基于振動信號剖析的變壓器鐵心狀態(tài)精準檢測與診斷體系構(gòu)建

基于振動信號剖析的變壓器鐵心狀態(tài)精準檢測與診斷體系構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，變壓器作為關(guān)鍵的電氣設(shè)備，承擔著電壓轉(zhuǎn)換、電能分配和傳輸?shù)闹匾蝿?wù)。其運行的可靠性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個電力系統(tǒng)的安全與經(jīng)濟運行。一旦變壓器發(fā)生故障，不僅會導致局部停電，影響工業(yè)生產(chǎn)和居民生活，還可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成大面積停電事故，給社會帶來巨大的經(jīng)濟損失。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料顯示，在電力系統(tǒng)的各類故障中，變壓器故障所占比例雖然相對較小，但造成的損失卻極為嚴重。例如，某大型變電站的一臺主變壓器發(fā)生故障，導致周邊多個區(qū)域停電長達數(shù)小時，直接經(jīng)濟損失高達數(shù)千萬元，間接經(jīng)濟損失更是難以估量。變壓器鐵心作為變壓器的核心部件之一，在變壓器的運行中起著至關(guān)重要的作用。它為繞組提供磁路，使電能能夠高效地進行轉(zhuǎn)換和傳輸。然而，由于長期運行在復雜的電磁環(huán)境中，受到電磁力、溫度變化、機械振動等多種因素的影響，變壓器鐵心容易出現(xiàn)各種故障。其中，鐵心多點接地是一種較為常見的故障類型，其產(chǎn)生的原因主要包括安裝過程中的疏忽，如接地片施工工藝和設(shè)計不良造成短路；附件和外界因素的影響，導致多點接地；以及遺留在變壓器內(nèi)的金屬異物、鐵心工藝不良產(chǎn)生的毛刺、鐵銹與焊渣等引起的接地。鐵心多點接地故障會導致接地點形成閉合回路，產(chǎn)生環(huán)流，引起局部過熱，進而導致油分解，絕緣性能下降。嚴重時，甚至會使鐵心硅鋼片燒壞，造成主變重大事故。此外，鐵心松動也是常見故障，可能由運輸過程中的顛簸、長期振動等原因?qū)е?，這會改變鐵心的振動特性，影響變壓器的正常運行。傳統(tǒng)的變壓器鐵心故障檢測方法，如絕緣電阻測試、油色譜分析等，雖然在一定程度上能夠發(fā)現(xiàn)一些故障隱患，但存在著明顯的局限性。絕緣電阻測試只能檢測鐵心的絕緣狀況，對于一些隱性故障難以察覺；油色譜分析則需要采集變壓器油樣進行分析，操作繁瑣，且檢測周期較長，無法實時反映變壓器鐵心的運行狀態(tài)。而基于振動信號的檢測診斷方法，能夠?qū)崟r、準確地獲取變壓器鐵心的運行狀態(tài)信息，具有在線監(jiān)測、靈敏度高、檢測速度快等優(yōu)點。通過對變壓器振動信號的分析，可以有效地識別鐵心的故障類型和嚴重程度，為變壓器的維護和檢修提供科學依據(jù)。例如，當鐵心出現(xiàn)松動故障時，振動信號的某些頻率成分會發(fā)生明顯變化，通過對這些特征頻率的分析，就可以判斷出鐵心是否存在松動以及松動的程度。因此，開展基于振動信號的變壓器鐵心狀態(tài)檢測與診斷方法的研究具有重要的現(xiàn)實意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在變壓器鐵心振動信號檢測與診斷領(lǐng)域，國內(nèi)外學者開展了大量研究，取得了一系列成果。國外方面，早期的研究主要集中在變壓器振動的基本原理和信號特征分析。如[文獻1]通過對變壓器鐵心的磁致伸縮效應(yīng)進行深入研究，揭示了鐵心振動的產(chǎn)生機制，指出交變磁場作用下硅鋼片的磁致伸縮是導致鐵心振動的主要原因，且振動幅值與勵磁電壓的平方成正比，振動頻率以100Hz為基頻，同時包含豐富的高次諧波成分。這為后續(xù)基于振動信號的故障診斷研究奠定了理論基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的發(fā)展，國外學者在故障診斷方法上不斷創(chuàng)新。[文獻2]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法，將振動信號的特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同的故障類型。實驗結(jié)果表明，該方法對常見的鐵心故障具有較高的診斷準確率，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練需要大量的樣本數(shù)據(jù)，且模型的可解釋性較差。[文獻3]則采用支持向量機（SVM）算法對變壓器振動信號進行分析，利用SVM良好的分類性能，能夠有效地識別出鐵心的松動、多點接地等故障。然而，SVM算法對核函數(shù)的選擇較為敏感，不同的核函數(shù)可能會導致診斷結(jié)果的差異。國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。在理論研究方面，國內(nèi)學者對變壓器鐵心振動的影響因素進行了全面分析。[文獻4]研究發(fā)現(xiàn)，除了磁致伸縮和電磁力外，變壓器的負載變化、油溫、繞組變形等因素也會對鐵心振動產(chǎn)生影響。通過對這些因素的研究，進一步完善了變壓器鐵心振動的理論體系。在診斷方法上，國內(nèi)學者結(jié)合國內(nèi)電力系統(tǒng)的實際情況，提出了多種創(chuàng)新的診斷方法。[文獻5]提出了一種基于小波變換和模糊邏輯的變壓器鐵心故障診斷方法。首先利用小波變換對振動信號進行多分辨率分析，提取信號的特征量，然后通過模糊邏輯對這些特征量進行處理，判斷變壓器鐵心的故障類型。該方法充分利用了小波變換在時頻分析方面的優(yōu)勢和模糊邏輯對不確定性問題的處理能力，提高了故障診斷的準確性和可靠性。[文獻6]則將經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）方法應(yīng)用于變壓器振動信號分析，通過EMD將振動信號分解為一系列本征模態(tài)分量（IMF），再對IMF進行分析，提取故障特征。該方法能夠自適應(yīng)地對信號進行分解，更準確地反映信號的特征，但在分解過程中可能會出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，影響分析結(jié)果。盡管國內(nèi)外在變壓器鐵心振動信號檢測與診斷方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的診斷方法大多基于單一的信號特征或分析方法，對復雜故障的診斷能力有限。例如，當變壓器同時存在鐵心松動和多點接地故障時，僅依靠單一的特征參數(shù)可能無法準確判斷故障類型和嚴重程度。另一方面，不同運行條件下變壓器振動信號的特征差異較大，目前的研究在如何建立統(tǒng)一的故障診斷模型以適應(yīng)不同運行條件方面還存在不足。此外，對于一些新型的變壓器故障，如由新材料、新工藝引起的故障，現(xiàn)有的診斷方法還難以有效應(yīng)對。1.3研究內(nèi)容與方法本文圍繞基于振動信號的變壓器鐵心狀態(tài)檢測與診斷方法展開深入研究，具體研究內(nèi)容如下：變壓器鐵心振動信號特征分析：從理論層面深入剖析變壓器鐵心的振動產(chǎn)生機理，明確交變磁場作用下硅鋼片的磁致伸縮效應(yīng)以及電磁力對鐵心振動的影響機制。通過理論推導，得出鐵心振動信號的頻率特性，確定其以100Hz為基頻，且包含豐富高次諧波的特點。同時，分析振動幅值與勵磁電壓、電流等因素的定量關(guān)系，為后續(xù)的故障診斷提供堅實的理論基礎(chǔ)。振動信號檢測方法研究：對現(xiàn)有的變壓器振動信號檢測技術(shù)進行全面梳理，詳細比較不同傳感器的性能特點，包括壓電式加速度傳感器、磁電式傳感器等在靈敏度、頻率響應(yīng)范圍、抗干擾能力等方面的差異。根據(jù)變壓器的結(jié)構(gòu)特點和運行環(huán)境，優(yōu)化傳感器的安裝位置和方式，確保能夠準確、有效地獲取振動信號。例如，研究在變壓器箱體的不同部位安裝傳感器時，信號的傳輸特性和干擾情況，確定最佳的安裝位置，以提高信號的質(zhì)量和可靠性。故障診斷模型的建立與驗證：綜合運用多種信號處理與分析方法，如傅里葉變換、小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分解等，對采集到的振動信號進行處理，提取能夠有效表征鐵心故障的特征參數(shù)。利用機器學習算法，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，建立變壓器鐵心故障診斷模型，并通過大量的實驗數(shù)據(jù)對模型進行訓練和優(yōu)化，提高模型的診斷準確率和泛化能力。將建立的診斷模型應(yīng)用于實際的變壓器故障診斷案例中，驗證模型的有效性和實用性，分析模型在實際應(yīng)用中存在的問題和不足，并提出相應(yīng)的改進措施。在研究方法上，本文采用理論分析、實驗研究和案例分析相結(jié)合的方式。