一种电力变压器油箱表面振动信号的处理方法与流程

本发明属于基于振动信号检测的电力变压器故障诊断技术研究领域，特别的是涉及一种电力变压器油箱表面振动信号的处理方法。

背景技术：

随着国民经济发展与城市化进程的推进，配电变压器在各地城区得到广泛的应用。保障这类变压器安全可靠运行已经成为供电部门的重要工作，分析并掌握这类变压器在不同工作状态下的振动特性对于日常巡检和故障诊断有着重要指导意义。在变压器监测中实现对绕组和铁芯的状态监测与评估，对及时发现隐患所在和延长变压器寿命是十分必要且重要的。传统的频率响应法，低压脉冲法以及短路阻抗法需要在变压器停电的条件下对绕组状况进行相应检测，而振动信号分析法不仅可以同时诊断绕组和铁芯状况，而且与整个电力系统无电气连接，对电力系统的正常运行无任何影响，可快速、安全可靠地实现对变压器状态的实时监测与预警，因此振动信号分析法近年来一直是国内外研究的热点。

变压器油箱的振动信号包括绕组振动、铁芯振动和各种物理振动。如何将这些信号进行分离及主要部件的状态特征提取是振动分析法中的关键问题与难点。变压器信号分离隶属于盲源分离的研究范畴。然而以独立分量分析(ica)为代表的大多数主流盲源分离方法对信号独立性要求较高，而变压器的供电电压与负载电流均为50hz的正弦波，两者的变化规律呈现较高的相关性，难以适用传统盲源分离技术。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明根据建立的变压器振动信号混合模型，研究提出了一种基于时频比多样性盲源分离算法(tiform-bss)的变压器振动信号分离方法。结果表明，该算法能有效将绕组振动与铁芯振动分离开来，并应用于实际运行变压器的带电监测。

本发明的技术方案：

一种电力变压器油箱表面振动信号的处理方法，包括以下步骤：

a)首先采集电力变压器油箱表面的振动信号；

b)选取近似电压条件、不同负载条件下的油箱壁测点j处的振动x1，j(n)及x2，j(n)作为信号分离对象；

c)对信号使用时频比混合盲源分离算法，估计混合矩阵，获得分离后信号；

d)计算分离后的信号与该测点空载状态下的振动进行比较，计算两者间的归一化均方误差nmse。

进一步的，时频比混合盲源分离算法包括以下步骤：

电力变压器油箱振动源信号混合盲源分离问题混合过程视为瞬时线性混合,假设设备中存在n个信源sk(n)，k∈1，…，n，从设备外部获得p个观测值xj(n)，j∈1，…，p，则可将观测值与信源的关系定义为：

其中实数aji为混合比例系数，nji为时间偏移。将上述式(1)进行傅里叶变换，可得：

写成矩阵形式：

x(ω)＝a(ω)s(ω)(3)

式中：s(ω)＝[s1(ω)…sn(ω)]^t，

x(ω)＝[x1(ω)…xp(ω)]^t，且

变压器油箱表面的振动主要是由铁芯和绕组所产生的振动经过油和箱体的传递、混合而成的；其中，绕组振动主要是来自电流流过线圈时产生的电动力，该电动力大小与电流的平方成正比，因此绕组的振动以电流频率的倍频100hz为主；而铁芯振动主要由铁芯的磁致伸缩以及硅钢片接缝和叠片中间的漏磁所产生的电磁力贡献获得，由于磁致伸缩中的非线性因素，铁芯振动信号的基频虽也为100hz，但是仍然存在除100hz外幅值较高50hz的奇次谐波；另外，变压器其他部件的振动也会对油箱表面的测量结果造成影响；因此，将变压器的振动源及相关传递过程简化如以下模型：

xtank,j(n)＝aj1(hj,win(n)*swin(n))+aj2(hj,core(n)*score(n))(5)

式中：xtank,j(n)为测点j位置所测的振动信号，swin(n)与score(n)分别为绕组与铁芯源振动信号，aj1和aj2为混合系数，另外，将变压器振动从振动源到变压器油箱壁某测点j的传递过程看作一个有限脉冲响应滤波器hj,source(n)，*表示卷积计算；

将(5)改写成：

式中：和分别对应绕组振动和铁芯振动通过路径传递后达到油箱壁上的振动信号，从而将变压器中的振动混合模型转化为bss模型。

进一步的，对bss模型即式(1)中的信号源进行重新排序，即通过一个排序函数σ(·)将下标i变为σ(i)，令:

si'(n)＝a1,σ(i)sσ(i)(n-n1,1,σ(i))(7)

