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基于多重分形-贝叶斯融合算法的变压器绕组机械状态识别
被引量：
3
1
作者
赵莉华
张振东
+2 位作者
刘浩
吴晓文
黄小龙
《电测与仪表》
北大核心
2020年第14期45-50,118,共7页
针对变压器振动信号非线性特征及其绕组机械状态识别问题,该文引入多重分形与贝叶斯相结合的状态识别方法,搭建振动测试平台,采集配电变压器在不同负载电流下正常运行和存在绕组松动故障运行时的振动信号。运用多重分形理论对振动信号...
针对变压器振动信号非线性特征及其绕组机械状态识别问题,该文引入多重分形与贝叶斯相结合的状态识别方法,搭建振动测试平台,采集配电变压器在不同负载电流下正常运行和存在绕组松动故障运行时的振动信号。运用多重分形理论对振动信号进行多重分形特征分析,提取出随变压器绕组机械状态变化明显的多重分形谱参数作为状态特征量,使用贝叶斯分算法对试验变压器状态特征量进行状态识别。研究结果表明:变压器振动信号具有较强的多重分形特性;多重分形谱参数αfmax、αmin在负载电流波动时变化不明显,绕组松动时变化明显;多重分形-贝叶斯算法能准确的识别出变压器负载电流变化时的正常状态与绕组松动时的故障状态,准确率都在98%以上,研究结论可为负荷多变情况下基于振动信号的变压器绕组故障诊断提供一种新思路和新算法。
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关键词
变压器振动
绕组机械状态识别
绕组
松动
多重分形
贝叶斯
故障诊断
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职称材料
题名
基于多重分形-贝叶斯融合算法的变压器绕组机械状态识别
被引量：
3
1
作者
赵莉华
张振东
刘浩
吴晓文
黄小龙
机构
四川大学电气信息学院
中国湖南省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第14期45-50,118,共7页
文摘
针对变压器振动信号非线性特征及其绕组机械状态识别问题,该文引入多重分形与贝叶斯相结合的状态识别方法,搭建振动测试平台,采集配电变压器在不同负载电流下正常运行和存在绕组松动故障运行时的振动信号。运用多重分形理论对振动信号进行多重分形特征分析,提取出随变压器绕组机械状态变化明显的多重分形谱参数作为状态特征量,使用贝叶斯分算法对试验变压器状态特征量进行状态识别。研究结果表明:变压器振动信号具有较强的多重分形特性;多重分形谱参数αfmax、αmin在负载电流波动时变化不明显,绕组松动时变化明显;多重分形-贝叶斯算法能准确的识别出变压器负载电流变化时的正常状态与绕组松动时的故障状态,准确率都在98%以上,研究结论可为负荷多变情况下基于振动信号的变压器绕组故障诊断提供一种新思路和新算法。
关键词
变压器振动
绕组机械状态识别
绕组
松动
多重分形
贝叶斯
故障诊断
Keywords
transformer vibration
winding mechanical state recognition
loose winding
multifractals
bayes
fault diagnosis
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多重分形-贝叶斯融合算法的变压器绕组机械状态识别
赵莉华
张振东
刘浩
吴晓文
黄小龙
《电测与仪表》
北大核心
2020
3
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