通過理論分析，深入理解變壓器鐵心的振動機理和故障產(chǎn)生原因，為實驗研究提供理論指導；開展實驗研究，搭建變壓器振動信號模擬實驗平臺，模擬不同的運行工況和故障類型，采集振動信號并進行分析處理，驗證理論分析的結(jié)果，同時為故障診斷模型的建立提供數(shù)據(jù)支持；結(jié)合實際的變壓器故障案例，將研究成果應(yīng)用于實際的故障診斷中，檢驗方法的可行性和有效性，進一步完善和優(yōu)化研究成果。二、變壓器鐵心振動信號特性分析2.1變壓器鐵心振動機理變壓器鐵心的振動是一個復雜的物理過程，主要由磁致伸縮效應(yīng)和電磁力作用引起。深入理解這兩種作用機制對于準確把握變壓器鐵心振動信號的特性至關(guān)重要，也是后續(xù)進行故障診斷的理論基礎(chǔ)。2.1.1磁致伸縮效應(yīng)磁致伸縮效應(yīng)是變壓器鐵心振動的重要原因之一。當變壓器的鐵心處于交變磁場中時，構(gòu)成鐵心的硅鋼片會發(fā)生磁致伸縮現(xiàn)象。從微觀角度來看，在鐵心磁化過程中，硅鋼片內(nèi)的介質(zhì)立體晶狀體結(jié)構(gòu)和原子距會發(fā)生變化。材料會從磁化強度方向各異的多磁疇狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榕c外磁場同方向的單磁疇狀態(tài)，在此過程中，沿磁力線方向硅鋼片的尺寸會增加，而垂直于磁力線方向的尺寸則會縮小，宏觀上表現(xiàn)為硅鋼片的微小變形。假設(shè)變壓器空載運行，在匝數(shù)為N_1的原邊外施加交流電壓u_1=V_0\sin\omegat，在橫截面積為A的鐵心上激勵交變的主磁通\varPhi。根據(jù)法拉第電磁感應(yīng)定律，可求得鐵心中的磁感應(yīng)強度為B=\frac{\varPhi}{A}=\frac{V_0}{N_1A\omega}\cos\omegat=B_0\cos\omegat，其中B_0=\frac{V_0}{N_1A\omega}\leqB_s，B_s為飽和磁感應(yīng)強度。鐵心中的磁場強度為H=\frac{B}{\mu}=\frac{B}{B_s}H_c=\frac{B_0}{B_s}H_c\cos\omegat，\mu為鐵心的磁導率，H_c為矯頑力。在磁場作用下，硅鋼片的微小變形量滿足\frac{1}{L}\frac{dL}{dH}=\frac{2\varepsilon_s}{H_c^2}|H|，\varepsilon_s為硅鋼片的飽和磁致伸縮率。鐵心的磁致伸縮現(xiàn)象通常用磁致伸縮率\varepsilon來表征，對上述公式積分可得硅鋼片的磁致伸縮率\varepsilon=\frac{\DeltaL}{L}=\frac{\varepsilon_s}{H_c^2}H^2=\frac{\varepsilon_sB_0^2}{B_s^2}\cos^2\omegat=\frac{\varepsilon_sV_0^2}{(N_1A\omegaB_s)^2}\cos^2\omegat，L為鐵心硅鋼片的原始尺寸，\DeltaL為鐵心硅鋼片最大變形量。由該式可得磁致伸縮引起鐵心振動的加速度為a=\frac{d^2(\DeltaL)}{dt^2}=-\frac{2\varepsilon_sLV_0^2}{(N_1AB_s)^2}\cos2\omegat。由此可知，對于已經(jīng)疊壓成形的變壓器鐵心，因磁致伸縮引起的鐵心振動加速度信號基頻成分與空載電壓值的平方呈線性關(guān)系，且鐵心振動加速度信號的基頻是空載電壓基頻的兩倍。當電源頻率為50Hz時，鐵心振動的基頻為100Hz。此外，由于鐵心磁致伸縮的非線性以及沿鐵心內(nèi)框和外框的磁通路徑長短不同等原因，鐵心振動頻譜中除了基頻外，還包含有豐富的高次諧波成分，如200Hz、300Hz、400Hz等。某研究通過實驗測量變壓器鐵心振動信號，發(fā)現(xiàn)振動頻譜主要集中在100Hz、200Hz、300Hz和400Hz，到1000Hz以后已基本衰減到0，其中300Hz分量最大，這正是由于鐵心磁致伸縮的非線性以及鐵心固有振蕩頻率等因素共同作用的結(jié)果。磁致伸縮產(chǎn)生的振動會通過鐵心的緊固結(jié)構(gòu)、絕緣油等介質(zhì)傳遞到變壓器油箱表面，使得油箱表面也產(chǎn)生相應(yīng)的振動。而且磁致伸縮效應(yīng)與硅鋼片的材質(zhì)密切相關(guān)，磁致伸縮率越大，則振動越明顯，噪聲也越大。當磁場強度相同的情況下，材質(zhì)好的硅鋼片磁致伸縮較小，因此產(chǎn)生的振動和噪聲也相對較小。同時，硅鋼片表面是否涂漆及退火處理也會影響磁致伸縮率，涂層對硅鋼片有附著力，可防止硅鋼片過度變形，在同樣磁場強度下，退火的硅鋼片比不退火的硅鋼片磁致伸縮要小很多，因為選擇最佳退火工藝，可以成倍降低磁致伸縮。2.1.2電磁力作用除了磁致伸縮效應(yīng)，繞組電流產(chǎn)生的電磁力也是導致變壓器鐵心振動的重要因素。當變壓器繞組中有電流流過時，會產(chǎn)生漏磁場，該漏磁場會對繞組和鐵心產(chǎn)生電磁力作用。對于流過負載電流的變壓器繞組，其元電流段\deltadV處于磁感應(yīng)強度為B的磁場中，根據(jù)安培力定律，其所受的電磁力為dF=\deltadV\timesB，其中磁感應(yīng)強度B是由所有元電流段產(chǎn)生的，B=\frac{\mu}{4\pi}\int\frac{\deltadV}{r_0^2}。結(jié)合這兩個公式可知，作用在變壓器繞組上的電磁力與負載電流的平方呈線性關(guān)系。又因為繞組振動加速度與其所受電磁力的大小成正比，所以繞組受到的電磁力會隨著負載電流的改變而變化，此時因電磁力引起的繞組振動也會相應(yīng)變化，繞組振動加速度信號與負載電流的平方成正比，振動信號的基頻是負載電流基頻的兩倍，即電源頻率為50Hz時，繞組振動信號基頻為100Hz。電磁力不僅作用于繞組，也會作用于鐵心。在變壓器運行過程中，鐵心的各個部分都會受到電磁力的作用，這些電磁力的分布和大小會隨著繞組電流的變化而改變。當鐵心的緊固結(jié)構(gòu)出現(xiàn)松動等問題時，電磁力的作用會使鐵心的振動加劇，甚至可能導致鐵心部件之間的摩擦和碰撞，進一步產(chǎn)生更復雜的振動信號。在實際運行中，電磁力和磁致伸縮效應(yīng)產(chǎn)生的振動相互疊加，使得變壓器鐵心的振動信號變得更加復雜。當變壓器負載發(fā)生變化時，繞組電流改變，電磁力作用下的振動隨之改變，同時磁致伸縮效應(yīng)也會因鐵心磁通的變化而受到影響，兩者相互作用，共同決定了變壓器鐵心的振動特性。2.2正常狀態(tài)下鐵心振動信號特征了解正常狀態(tài)下變壓器鐵心振動信號的特征，是判斷變壓器鐵心是否正常運行以及識別故障的基礎(chǔ)。通過對正常狀態(tài)下鐵心振動信號的時域和頻域特征進行深入分析，可以為后續(xù)的故障診斷提供準確的參考依據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，保障變壓器的安全穩(wěn)定運行。2.2.1時域特征在時域中，正常運行的變壓器鐵心振動信號呈現(xiàn)出較為規(guī)則的周期性變化。其波形近似為正弦波，但由于磁致伸縮的非線性以及電磁力等多種因素的綜合作用，并非嚴格的正弦波。從幅值范圍來看，正常鐵心振動信號的幅值相對穩(wěn)定。在不同的運行條件下，如不同的負載水平和電壓等級，幅值會有所變化，但都在一定的合理范圍內(nèi)。例如，對于一臺額定容量為100MVA、額定電壓為110kV的變壓器，在額定負載和額定電壓下運行時，通過在油箱表面安裝加速度傳感器測量得到的鐵心振動加速度幅值通常在0.1-1m/s2之間。當負載電流增加時，由于電磁力增大，振動幅值會相應(yīng)增大；而當電壓波動時，磁致伸縮效應(yīng)也會改變，進而影響振動幅值。研究表明，在一定范圍內(nèi)，振動幅值與負載電流的平方成正比，與電壓的平方也存在一定的關(guān)聯(lián)。在變化規(guī)律方面，正常鐵心振動信號的幅值會隨著時間呈現(xiàn)出相對平穩(wěn)的波動。當變壓器運行狀態(tài)穩(wěn)定時，振動信號的幅值波動較小，不會出現(xiàn)突然的大幅變化或異常波動。而且振動信號的周期與電源頻率相關(guān)，在我國，電源頻率為50Hz，鐵心振動信號的周期為20ms（因為振動基頻為100Hz），這種周期性變化是較為穩(wěn)定的，反映了變壓器鐵心在正常運行時的規(guī)律性振動。2.2.2頻域特征通過對正常鐵心振動信號進行頻域分析，能更深入地了解其內(nèi)在特性。在頻域中，正常鐵心振動信號的頻率成分較為豐富。其基頻為100Hz，這是由磁致伸縮效應(yīng)和電磁力的作用機制決定的。如前文所述，在交變磁場作用下，硅鋼片的磁致伸縮變化周期是電源頻率的半個周期，當電源頻率為50Hz時，磁致伸縮引起的鐵心振動基頻為100Hz；同時，繞組電流產(chǎn)生的電磁力作用下的振動基頻也為100Hz?；l的幅值在整個頻譜中通常占據(jù)較大比重，是鐵心振動信號的主要頻率成分。除了100Hz基頻外，鐵心振動信號還包含豐富的高次諧波，如200Hz、300Hz、400Hz等。這些高次諧波的產(chǎn)生與鐵心磁致伸縮的非線性、鐵心結(jié)構(gòu)的不均勻性以及電磁力的復雜分布等因素有關(guān)。由于鐵心磁致伸縮的非線性特性，使得振動信號在基頻的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了一系列的高次諧波；鐵心內(nèi)部的磁通分布并非完全均勻，不同部位的磁致伸縮和電磁力作用存在差異，也會導致高次諧波的出現(xiàn)。