代入(2)后得：

式中：

重写(4)得到：

x(ω)＝b(ω)s'(ω)(9)

式中：s'(ω)＝[s1'(ω)…sn'(ω)]^t

当n＝p时，可对b(ω)求逆，计算:

y(ω)＝b^－1(ω)x(ω)(11)

式中:y(ω)＝[y1(ω)…yn(ω)]^t，为分离信号的傅里叶变换。已知短时傅里叶(stft)的变换公式如下：

h(k－n)是一个中心位于n的移位窗函数。考虑混合信号在时频域中stft变换的比值：

当位于仅有源信号sk(n，ω)作用下的单源可见区时，其余信号的时频变换结果皆为零，同时混合时频比将为一与源信号完全无关的恒定值:

式中:m＝σ(k)；

在单源可见区内，时频比bj(n，ω)的模必然为一常量，将时频比模值变化量最小，即模值方差最小的连续时频域视为单元可见区，并可取其均值作为参数bjm的估计值；在排序前，对各连续时频域方差进行归一化处理；

在tiform算法中，为了求取延迟参数μjm，则考虑所有时频区域内的某一时间点nl'，选取其对应的连续频率点ωp'组成一个恒定时间的ct时频分析域，通过拟合该ct时频分析域中所有相位角:

(bj(nl',ωp'))＝μjm(nl',ωp')+2πqjm(nl',ωp')(15)

从而得到：

式中：μjm(nl',ωp')为bj(nl',ωp')的相位角，取值范围为[-ππ]；qjm(nl',ωp')为一常整数；由上式可知μjm(nl',ωp')为关于ωp'的一次线性方程；根据直线拟合的均方差大小寻找最佳单源可见区，从而求得单元可见区的延迟参数μjm及其对应的bjm，并与以估计得到的bjm参数进行映射与关联，从而获得最终的bjm和μjm参数对。

进一步的，时频比混合盲源分离算法用于无时延或时延参数较小的混合矩阵估计。

本发明的目的是这样实现的：

首先建立电力变压器油箱的振动信号采集和储存系统。将采集到的振动信号用基于时频比多样性盲源分离算法(tiform-bss)的变压器振动信号分离方法进行分析，然后对分离的信号进行特征分析，判断电力变压器的运行状态。

本发明的有益效果是：采用时频比多样性盲源分离算法(tiform-bss)对变压器油箱振动信号进行分离，能够在电力变压器监测中实现对绕组和铁芯的状态监测和评估，为快速、安全、可靠地实现电力变压器监测和预警提供了基础。能够为设备检修提供初期判断，减少了重大事故的发生率，降低了设备的维护数量和维修费用，保证了电力变压器的正常运行。

附图说明

图1为本发明实施例的结构示意图。

附图中1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11和12均为传感器在变压器上的测点。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。

为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。

此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。

1.电力变压器油箱振动源信号混合

盲源分离问题通常混合过程视为瞬时线性混合(linearinstantaneousmixtures，即li混合)。假设设备中存在n个信源sk(n)，k∈1，…，n，从设备外部获得p个观测值xj(n)，j∈1，…，p。则可将观测值与信源的关系定义为：

其中实数aji为混合比例系数，nji为时间偏移。将上述式(1)进行傅里叶变换，可得：

写成矩阵形式：

x(ω)＝a(ω)s(ω)(3)

式中：s(ω)＝[s1(ω)…sn(ω)]^t，

x(ω)＝[x1(ω)…xp(ω)]^t，且

变压器油箱表面的振动主要是由铁芯和绕组所产生的振动经过油和箱体的传递、混合而成的。其中，绕组振动主要是来自电流流过线圈时产生的电动力，该电动力大小与电流的平方成正比，因此绕组的振动以电流频率的倍频100hz为主；而铁芯振动主要由铁芯的磁致伸缩以及硅钢片接缝和叠片中间的漏磁所产生的电磁力贡献获得，由于磁致伸缩中的非线性因素，铁芯振动信号的基频虽也为100hz，但是仍然存在除100hz外幅值较高50hz的奇次谐波。另外，变压器其他部件的振动也会对油箱表面的测量结果造成影响，如有载分接开关的操作及冷却系统等。关于有载分接开关与铁芯和绕组混合振动的分离算法在相关文献中已经给出，这里将不再赘述；而变压器的冷却系统，如风扇等，其产生的振动信号的频段主要为低频段，且一般不为50hz的倍频，较容易检测与排除。因此，本文中将变压器的振动源及相关传递过程简化如以下模型：

xtank,j(n)＝aj1(hj,win(n)*swin(n))+aj2(hj,core(n)*score(n))(5)

