊断模型。对某CM型OLTC正常与典型机械故障下振动信号的分析结果表明,所提优化TQWT分解方法有效提高了OLTC振动信号分解结果的准确性。相对于其他诊断模型,所构建AFSA-TWSVM的OLTC机械故障诊断模型分类效果好且收敛速度更快。展开更多
文摘驱动弹簧是有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)切换过程中唯一的能量来源,其服役过程中需要被反复切换,有发生疲劳破坏和性能退化的风险。因此,有必要研究其松弛性能对分接开关切换可靠性的影响。该文针对OLTC驱动弹簧开展研究,首先阐明其工作机理与数学模型,提出刚柔耦合仿真方法与油阻尼辨识方法,优化了OLTC动力学模型。其次,开展实际工况下的弹簧疲劳性能测试,推导出弹簧松弛率与振动次数的对数呈线性相关;最后,结合仿真优化与试验数据,分析不同弹簧松弛率对OLTC动力学特性与电气性能的影响。研究结果可为OLTC参数设计与运行工况评估提供一定参考。
文摘变压器有载分接开关(on-load top changer,OLTC)的主要故障类型是机械故障,现有大多数研究仅诊断切换开关故障,难以辨识影响换档全过程的传动机构故障。为准确诊断切换开关与传动机构故障,该文提出一种基于换档全过程振动强度的OLTC机械故障诊断方法。首先,将多通道切换开关振动爆发数据转换为时域波形图输入改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),以获取池化层特征。然后,提出换档全过程振动强度特征,将换档全过程振动信号划分为多个区间,统计各区间中幅值超过阈值的点数,以表征各时间段平均振动强度。最后,提出一种新的特征处理方法改变以上两种特征的相对大小,并融合两种特征训练分类器诊断机械故障类型。实例分析表明:相比于现有OLTC机械故障诊断方法,所提方法能有效辨识传动机构故障,进一步提升对切换开关故障的诊断精度,具有较强的鲁棒性与泛用性,可为OLTC机械故障诊断研究提供新的思路。
文摘为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于优化品质因数可调小波变换(tunable quality wavelet transform,TQWT)对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。即使用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)基于分解余量与整体正交系数研究了TQWT的优化分解方法,计算得到了OLTC振动信号的多个子序列,构建了基于优化孪生支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的OLTC机械故障诊断模型。对某CM型OLTC正常与典型机械故障下振动信号的分析结果表明,所提优化TQWT分解方法有效提高了OLTC振动信号分解结果的准确性。相对于其他诊断模型,所构建AFSA-TWSVM的OLTC机械故障诊断模型分类效果好且收敛速度更快。