在某實際變壓器的振動信號測試中，通過傅里葉變換得到的頻譜圖顯示，200Hz諧波的幅值約為基頻幅值的30%，300Hz諧波幅值約為基頻幅值的15%，400Hz諧波幅值約為基頻幅值的10%左右。隨著頻率的升高，高次諧波的幅值逐漸衰減，在1000Hz以上，諧波幅值已非常小，基本可以忽略不計。這些諧波成分的存在和變化，反映了變壓器鐵心的運行狀態(tài)和結(jié)構(gòu)特性，對于故障診斷具有重要的參考價值。2.3故障狀態(tài)下鐵心振動信號特征變化當變壓器鐵心出現(xiàn)故障時，其振動信號的特征會發(fā)生明顯變化。這些變化能夠反映出鐵心內(nèi)部的結(jié)構(gòu)變化和故障類型，通過對這些特征變化的分析，可以準確判斷鐵心是否存在故障以及故障的嚴重程度，為變壓器的及時維護和故障修復提供有力依據(jù)。2.3.1鐵心松動故障鐵心松動是變壓器運行過程中常見的故障之一，通常由運輸過程中的劇烈顛簸、長期運行導致的緊固部件疲勞松動、振動等因素引起。當鐵心發(fā)生松動時，其振動信號的時域和頻域特征都會發(fā)生顯著改變。在時域方面，振動信號的波形會出現(xiàn)明顯的畸變。正常狀態(tài)下，鐵心振動信號的波形近似為正弦波，但當鐵心松動后，由于鐵心內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不穩(wěn)定，硅鋼片之間的相對位置發(fā)生變化，導致振動信號的波形不再規(guī)則，可能出現(xiàn)尖峰、毛刺等異常情況。例如，在某變壓器鐵心松動故障的實際案例中，通過監(jiān)測其油箱表面的振動信號，發(fā)現(xiàn)時域波形在某些時刻出現(xiàn)了明顯的脈沖狀尖峰，這些尖峰的出現(xiàn)頻率和幅度與鐵心松動的程度密切相關(guān)。隨著鐵心松動程度的加劇，尖峰的幅度增大，出現(xiàn)的頻率也更加頻繁。振動信號的幅值也會發(fā)生變化。一般來說，鐵心松動會導致振動幅值增大。這是因為松動的鐵心在電磁力和磁致伸縮力的作用下，更容易產(chǎn)生較大幅度的振動。相關(guān)研究表明，當鐵心出現(xiàn)輕微松動時，振動幅值可能會增加1-2倍；而當松動較為嚴重時，振動幅值可能會增加5-10倍甚至更多。在不同的運行工況下，幅值的變化規(guī)律也有所不同。當變壓器負載增加時，由于電磁力增大，鐵心松動引起的振動幅值增加更為明顯；而在空載或輕載情況下，幅值的增加相對較小。從頻域角度分析，鐵心松動會使振動信號的諧波成分增多。正常鐵心振動信號的主要頻率成分集中在100Hz基頻以及200Hz、300Hz、400Hz等高次諧波，但當鐵心松動后，除了這些頻率成分的幅值會發(fā)生變化外，還會出現(xiàn)一些新的諧波頻率。這是因為鐵心松動改變了鐵心的固有振動特性，使得鐵心在振動過程中產(chǎn)生了更多的非線性振動。例如，可能會出現(xiàn)50Hz及其奇次諧波成分，這是由于鐵心松動導致的磁路不對稱，使得基波磁場中出現(xiàn)了直流偏置分量，進而產(chǎn)生了50Hz及其奇次諧波。研究發(fā)現(xiàn)，在鐵心松動故障中，50Hz諧波幅值與100Hz基頻幅值的比值會隨著鐵心松動程度的增加而增大，通過監(jiān)測這個比值的變化，可以有效地判斷鐵心松動的程度。此外，一些與鐵心固有頻率相關(guān)的頻率成分也會發(fā)生變化，鐵心的固有頻率與鐵心的結(jié)構(gòu)、材質(zhì)、緊固程度等因素有關(guān)，當鐵心松動時，這些因素發(fā)生改變，導致固有頻率發(fā)生偏移，相應(yīng)的頻率成分的幅值也會發(fā)生變化。2.3.2鐵心多點接地故障鐵心多點接地是變壓器鐵心的另一種常見故障，可能由安裝過程中金屬異物殘留、鐵心絕緣損壞、受潮等原因引起。當鐵心發(fā)生多點接地時，會導致振動信號出現(xiàn)異常。鐵心多點接地會改變鐵心的磁路結(jié)構(gòu)，使得鐵心內(nèi)部的磁通分布不均勻，從而引起振動信號的變化。在時域上，振動信號的幅值可能會出現(xiàn)波動。這是因為多點接地形成的閉合回路中會產(chǎn)生環(huán)流，環(huán)流的大小和方向會隨著變壓器的運行狀態(tài)而變化，進而影響鐵心的電磁力和振動情況。例如，當環(huán)流較大時，鐵心受到的電磁力增大，振動幅值會相應(yīng)增大；而當環(huán)流較小時，振動幅值則會減小。在某實際案例中，通過監(jiān)測鐵心多點接地故障變壓器的振動信號，發(fā)現(xiàn)時域幅值呈現(xiàn)出周期性的波動，波動周期與變壓器的運行參數(shù)相關(guān)。在頻域上，鐵心多點接地會導致基頻幅值的改變。由于磁路的變化，鐵心振動的基頻分量可能會增大或減小。當鐵心多點接地導致磁路短路時，部分磁通會通過接地點形成閉合回路，使得主磁通減少，從而導致鐵心振動的基頻幅值減??；而當接地點附近的磁場發(fā)生畸變，產(chǎn)生局部的強磁場時，鐵心振動的基頻幅值可能會增大。鐵心多點接地還會使諧波成分發(fā)生變化。除了原有諧波的幅值改變外，還可能出現(xiàn)一些新的諧波頻率。例如，由于環(huán)流的存在，可能會產(chǎn)生與環(huán)流頻率相關(guān)的諧波成分。研究表明，在鐵心多點接地故障中，300Hz諧波幅值與100Hz基頻幅值的比值會發(fā)生明顯變化，通過監(jiān)測這個比值，可以作為判斷鐵心多點接地故障的一個重要依據(jù)。而且，由于鐵心多點接地可能導致鐵心局部過熱，進而影響鐵心的材質(zhì)性能，使得鐵心的振動特性發(fā)生改變，進一步導致諧波成分的復雜變化。三、基于振動信號的變壓器鐵心狀態(tài)檢測方法3.1振動信號采集技術(shù)準確采集變壓器鐵心的振動信號是進行狀態(tài)檢測與診斷的基礎(chǔ)。振動信號采集技術(shù)涉及傳感器的選擇與布置以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的搭建，合理的選擇與布置能夠獲取高質(zhì)量的振動信號，為后續(xù)的分析和診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.1.1傳感器選擇與布置在變壓器鐵心振動信號采集過程中，加速度傳感器是常用的選擇。加速度傳感器的選型需要綜合考慮多個因素。靈敏度是重要考量因素之一，它決定了傳感器對微小振動的感知能力。對于變壓器鐵心振動信號采集，由于鐵心振動的加速度值范圍較廣，從正常運行時的微小振動到故障狀態(tài)下的較大振動，因此需要選擇靈敏度適中的傳感器。例如，對于一些小型變壓器，其正常運行時鐵心振動加速度較小，可選擇靈敏度較高的傳感器，如靈敏度為100mV/g的傳感器，能夠更準確地檢測到微小振動信號；而對于大型變壓器，由于其振動幅值相對較大，可選擇靈敏度相對較低的傳感器，如50mV/g的傳感器，以避免信號過載。測量頻率范圍也至關(guān)重要。變壓器鐵心振動信號的頻率成分較為豐富，包含基頻100Hz以及豐富的高次諧波，如200Hz、300Hz、400Hz等，甚至在一些特殊情況下還會出現(xiàn)更高頻率的成分。因此，加速度傳感器的頻率響應(yīng)范圍應(yīng)能夠覆蓋這些頻率成分，以確保能夠準確采集到完整的振動信號。一般來說，選擇頻率響應(yīng)范圍為0.5Hz-5kHz的傳感器較為合適，這樣既能滿足對低頻振動信號的采集，又能捕捉到高頻諧波成分。動態(tài)范圍也不容忽視，它決定了傳感器能夠測量的最小加速度與最大加速度之間的比值。變壓器在不同運行工況下，鐵心振動的加速度范圍變化較大。在正常運行時，振動加速度相對較小；而在故障狀態(tài)下，如鐵心嚴重松動或發(fā)生短路等故障時，振動加速度可能會急劇增大。因此，需要選擇動態(tài)范圍較大的加速度傳感器，以確保在各種運行工況下都能準確測量振動信號。例如，選擇動態(tài)范圍為±50g的傳感器，能夠滿足大多數(shù)變壓器鐵心振動信號的測量需求。在傳感器布置方面，合理的位置選擇對于準確獲取振動信號至關(guān)重要。變壓器箱體表面是常見的傳感器安裝位置。在變壓器箱體的頂部，由于其直接與鐵心的頂部相連，能夠較為直接地反映鐵心的振動情況，因此在頂部中心位置安裝傳感器可以獲取到較為準確的鐵心振動信號。同時，在箱體的側(cè)面，靠近鐵心的部位也適合安裝傳感器，因為側(cè)面的振動信號能夠反映鐵心在水平方向上的振動特性。一般在箱體側(cè)面的四個角以及中心位置各安裝一個傳感器，這樣可以全面地監(jiān)測鐵心在不同方向上的振動情況。通過對多個位置傳感器采集到的信號進行綜合分析，可以更準確地判斷鐵心的運行狀態(tài)。為了確保傳感器安裝的準確性和穩(wěn)定性，需要遵循一定的安裝規(guī)范。安裝表面應(yīng)平整、光滑，以保證傳感器與箱體表面緊密接觸，減少信號傳輸過程中的干擾和損失。在安裝傳感器時，應(yīng)使用專用的安裝工具，按照規(guī)定的扭矩擰緊安裝螺栓，確保傳感器牢固地固定在箱體表面。同時，要注意傳感器的安裝方向，使其主靈敏度軸與所測量的振動方向一致，以獲取最大的信號響應(yīng)。3.1.2數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是實現(xiàn)變壓器鐵心振動信號采集的關(guān)鍵組成部分，它主要由硬件和軟件兩部分構(gòu)成。