式中：xtank,j(n)为测点j位置所测的振动信号，swin(n)与score(n)分别为绕组与铁芯源振动信号，aj1和aj2为混合系数，另外，将变压器振动从振动源到变压器油箱壁某测点j的传递过程看作一个有限脉冲响应滤波器hj,source(n)，*表示卷积计算。

将(5)改写成：

式中：和分别对应绕组振动和铁芯振动通过路径传递后达到油箱壁上的振动信号。从而将变压器中的振动混合模型转化为传统的bss模型。

需要注意的是，目前大多数针对变压器振动的分离的研究都主要是通过将不同测点所获得的振动作为混合信号，并利用相关盲分离算法对其进行分离。然而，实际上对于不同测点，其所对应的振动传递路径不同，从而不可直接将在两个测点所测的振动信号作为分离对象。变压器在运行时，其输入电压相对恒定，而负载电流变化较大且具有一定的随机性。输入电压值相同时，铁芯振动几乎无变化，而负载变化则会影响绕组的振动特性。然而考虑到绕组振动中的非线性较小且主要为100hz振动，当负载在一定范围内变化，其振动变化可视为线性。因此，本文则主要将各振动源传递到油箱壁上的振动s^*win，j(n)与s^*core，j(n)视为“源信号”，致力于通过盲分离算法将两者分离，获得经传递路径“滤波”后的绕组与铁芯振动。

2.gifrom-bss方法

对传统bss模型即式(1)中的信号源进行重新排序，即通过一个排序函数σ(·)将下标i变为σ(i)，令:

si'(n)＝a1,σ(i)sσ(i)(n-n1,1,σ(i))(7)

代入(2)后得：

式中：

重写(4)得到：

x(ω)＝b(ω)s'(ω)(9)

式中：s'(ω)＝[s1'(ω)…sn'(ω)]^t

当n＝p时，可对b(ω)求逆，计算:

y(ω)＝b^－1(ω)x(ω)(11)

式中:y(ω)＝[y1(ω)…yn(ω)]t，为分离信号的傅里叶变换。已知短时傅里叶(stft)的变换公式如下：

h(k－n)是一个中心位于n的移位窗函数。考虑混合信号在时频域中stft变换的比值：

当位于仅有源信号sk(n，ω)作用下的单源可见区时，其余信号的时频变换结果皆为零，同时混合时频比将为一与源信号完全无关的恒定值:

式中:m＝σ(k)。因此，如何寻找到单源可见区，并准确提取出参数bjm及μjm，是tiform算法的关键。

在单源可见区内，时频比bj(n，ω)的模必然为一常量。因此，可将时频比模值变化量最小，即模值方差最小的连续时频域视为单元可见区，并可取其均值作为参数bjm的估计值。另外，为了提高分离算法的准确性，在排序前，需对各连续时频域方差进行归一化处理。

在tiform算法中，为了求取延迟参数μjm，则考虑所有时频区域内的某一时间点nl'，选取其对应的连续频率点ωp'组成一个恒定时间的ct(constant－time)时频分析域，通过拟合该ct时频分析域中所有相位角:

(bj(nl',ωp'))＝μjm(nl',ωp')+2πqjm(nl',ωp')(15)

从而得到：

式中：μjm(nl',ωp')为bj(nl',ωp')的相位角，取值范围为[-ππ]。qjm(nl',ωp')为一常整数。由上式可知μjm(nl',ωp')为关于ωp'的一次线性方程。可根据直线拟合的均方差大小寻找最佳单源可见区，从而求得单元可见区的延迟参数μjm及其对应的bjm，并与以估计得到的bjm参数进行映射与关联。从而获得最终的bjm和μjm参数对。

然而需要注意的是，此方法由于stft频率分辨率有限，相位计算精确性会严重影响到分离算法的效果，因此该算法更适用于无时延或时延参数较小的混合矩阵估计。

3.具体实施步骤

a)首先采集电力变压器油箱表面的振动信号，如图1所示。

b)选取近似电压条件、不同负载条件下的油箱壁测点j处的振动x1，j(n)及x2，j(n)作为信号分离对象。

c)对上述信号使用文中所提出的分离算法，估计混合矩阵，获得分离后信号。

d)计算分离后的信号与该测点空载状态下的振动进行比较，计算两者间的归一化均方误差nmse。