硬件組成方面，采集卡是核心部件之一。采集卡的作用是將傳感器采集到的模擬振動信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，以便后續(xù)的處理和分析。在選擇采集卡時，采樣率和分辨率是重要的參數(shù)。采樣率決定了采集卡每秒采集信號的次數(shù)，為了準確還原振動信號的原始特征，采樣率應(yīng)滿足奈奎斯特采樣定理，即采樣率至少是信號最高頻率的兩倍。由于變壓器鐵心振動信號的最高頻率可能達到數(shù)千赫茲，因此需要選擇采樣率較高的采集卡，如采樣率為10kHz以上的采集卡，能夠確保對高頻振動信號的準確采集。分辨率則表示采集卡對模擬信號的量化精度，較高的分辨率可以提高信號的測量精度，減少量化誤差。一般選擇分辨率為16位或更高的采集卡，能夠滿足變壓器鐵心振動信號采集的精度要求。放大器在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中也起著重要作用。由于傳感器輸出的振動信號通常較弱，需要通過放大器進行放大，以提高信號的幅值，便于采集卡的采集和后續(xù)處理。放大器的放大倍數(shù)應(yīng)根據(jù)傳感器的輸出信號幅值和采集卡的輸入范圍進行合理選擇，確保放大后的信號在采集卡的有效輸入范圍內(nèi)。同時，放大器應(yīng)具有低噪聲、高穩(wěn)定性等特點，以避免引入額外的噪聲干擾信號。軟件方面，采集軟件具有多種功能。實時采集功能能夠按照設(shè)定的采樣率和采集時間，不間斷地采集傳感器輸出的振動信號，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號存儲在計算機中。信號預處理功能可以對采集到的原始信號進行初步處理，如濾波、去噪等。通過設(shè)置合適的濾波器參數(shù)，可以去除信號中的高頻噪聲和低頻干擾，提高信號的質(zhì)量。例如，采用低通濾波器可以濾除高頻噪聲，保留低頻的振動信號；采用高通濾波器可以去除低頻的漂移信號，突出高頻的振動特征。數(shù)據(jù)存儲功能則將采集到的信號數(shù)據(jù)按照一定的格式和路徑存儲在計算機硬盤中，以便后續(xù)的分析和處理。存儲的數(shù)據(jù)應(yīng)包含時間戳、傳感器編號、振動信號幅值等信息，方便對數(shù)據(jù)進行管理和查詢。此外，一些高級的采集軟件還具備實時顯示功能，能夠?qū)⒉杉降恼駝有盘栆詴r域波形或頻域頻譜的形式實時顯示在計算機屏幕上，使操作人員能夠直觀地了解變壓器鐵心的振動狀態(tài)。3.2振動信號預處理方法從變壓器采集到的原始振動信號，通常會受到各種噪聲和干擾的影響，其質(zhì)量會直接影響后續(xù)的分析和診斷結(jié)果。因此，需要對采集到的原始振動信號進行預處理，以提高信號的質(zhì)量和可靠性。3.2.1濾波去噪在振動信號預處理過程中，濾波去噪是關(guān)鍵步驟。由于變壓器運行環(huán)境復雜，采集到的振動信號往往包含高頻噪聲和低頻干擾，這些噪聲和干擾會掩蓋信號的真實特征，影響故障診斷的準確性。低通濾波器是常用的去噪工具之一，它允許低于截止頻率的信號通過，而阻擋高于截止頻率的信號。在變壓器振動信號處理中，高頻噪聲通常頻率較高，如來自周圍電子設(shè)備的電磁干擾、傳感器自身的噪聲等，這些高頻噪聲的頻率往往遠高于變壓器鐵心振動信號的主要頻率成分。通過設(shè)置合適的截止頻率，低通濾波器可以有效地濾除這些高頻噪聲，保留低頻的振動信號。例如，對于主要頻率成分集中在1000Hz以下的變壓器振動信號，可選擇截止頻率為1500Hz的低通濾波器，能夠有效去除高頻噪聲，使信號更加清晰。帶通濾波器則允許特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，阻擋其他頻率的信號。變壓器鐵心振動信號具有特定的頻率特性，正常運行時，其基頻為100Hz，且包含豐富的高次諧波，如200Hz、300Hz、400Hz等。帶通濾波器可以根據(jù)這些特征頻率，設(shè)置合適的通帶范圍，只允許與鐵心振動相關(guān)的頻率成分通過，從而有效去除其他頻率的干擾信號。例如，設(shè)置通帶范圍為50Hz-500Hz的帶通濾波器，能夠突出鐵心振動信號的主要頻率成分，減少其他頻率干擾的影響。在實際應(yīng)用中，可根據(jù)具體情況選擇合適的濾波器類型和參數(shù)。對于噪聲成分較為復雜的振動信號，可將低通濾波器和帶通濾波器結(jié)合使用。先使用低通濾波器去除高頻噪聲，再使用帶通濾波器進一步提取與鐵心振動相關(guān)的頻率成分，以達到更好的去噪效果。不同類型的濾波器，如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器等，具有不同的頻率響應(yīng)特性。巴特沃斯濾波器具有平坦的通帶和單調(diào)下降的阻帶，在通帶內(nèi)沒有紋波，適用于對通帶特性要求較高的場合；切比雪夫濾波器則在通帶內(nèi)具有等波紋特性，阻帶衰減更快，適用于對阻帶衰減要求較高的情況。在選擇濾波器時，需綜合考慮信號特點、噪聲特性以及對濾波器性能的要求，以確定最佳的濾波器類型和參數(shù)。3.2.2信號歸一化對振動信號進行幅值歸一化處理也是預處理的重要環(huán)節(jié)。在變壓器運行過程中，由于各種因素的影響，如負載變化、運行時間等，采集到的振動信號幅值可能會在較大范圍內(nèi)波動。不同幅值的振動信號不利于后續(xù)的分析和比較，也會影響故障診斷模型的準確性和穩(wěn)定性。通過對振動信號幅值進行歸一化處理，使其處于統(tǒng)一的范圍，可以消除幅值差異帶來的影響，便于后續(xù)的分析和處理。常見的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化將信號的幅值線性映射到[0,1]區(qū)間。假設(shè)原始信號為x，其最小值為x_{min}，最大值為x_{max}，歸一化后的信號y可通過公式y(tǒng)=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}計算得到。這種方法簡單直觀，能夠保留信號的相對大小關(guān)系，在數(shù)據(jù)分布較為穩(wěn)定的情況下效果較好。Z-score歸一化則是基于信號的均值和標準差進行歸一化，將信號轉(zhuǎn)化為均值為0，標準差為1的標準正態(tài)分布。設(shè)原始信號的均值為\mu，標準差為\sigma，歸一化后的信號z通過公式z=\frac{x-\mu}{\sigma}計算。Z-score歸一化對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴格要求，能夠有效處理數(shù)據(jù)中的異常值，在數(shù)據(jù)分布不穩(wěn)定或存在噪聲的情況下具有較好的效果。在變壓器鐵心振動信號處理中，可根據(jù)信號的特點和后續(xù)分析的需求選擇合適的歸一化方法。若信號幅值變化相對穩(wěn)定，且對信號的相對大小關(guān)系較為關(guān)注，可選擇最小-最大歸一化；若信號存在較大的噪聲或異常值，且需要將信號轉(zhuǎn)化為標準正態(tài)分布，以便于后續(xù)的統(tǒng)計分析和模型訓練，則可選擇Z-score歸一化。歸一化處理不僅能夠提高信號分析的準確性和可比性，還能加快模型的訓練速度，提高模型的泛化能力，對于基于振動信號的變壓器鐵心狀態(tài)檢測與診斷具有重要意義。3.3特征提取與選擇準確提取和選擇變壓器鐵心振動信號的特征，是實現(xiàn)有效故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過對振動信號在時域、頻域和時頻域進行特征提取，能夠全面、深入地挖掘信號中蘊含的信息，為后續(xù)的故障診斷提供有力的數(shù)據(jù)支持。不同域的特征提取方法各有特點，能夠從不同角度反映變壓器鐵心的運行狀態(tài)。3.3.1時域特征提取時域特征是對振動信號在時間維度上的直接描述，能夠直觀地反映信號的幅值變化和波動情況。常見的時域特征包括峰峰值、均值、方差等，這些特征對于判斷變壓器鐵心的振動狀態(tài)具有重要意義。峰峰值是指振動信號在一個周期內(nèi)最大值與最小值之差，它能夠直接反映振動信號的幅值變化范圍。在變壓器鐵心正常運行時，峰峰值處于相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)。例如，對于一臺正常運行的110kV變壓器，其鐵心振動信號的峰峰值在一定負載和電壓條件下，可能穩(wěn)定在0.5-1.5m/s2之間。當鐵心出現(xiàn)故障，如鐵心松動時，由于振動加劇，峰峰值會顯著增大。研究表明，在鐵心松動故障初期，峰峰值可能會增加30%-50%；隨著故障的發(fā)展，峰峰值可能會翻倍甚至更高。通過監(jiān)測峰峰值的變化，可以初步判斷鐵心是否存在故障以及故障的嚴重程度。均值是振動信號在一段時間內(nèi)的平均值，它反映了信號的平均水平。在正常運行狀態(tài)下，變壓器鐵心振動信號的均值相對穩(wěn)定。然而，當鐵心出現(xiàn)故障時，均值可能會發(fā)生變化。例如，在鐵心多點接地故障中，由于磁路的改變，可能會導致振動信號的均值出現(xiàn)波動。通過對均值的監(jiān)測，可以發(fā)現(xiàn)鐵心運行狀態(tài)的異常變化。方差則用于衡量振動信號的離散程度，它反映了信號圍繞均值的波動情況。方差越大，說明信號的波動越劇烈。在變壓器鐵心正常運行時，振動信號的方差較小，表明信號的穩(wěn)定性較好。當鐵心出現(xiàn)故障時，如鐵心松動或局部變形，振動信號的波動會加劇，方差相應(yīng)增大。例如，在鐵心松動故障中，方差可能會比正常狀態(tài)下增大2-3倍。通過對比方差的變化，可以有效識別鐵心的故障狀態(tài)。除了上述常見的時域特征外，還有其他一些時域特征也具有一定的診斷價值。如峭度，它對信號中的沖擊成分非常敏感，能夠突出信號中的異常特征。在變壓器鐵心出現(xiàn)故障時，可能會產(chǎn)生沖擊性的振動，此時峭度值會明顯增大。峰值指標則是峰值與有效值的比值，當鐵心發(fā)生故障時，峰值指標也會發(fā)生變化，有助于判斷故障的發(fā)生。這些時域特征相互補充，能夠從不同角度反映變壓器鐵心的振動狀態(tài)，為故障診斷提供更全面的信息。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體情況選擇合適的時域特征，并結(jié)合其他域的特征進行綜合分析，以提高故障診斷的準確性和可靠性。3.3.2頻域特征提取頻域特征提取是將振動信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域進行分析，通過傅里葉變換等方法，能夠獲取信號的頻率成分和幅值信息，從而更深入地了解變壓器鐵心的振動特性。傅里葉變換是一種常用的頻域分析方法，它能夠?qū)r域信號分解為不同頻率的正弦和余弦波的疊加。對于變壓器鐵心振動信號，通過傅里葉變換可以得到其頻譜圖，清晰地展示出信號中包含的各種頻率成分及其對應(yīng)的幅值。在正常運行狀態(tài)下，變壓器鐵心振動信號的主要頻率成分包括100Hz基頻以及200Hz、300Hz、400Hz等豐富的高次諧波。這些頻率成分的幅值分布具有一定的規(guī)律，例如，100Hz基頻的幅值通常較大，是鐵心振動的主要貢獻成分；隨著諧波次數(shù)的增加，幅值逐漸減小。某研究對一臺正常運行的變壓器鐵心振動信號進行傅里葉變換分析，結(jié)果顯示100Hz基頻的幅值為0.8m/s2，200Hz諧波幅值為0.25m/s2，300Hz諧波幅值為0.15m/s2，400Hz諧波幅值為0.1m/s2。100Hz基頻是變壓器鐵心振動信號的重要特征，它主要由磁致伸縮效應(yīng)和電磁力作用產(chǎn)生。當鐵心出現(xiàn)故障時，如鐵心松動或多點接地，100Hz基頻的幅值和相位可能會發(fā)生變化。在鐵心松動故障中，由于鐵心結(jié)構(gòu)的改變，磁致伸縮和電磁力的作用也會發(fā)生變化，導致100Hz基頻的幅值增大，相位發(fā)生偏移。通過監(jiān)測100Hz基頻的幅值和相位變化，可以有效地判斷鐵心是否存在松動故障以及故障的嚴重程度。除了100Hz基頻外，高次諧波的特征也能反映鐵心的故障情況。鐵心的磁路不均勻、硅鋼片的質(zhì)量差異以及故障引起的鐵心結(jié)構(gòu)變化等因素，都會導致高次諧波的產(chǎn)生和變化。在鐵心多點接地故障中，由于磁路的畸變，會產(chǎn)生一些新的諧波成分，如300Hz、500Hz等諧波的幅值可能會明顯增大。通過分析這些高次諧波的幅值、頻率和相位變化，可以更準確地判斷鐵心多點接地故障的發(fā)生和發(fā)展程度。為了更準確地分析頻域特征，還可以采用一些其他的頻域分析方法，如功率譜估計、倒頻譜分析等。功率譜估計能夠計算信號的功率隨頻率的分布，進一步揭示信號的能量分布特征；倒頻譜分析則可以分離出信號中的周期性成分，對于檢測鐵心振動信號中的故障特征具有重要作用。在實際應(yīng)用中，結(jié)合多種頻域分析方法，能夠更全面、深入地挖掘變壓器鐵心振動信號的頻域特征，提高故障診斷的準確性和可靠性。3.3.3時頻域特征提取時頻域特征提取方法能夠同時考慮信號在時間和頻率上的變化特性，對于分析非平穩(wěn)的變壓器鐵心振動信號具有獨特的優(yōu)勢。小波變換和短時傅里葉變換是常用的時頻域分析方法，它們能夠在不同的時間尺度上對信號進行分析，更準確地捕捉信號的時頻特征。小波變換是一種多分辨率分析方法，它通過將信號分解為不同頻率的小波系數(shù)，能夠在不同的時間尺度上對信號進行分析。對于變壓器鐵心振動信號，小波變換可以將信號分解為多個不同頻率的子帶信號，每個子帶信號對應(yīng)不同的時間尺度和頻率范圍。通過對這些子帶信號的分析，可以更準確地獲取信號在不同時間和頻率上的特征。在分析鐵心松動故障時，小波變換能夠捕捉到故障發(fā)生時振動信號在不同時間尺度上的突變特征，這些突變特征反映了鐵心結(jié)構(gòu)的變化和故障的發(fā)展過程。與傳統(tǒng)的傅里葉變換相比，小波變換具有更好的時頻局部化特性，能夠在時間和頻率上同時對信號進行精確分析，對于非平穩(wěn)信號的處理效果更好。短時傅里葉變換則是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上，通過加窗函數(shù)對信號進行分段處理，從而實現(xiàn)對信號的時頻分析。它將信號劃分為多個時間片段，對每個時間片段進行傅里葉變換，得到信號在不同時間點的頻率成分。對于變壓器鐵心振動信號，短時傅里葉變換可以展示信號在不同時刻的頻率變化情況，能夠有效地捕捉到振動信號的瞬態(tài)特征。在分析鐵心故障時，短時傅里葉變換能夠清晰地顯示出故障發(fā)生時刻振動信號頻率成分的突然變化，為故障診斷提供重要的依據(jù)。然而，短時傅里葉變換的窗函數(shù)寬度是固定的，對于不同頻率成分的信號分辨率有限，在處理高頻信號時，時間分辨率較高，但頻率分辨率較低；在處理低頻信號時，頻率分辨率較高，但時間分辨率較低。在實際應(yīng)用中，根據(jù)變壓器鐵心振動信號的特點和故障診斷的需求，可以選擇合適的時頻域分析方法。對于一些復雜的故障，如鐵心同時存在松動和多點接地等多種故障時，單一的時頻域分析方法可能無法準確判斷故障類型和嚴重程度，此時可以結(jié)合多種時頻域分析方法，如將小波變換和短時傅里葉變換相結(jié)合，充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢，提高故障診斷的準確性和可靠性。通過對時頻域特征的分析，能夠更全面、深入地了解變壓器鐵心的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，為變壓器的維護和檢修提供有力的支持。四、變壓器鐵心狀態(tài)診斷模型與算法4.1基于傳統(tǒng)算法的診斷方法傳統(tǒng)算法在變壓器鐵心狀態(tài)診斷中具有一定的應(yīng)用基礎(chǔ)，其原理相對簡單，易于理解和實現(xiàn)。通過對振動信號的特征提取和分析，利用閾值診斷法和相似度診斷法等傳統(tǒng)方法，可以初步判斷變壓器鐵心的運行狀態(tài)，為后續(xù)的診斷和維護提供重要依據(jù)。4.1.1閾值診斷法閾值診斷法是一種較為直觀的變壓器鐵心故障診斷方法，其原理基于設(shè)定振動信號特征閾值，并將實測值與該閾值進行對比，以此判斷鐵心是否存在故障以及故障的程度。在實際應(yīng)用中，首先需要確定合適的振動信號特征作為診斷依據(jù)。前文已詳細分析了變壓器鐵心振動信號在時域和頻域的特征，如峰峰值、均值、方差、100Hz基頻幅值以及各次諧波幅值等。對于峰峰值，正常運行時，某型號變壓器鐵心振動信號峰峰值穩(wěn)定在0.5-1.5m/s2之間，因此可將1.5m/s2設(shè)為峰峰值閾值。當實測峰峰值超過該閾值時，表明鐵心振動異常，可能存在故障。100Hz基頻幅值在正常運行時也有相對穩(wěn)定的范圍，如某變壓器正常運行時100Hz基頻幅值為0.8m/s2，可將1.2m/s2設(shè)為100Hz基頻幅值閾值，若實測值超過此閾值，可能意味著鐵心狀態(tài)發(fā)生變化。閾值的確定至關(guān)重要，它直接影響診斷結(jié)果的準確性。通常，可通過大量的實驗數(shù)據(jù)和實際運行經(jīng)驗來確定合理的閾值范圍。對于不同型號、不同運行環(huán)境的變壓器，其閾值可能存在差異。對于大型電力變壓器和小型配電變壓器，由于容量、結(jié)構(gòu)和運行條件不同，其振動信號特征閾值也會有所不同。還需要考慮變壓器的運行工況，如負載變化、電壓波動等對振動信號的影響，在確定閾值時應(yīng)充分考慮這些因素，以確保閾值的可靠性。當實測振動信號特征值超過閾值時，可初步判斷鐵心存在故障。若峰峰值超過閾值，可能是鐵心松動導致振動加?。蝗?00Hz基頻幅值異常增大，可能與鐵心的電磁特性變化有關(guān)，如鐵心多點接地改變了磁路結(jié)構(gòu)，進而影響基頻幅值。還可根據(jù)超過閾值的程度來初步評估故障的嚴重程度。當峰峰值超過閾值較多時，表明鐵心松動可能較為嚴重；若100Hz基頻幅值只是略超過閾值，故障可能相對較輕，但仍需密切關(guān)注。閾值診斷法具有簡單直觀、易于實現(xiàn)的優(yōu)點，能夠快速判斷變壓器鐵心是否存在明顯故障。然而，該方法也存在一定的局限性。它對閾值的依賴性較強，閾值的設(shè)定需要豐富的經(jīng)驗和大量的數(shù)據(jù)支持，若閾值設(shè)置不合理，可能導致誤判或漏判。當變壓器運行環(huán)境復雜，振動信號受到多種因素干擾時，單純依靠閾值判斷可能無法準確診斷故障，還需要結(jié)合其他診斷方法進行綜合分析。4.1.2相似度診斷法相似度診斷法是通過計算實測振動信號與正常樣本和故障樣本之間的相似度，依據(jù)相似度的高低來判斷變壓器鐵心的故障狀態(tài)。正常樣本和故障樣本的獲取是相似度診斷法的基礎(chǔ)。正常樣本可在變壓器正常運行時，通過長時間監(jiān)測采集大量的振動信號數(shù)據(jù)得到。這些數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋不同的運行工況，如不同的負載水平、電壓波動范圍等，以確保正常樣本能夠全面反映變壓器正常運行時的振動特征。對于故障樣本，則需要模擬各種常見的鐵心故障，如鐵心松動、多點接地等，在故障狀態(tài)下采集振動信號。通過在實驗室中對變壓器模型進行人為設(shè)置故障，或收集實際運行中發(fā)生故障的變壓器的振動信號數(shù)據(jù)，來構(gòu)建故障樣本庫。在計算相似度時，常用的方法有歐氏距離、余弦相似度等。歐氏距離通過計算兩個向量在多維空間中的直線距離來衡量它們的相似度。對于變壓器振動信號，可將其特征參數(shù)（如時域的峰峰值、均值、方差，頻域的各頻率成分幅值等）組成特征向量。設(shè)正常樣本的特征向量為\vec{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)，實測信號的特征向量為\vec{y}=(y_1,y_2,\cdots,y_n)，則歐氏距離d=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}。歐氏距離越小，說明兩個向量越相似，即實測信號與正常樣本的相似度越高。余弦相似度則是通過計算兩個向量夾角的余弦值來衡量相似度。其計算公式為\cos\theta=\frac{\vec{x}\cdot\vec{y}}{\vert\vec{x}\vert\vert\vec{y}\vert}，其中\(zhòng)vec{x}\cdot\vec{y}為向量點積，\vert\vec{x}\vert和\vert\vec{y}\vert分別為向量的模。余弦相似度的值越接近1，表明兩個向量的方向越相似，即實測信號與正常樣本或故障樣本的相似度越高。在實際診斷中，將實測振動信號與正常樣本和故障樣本分別計算相似度。若與正常樣本的相似度較高，而與各故障樣本的相似度較低，則可判斷鐵心處于正常運行狀態(tài)。當與某個故障樣本的相似度超過一定閾值時，可判斷鐵心存在相應(yīng)的故障。若與鐵心松動故障樣本的相似度較高，且超過了預先設(shè)定的相似度閾值，如0.8，則可判斷鐵心可能存在松動故障。相似度診斷法能夠綜合考慮振動信號的多個特征參數(shù)，對故障的判斷更加全面和準確。它不需要精確地確定故障的具體特征閾值，而是通過與樣本的相似度來判斷故障狀態(tài)，具有一定的靈活性和適應(yīng)性。該方法也存在一些不足，樣本的質(zhì)量和數(shù)量對診斷結(jié)果影響較大。若樣本不具有代表性，或者樣本數(shù)量不足，可能導致診斷結(jié)果不準確。計算相似度的過程可能較為復雜，需要耗費一定的計算資源和時間，在實際應(yīng)用中需要考慮計算效率的問題。4.2基于機器學習的診斷模型4.2.1支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習算法，在變壓器鐵心故障診斷中具有獨特的優(yōu)勢。其基本原理是尋找一個最優(yōu)分類超平面，以實現(xiàn)對不同類別數(shù)據(jù)的準確分類。在二維兩類線性可分的簡單情況下，假設(shè)有兩類訓練樣本，分別用實心點和空心點表示。存在一條分類線l，它能夠?qū)⑦@兩類樣本沒有錯誤地分開。同時，有兩條直線l_1和l_2，它們分別過各類樣本中離分類線最近的點且平行于分類線。l_1和l_2之間的距離就是兩類的分類間隔\gamma。所謂最優(yōu)分類線，不僅要能將兩類無錯誤地分開，還要使兩類的分類間隔最大。這是因為分類間隔越大，模型的泛化能力越強，即對未知數(shù)據(jù)的分類準確性越高。從理論上來說，支持向量機能夠?qū)崿F(xiàn)對線性可分數(shù)據(jù)的最優(yōu)分類。在實際應(yīng)用中，變壓器鐵心振動信號的特征數(shù)據(jù)往往是高維的，此時最優(yōu)分類線就成為最優(yōu)超平面。對于非線性的數(shù)據(jù)分類問題，SVM的機理是將輸入向量通過一個非線性映射函數(shù)\varphi映射到一個高維的特征向量空間（Hilbert空間），并在該特征空間中構(gòu)造最優(yōu)分類面。由于低維輸入空間向高維特征空間映射過程中，空間維數(shù)急速增長，直接在特征空間計算最佳分類平面變得非常困難。SVM通過定義核函數(shù)K(x_i,x_j)=\varphi(x_i)\cdot\varphi(x_j)，巧妙地將這一問題轉(zhuǎn)化到輸入空間進行計算，避免了高維空間中的復雜計算。常見的核函數(shù)有線性核函數(shù)K(x_i,x_j)=x_i\cdotx_j、多項式核函數(shù)K(x_i,x_j)=(\gammax_i\cdotx_j+r)^d（其中\(zhòng)gamma、r和d為參數(shù)）、徑向基核函數(shù)K(x_i,x_j)=exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)（其中\(zhòng)gamma為參數(shù)）等。不同的核函數(shù)適用于不同的數(shù)據(jù)分布和問題場景，在變壓器鐵心故障診斷中，需要根據(jù)實際情況選擇合適的核函數(shù)。在變壓器鐵心故障診斷中，將經(jīng)過預處理和特征提取后的振動信號特征作為SVM的輸入。假設(shè)我們提取了時域特征峰峰值x_1、均值x_2、方差x_3，頻域特征100Hz基頻幅值x_4、200Hz諧波幅值x_5等，將這些特征組成特征向量\vec{x}=(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5)。然后，利用大量已知故障類型的樣本數(shù)據(jù)對SVM進行訓練，這些樣本數(shù)據(jù)包括正常狀態(tài)下的振動信號特征向量以及各種故障狀態(tài)（如鐵心松動、多點接地等）下的振動信號特征向量。在訓練過程中，SVM通過調(diào)整分類超平面的參數(shù)，使得不同故障類型的樣本能夠被準確地劃分到不同的類別中。當訓練完成后，對于新采集到的變壓器鐵心振動信號，提取其特征向量并輸入到訓練好的SVM模型中，模型就可以根據(jù)之前學習到的分類規(guī)則，判斷該信號對應(yīng)的鐵心狀態(tài)是正常還是存在某種故障。SVM在變壓器鐵心故障診斷中具有較高的準確性和泛化能力，能夠有效地處理小樣本、非線性和高維數(shù)的問題。它能夠充分利用有限的樣本信息，在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折衷，從而獲得較好的推廣能力。然而，SVM算法也存在一些不足之處。它對核函數(shù)的選擇較為敏感，不同的核函數(shù)可能會導致診斷結(jié)果的差異。核函數(shù)參數(shù)的調(diào)整也需要一定的經(jīng)驗和技巧，不合適的參數(shù)設(shè)置可能會影響模型的性能。此外，SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算復雜度較高，訓練時間較長。4.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它具有強大的非線性映射能力和自學習能力，在變壓器鐵心故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。ANN由大量的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元按照層次結(jié)構(gòu)進行排列，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負責接收外部數(shù)據(jù)，如變壓器鐵心振動信號的特征參數(shù)；隱藏層則對輸入數(shù)據(jù)進行復雜的非線性變換，提取數(shù)據(jù)中的深層次特征；輸出層根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出最終的診斷結(jié)果，如判斷鐵心是否正常、故障類型等。在一個簡單的三層ANN中，輸入層有n個神經(jīng)元，分別對應(yīng)變壓器鐵心振動信號的n個特征參數(shù)，如峰峰值、均值、方差以及各頻率成分的幅值等。隱藏層有m個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元通過權(quán)重與輸入層的神經(jīng)元相連。輸入層的信號通過權(quán)重傳遞到隱藏層，隱藏層的神經(jīng)元對輸入信號進行加權(quán)求和，并通過激活函數(shù)進行非線性變換。常用的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}、ReLU函數(shù)f(x)=max(0,x)等。經(jīng)過隱藏層的處理后，信號再通過權(quán)重傳遞到輸出層，輸出層的神經(jīng)元根據(jù)接收到的信號進行計算，輸出最終的診斷結(jié)果。ANN的訓練過程是一個不斷調(diào)整權(quán)重和閾值的過程，目的是使網(wǎng)絡(luò)的輸出盡可能接近實際的故障類別。在訓練時，首先需要準備大量的訓練樣本，這些樣本包括正常狀態(tài)和各種故障狀態(tài)下的變壓器鐵心振動信號特征以及對應(yīng)的故障標簽。將這些訓練樣本依次輸入到ANN中，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當前的權(quán)重和閾值計算輸出結(jié)果。然后，通過比較網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實際的故障標簽，計算誤差。常用的誤差函數(shù)有均方誤差（MSE）E=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\hat{y}_i)^2，其中N是樣本數(shù)量，y_i是實際的故障標簽，\hat{y}_i是網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。根據(jù)誤差，利用反向傳播算法（BP算法）來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使得誤差逐漸減小。BP算法的基本思想是將誤差從輸出層反向傳播到輸入層，依次調(diào)整各層的權(quán)重和閾值，以減小誤差。在訓練過程中，通常會設(shè)置一個停止條件，如誤差小于某個閾值或者達到最大訓練次數(shù)，當滿足停止條件時，訓練結(jié)束，得到訓練好的ANN模型。以某實際變壓器鐵心故障診斷案例為例，研究人員采集了大量不同運行狀態(tài)下的變壓器鐵心振動信號數(shù)據(jù)。經(jīng)過預處理和特征提取后，選取了10個特征參數(shù)作為ANN的輸入，包括時域的峰峰值、均值、方差、峭度等，頻域的100Hz基頻幅值、200Hz諧波幅值、300Hz諧波幅值等。構(gòu)建了一個包含1個隱藏層的ANN，隱藏層有20個神經(jīng)元，輸出層有3個神經(jīng)元，分別對應(yīng)正常、鐵心松動、鐵心多點接地三種狀態(tài)。經(jīng)過大量的訓練樣本對ANN進行訓練后，將新采集的振動信號特征輸入到訓練好的模型中進行診斷。實驗結(jié)果表明，該ANN模型對變壓器鐵心故障的診斷準確率達到了90%以上，能夠有效地識別出鐵心的正常狀態(tài)和故障狀態(tài)，為變壓器的維護和檢修提供了準確的依據(jù)。然而，ANN也存在一些缺點，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇缺乏理論指導，通常需要通過大量的實驗來確定合適的結(jié)構(gòu)；訓練過程容易陷入局部最優(yōu)解，導致模型的性能不佳；對訓練數(shù)據(jù)的依賴性較強，訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量會直接影響模型的診斷效果。4.3基于深度學習的診斷模型4.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)而設(shè)計的深度學習模型，在圖像識別、語音處理等領(lǐng)域取得了顯著成果，近年來在變壓器鐵心故障診斷領(lǐng)域也逐漸得到應(yīng)用。其結(jié)構(gòu)特點使其非常適合處理變壓器振動信號這種具有一定規(guī)律的時間序列數(shù)據(jù)。CNN的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進行卷積操作，自動提取數(shù)據(jù)的局部特征。對于變壓器振動信號，卷積核可以看作是一個小型的濾波器，它在時間序列上滑動，捕捉信號中的局部模式和特征。在分析變壓器鐵心松動故障時，卷積層能夠捕捉到振動信號在時域上的突變特征，如尖峰、毛刺等，這些特征往往與鐵心松動導致的結(jié)構(gòu)變化有關(guān)。通過不同大小和參數(shù)的卷積核，可以提取到不同尺度和頻率的特征，從而全面地描述振動信號的特征信息。池化層則用于對卷積層提取的特征進行降維，減少數(shù)據(jù)量，降低計算復雜度，同時保留重要的特征信息。常見的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是在一個局部區(qū)域內(nèi)選取最大值作為輸出，能夠突出信號中的關(guān)鍵特征；平均池化則是計算局部區(qū)域內(nèi)的平均值作為輸出，對信號的波動起到一定的平滑作用。在變壓器鐵心振動信號處理中，池化層可以對卷積層提取的特征進行篩選和壓縮，去除一些冗余信息，提高模型的運行效率。例如，在處理振動信號的頻譜特征時，通過池化層可以保留主要頻率成分的特征，而忽略一些次要的頻率波動，使模型更加關(guān)注與故障相關(guān)的關(guān)鍵特征。全連接層將池化層輸出的特征向量進行整合，通過權(quán)重矩陣的線性變換和激活函數(shù)的非線性變換，將特征映射到最終的分類空間，輸出故障診斷結(jié)果。在變壓器鐵心故障診斷中，全連接層的輸出可以是不同故障類型的概率分布，通過比較概率大小，確定鐵心的故障狀態(tài)。例如，輸出結(jié)果可能表示為正常狀態(tài)的概率為0.8，鐵心松動故障的概率為0.1，鐵心多點接地故障的概率為0.1，從而判斷變壓器鐵心處于正常運行狀態(tài)。在利用CNN進行變壓器鐵心故障診斷時，首先將預處理后的振動信號進行適當?shù)母袷睫D(zhuǎn)換，使其符合CNN的輸入要求，通常將其轉(zhuǎn)換為一維或二維的張量形式。然后，將張量輸入到CNN模型中，模型通過卷積層、池化層和全連接層的層層處理，自動提取振動信號的特征，并進行故障診斷。在訓練過程中，使用大量已知故障類型的振動信號樣本對CNN進行訓練，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠準確地識別不同的故障類型。訓練完成后，將新采集的振動信號輸入到訓練好的CNN模型中，即可得到鐵心的故障診斷結(jié)果。4.3.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一類專門處理時間序列數(shù)據(jù)的深度學習模型，其獨特的結(jié)構(gòu)使其能夠有效地處理具有時間依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)，非常適合變壓器鐵心振動信號這種時間序列數(shù)據(jù)的分析和診斷。RNN的基本結(jié)構(gòu)中，隱藏層的神經(jīng)元不僅接收當前時刻的輸入，還接收上一時刻隱藏層的輸出，這種循環(huán)連接的方式使得RNN能夠捕捉到時間序列中的長期依賴關(guān)系。在變壓器鐵心振動信號處理中，RNN可以根據(jù)之前時刻的振動信號特征，預測當前時刻的信號特征，從而判斷鐵心的運行狀態(tài)是否正常。在分析鐵心多點接地故障時，RNN可以通過對一段時間內(nèi)振動信號的學習，捕捉到由于多點接地導致的信號幅值波動、頻率變化等特征的變化趨勢，進而準確判斷故障的發(fā)生。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時存在梯度消失或梯度爆炸的問題，導致其難以學習到長期的依賴關(guān)系。為了解決這一問題，出現(xiàn)了RNN的變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）。LSTM通過引入門控機制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，有效地解決了梯度消失和梯度爆炸的問題，能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)。輸入門控制當前輸入信息的流入，遺忘門決定保留或丟棄上一時刻隱藏層的信息，輸出門確定當前隱藏層的輸出。在變壓器鐵心振動信號診斷中，LSTM可以根據(jù)不同時刻的振動信號特征，動態(tài)地調(diào)整對歷史信息的記憶和遺忘，從而更準確地捕捉到故障特征的變化。當鐵心出現(xiàn)松動故障時，LSTM能夠記住之前時刻振動信號的異常變化，如幅值的突然增大、諧波成分的改變等，通過對這些歷史信息的綜合分析，及時準確地判斷出鐵心松動故障的發(fā)生。GRU則是對LSTM的簡化，它將輸入門和遺忘門合并為更新門，同時將輸出門和記憶單元進行了整合，減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了計算效率。在變壓器鐵心故障診斷中，GRU同樣能夠有效地處理振動信號的時間序列數(shù)據(jù)，通過對歷史信息的學習和更新，準確地識別出鐵心的故障類型。例如，在某變壓器鐵心故障診斷實驗中，使用GRU模型對振動信號進行分析，能夠準確地判斷出鐵心的正常狀態(tài)、鐵心松動故障和鐵心多點接地故障，診斷準確率達到了95%以上。在實際應(yīng)用中，將變壓器鐵心振動信號按時間順序輸入到RNN、LSTM或GRU模型中，模型通過對歷史信息的學習和處理，輸出對當前鐵心狀態(tài)的判斷結(jié)果。通過大量的訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練，不斷優(yōu)化模型的參數(shù)，提高模型的診斷準確率和泛化能力，使其能夠準確地診斷出不同類型和不同程度的變壓器鐵心故障。五、案例分析與驗證5.1實際變壓器鐵心故障案例5.1.1案例背景介紹某變電站位于[具體地點]，承擔著周邊地區(qū)的供電任務(wù)，站內(nèi)安裝有一臺型號為[具體型號]的變壓器，其額定容量為[X]MVA，額定電壓為[X]kV，自[投運時間]投入運行以來，一直為當?shù)氐墓I(yè)生產(chǎn)和居民生活提供穩(wěn)定的電力供應(yīng)。在[故障發(fā)生時間]，運行人員在日常巡檢中發(fā)現(xiàn)該變壓器發(fā)出異常聲音，且聲音的頻率和強度與以往正常運行時明顯不同。通過對變壓器的運行參數(shù)進行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)油溫略有升高，負載電流也出現(xiàn)了輕微波動。運行人員立即意識到變壓器可能存在故障，為了確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，決定對變壓器進行全面檢測。5.1.2故障數(shù)據(jù)采集與分析為了準確判斷變壓器鐵心的故障情況，技術(shù)人員采用了加速度傳感器對變壓器的振動信號進行采集。在變壓器箱體的頂部中心、側(cè)面四個角以及靠近鐵心的側(cè)面中心位置共安裝了6個加速度傳感器，以全面獲取鐵心在不同方向上的振動信息。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用[具體型號]采集卡，其采樣率設(shè)置為10kHz，分辨率為16位，能夠滿足對變壓器振動信號高頻率、高精度采集的要求。采集到的原始振動信號中包含了大量的噪聲和干擾，因此需要進行預處理。首先采用低通濾波器對信號進行去噪處理，設(shè)置截止頻率為1500Hz，有效地濾除了高頻噪聲，使信號更加清晰。接著對信號進行歸一化處理，采用最小-最大歸一化方法，將信號幅值映射到[0,1]區(qū)間，消除了不同工況下信號幅值差異對后續(xù)分析的影響。在時域特征分析方面，計算了振動信號的峰峰值、均值、方差等特征參數(shù)。正常運行時，該變壓器鐵心振動信號的峰峰值約為0.8m/s2，均值為0.05m/s2，方差為0.02。而在故障發(fā)生時，峰峰值增大到了1.5m/s2，均值增加到0.1m/s2，方差增大到0.08。峰峰值的大幅增加表明振動幅值顯著增大，可能是鐵心出現(xiàn)了松動等故障，導致振動加??；均值和方差的變化也反映了信號的整體水平和波動程度發(fā)生了改變，進一步說明鐵心的運行狀態(tài)出現(xiàn)了異常。通過傅里葉變換對振動信號進行頻域分析。正常運行時，振動信號的主要頻率成分包括100Hz基頻以及200Hz、300Hz、400Hz等高次諧波，其中100Hz基頻幅值約為0.6m/s2，200Hz諧波幅值約為0.2m/s2，300Hz諧波幅值約為0.1m/s2，400Hz諧波幅值約為0.05m/s2。在故障狀態(tài)下，100Hz基頻幅值增大到了0.9m/s2，200Hz諧波幅值增大到0.3m/s2，同時還出現(xiàn)了50Hz及其奇次諧波成分，如50Hz諧波幅值為0.05m/s2，150Hz諧波幅值為0.03m/s2。100Hz基頻幅值的增大以及50Hz及其奇次諧波的出現(xiàn)，與鐵心松動故障的特征相符，進一步驗證了鐵心可能存在松動故障。5.2基于振動信號的診斷過程5.2.1采用的診斷方法與模型針對本案例，選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為診斷模型。CNN在處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)方面具有獨特優(yōu)勢，而變壓器振動信號雖為時間序列數(shù)據(jù)，但可通過適當?shù)母袷睫D(zhuǎn)換，將其看作具有一定規(guī)律的一維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，使其符合CNN的輸入要求。與傳統(tǒng)的機器學習算法相比，CNN能夠自動提取數(shù)據(jù)的特征，無需手動進行復雜的特征工程，減少了人為因素對診斷結(jié)果的影響。在處理變壓器鐵心振動信號時，CNN可以通過卷積層自動學習到信號中的局部特征，如時域上的突變特征、頻域上的特定頻率成分變化等，這些特征對于判斷鐵心的故障類型和嚴重程度具有重要意義。在分析鐵心松動故障時，CNN能夠準確捕捉到振動信號在時域上的尖峰、毛刺等特征，以及頻域上50Hz及其奇次諧波成分的變化，從而準確判斷鐵心是否存在松動故障。在構(gòu)建CNN模型時，設(shè)計了一個包含3個卷積層、2個池化層和2個全連接層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。卷積層的卷積核大小分別設(shè)置為3、5、7，步長為1，填充方式為same，以確保在提取特征的過程中保持信號的長度不變。池化層采用最大池化操作，池化核大小為2，步長為2，用于對卷積層提取的特征進行降維，減少計算量。全連接層的神經(jīng)元數(shù)量分別為128和3，其中128個神經(jīng)元的全連接層用于對池化層輸出的特征進行進一步的整合和非線性變換，3個神經(jīng)元的全連接層則用于輸出最終的診斷結(jié)果，分別對應(yīng)正常、鐵心松動、鐵心多點接地三種狀態(tài)。在訓練過程中，采用Adam優(yōu)化器，學習率設(shè)置為0.001，損失函數(shù)選擇交叉熵損失函數(shù)，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型的預測結(jié)果與實際標簽之間的誤差最小化。5.2.2診斷結(jié)果與實際情況對比將采集到的振動信號經(jīng)過預處理和特征提取后，輸入到訓練好的CNN模型中進行診斷。模型輸出的診斷結(jié)果顯示，該變壓器鐵心存在松動故障，這與前文通過時域和頻域分析初步判斷的結(jié)果一致。為了進一步驗證診斷結(jié)果的準確性，對變壓器進行了吊芯檢查。檢查結(jié)果表明，變壓器鐵心的部分緊固螺栓出現(xiàn)了松動現(xiàn)象，硅鋼片之間的間隙增大，這與CNN模型診斷出的鐵心松動故障相吻合。通過實際檢查還發(fā)現(xiàn)，鐵心表面有輕微的磨損痕跡，這可能是由于鐵心松動后，在電磁力和磁致伸縮力的作用下，硅鋼片之間發(fā)生相對摩擦所致。通過對比診斷結(jié)果與實際故障情況，充分驗證了基于振動信號和CNN模型的診斷方法具有較高的準確性和有效性。該方法能夠準確地識別出變壓器鐵心的松動故障，為變壓器的及時維修提供了可靠的依據(jù)，避免了因故障進一步發(fā)展而導致的更嚴重事故，保障了電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。在后續(xù)的運行維護中，可繼續(xù)利用該診斷方法對變壓器鐵心狀態(tài)進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，確保變壓器的長期可靠運行。5.3診斷結(jié)果分析與討論通過對實際變壓器鐵心故障案例的診斷，基于振動信號和CNN模型的診斷方法展現(xiàn)出較高的準確性，能夠準確識別出鐵心松動故障，與實際吊芯檢查結(jié)果相符，這表明該方法在變壓器鐵心故障診斷中具有良好的應(yīng)用前景。然而，任何診斷方法都并非完美無缺，本方法在實際應(yīng)用中也存在一些需要進一步探討和改進的地方。在診斷準確性方面，雖然整體上該方法能夠準確判斷故障類型，但在某些復雜情況下，診斷的準確性仍有待提高。當變壓器同時存在多種故障時，如鐵心松動與繞組輕微變形同時發(fā)生，振動信號會變得更加復雜，可能會干擾CNN模型對鐵心松動故障的準確判斷。由于變壓器運行環(huán)境復雜，可能存在各種干擾因素，如附近其他電氣設(shè)備的電磁干擾、現(xiàn)場的機械振動等，這些干擾可能會影響振動信號的采集質(zhì)量，進而影響診斷結(jié)果的準確性。誤診和漏診情況也時有發(fā)生。誤診可能是由于故障特征的相似性導致的。鐵心松動和繞組局部短路在某些情況下可能會導致振動信號的某些特征相似，如都可能使振動幅值增大、諧波成分改變，這就容易使CNN模型將鐵心松動誤判為繞組局部短路。漏診則可能是因為故障初期特征不明顯，或者振動信號中某些關(guān)鍵特征被噪聲掩蓋，導致CNN模型無法準確識別故障。為了進一步提高診斷的準確性，降低誤診和漏診的概率，需要采取一系列改進措施。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，應(yīng)加強對采集系統(tǒng)的抗干擾能力，采用屏蔽電纜、優(yōu)化傳感器安裝位置等方法，減少外界干擾對振動信號的影響。同時，增加傳感器的數(shù)量和類型，如除了加速度傳感器外，還可以增加位移傳感器、應(yīng)變傳感器等，獲取更多維度的振動信息，為故障診斷提供更全面的數(shù)據(jù)支持。在信號處理方面，應(yīng)綜合運用多種信號處理方法，對振動信號進行更深入的分析。除了本文中采用的濾波去噪和歸一化方法外，還可以引入自適