一种基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法
技术领域
1.本发明属于电气设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法。
背景技术：
2.变压器作为常见的电气设备之一，被广泛应用于工业、农业、交通、城市社区等领域。变压器绕组松动是常见的机械故障，常因变压器的周期性振动引起，变压器绕组松动后又会加剧振动，导致绕组抗短路能力下降，从而引发恶性循环最终造成较为严重的机械故障。但绕组又位于变压器内部，常规手段很难及时发现其故障。
3.近年来，基于振动信号的变压器故障诊断方法成为变压器故障检测的热门，基于振动信号的变压器故障诊断方法对变压器绕组的机械故障十分敏感，现有技术常采用稳态振动信号的一些特征作为故障判断的依据，但此类方法受电流电压等因素的干扰，而且不同型号的变压器的振动信号具有较大的差异，因此目前尚未实现大规模应用。
技术实现要素：
4.为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法，该方法能够实现对多种型号变压器绕组松动故障的准确检测。
5.本发明采用如下的技术方案。一种基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.步骤1，采集变压器有载分接开关动作时的振动信号作为被测信号；
7.步骤2，对振动信号进行处理，得到有载分接开关的特征参数；
8.步骤3，基于改进特征系统实现算法对特征参数进行频率识别并计算误差；
9.步骤4，根据误差和设定阈值判断变压器是否存在绕组松动故障。
10.优选地，步骤1中，压电式加速度传感器对振动信号进行采集，压电式加速度传感器设置于变压器的外表面。
11.优选地，步骤2还包括：
12.步骤2-1：采用动态平移窗连续采集t时长的振动信号；
13.步骤2-2：若检测到振动加速度超过阈值，则截取振动加速度最大值后的0.1s作为变压器暂态振动信号；
14.步骤2-3：对变压器暂态振动信号进行低通滤波处理，得到该信号在0-2500hz内的频率分量，作为有载分接开关的特征参数。
15.优选地，步骤3还包括：
16.步骤3-1：对低通滤波后的变压器暂态振动信号进行傅里叶变换得到信号的振动频谱，通过对振动频谱进行搜索得到谱峰数n；
17.步骤3-2：基于低通滤波后的变压器暂态振动信号x构建hankel矩阵h；
18.步骤3-3：对矩阵h进行奇异值分解；
19.步骤3-4：构建重构矩阵h1；
20.步骤3-5：计算重构矩阵h1中反对角线元素的均值，并用得到的均值替换原重构矩阵h1的反对角线元素，将得到的新矩阵作为矩阵h1；
21.步骤3-6：计算矩阵h和矩阵h1的f范数之差，若其小于设定阈值，则停止迭代，否则对矩阵h1进行逆变换得到重构信号x1，并基于重构信号x1重新构建矩阵h，重复上述步骤3-2至步骤3-6，直至其满足停止迭代条件；
22.步骤3-7：得到停止迭代后的重构信号x1并计算得到h(0)和h(1)；
23.步骤3-8：计算矩阵a1；
24.步骤3-9：对矩阵a1进行特征值分解得到其特征值矩阵z；
25.步骤3-10：根据特征值矩阵z获取各阶固有频率ωi；
26.步骤3-11：计算被测信号下频率与变压器出厂状态频率的误差f，采用两种状态下的频率均方差作为误差。
27.优选地，所述步骤3-3中，矩阵h的奇异值分解式如下，
28.h＝u
t
σv
29.其中，矩阵u和v为正交矩阵，
30.t表示转置，
31.σ表示矩阵h的奇异值。
32.优选地，所述构建重构矩阵h1还包括：
33.设系统截断阶数r＝2n，n为系统的模态数量，并对其余元素补零，得到重构矩阵h1为：
[0034][0035]
优选地，所述步骤3-7中，矩阵h(k)的计算式如下：
[0036][0037]
其中，α和β表示hankel矩阵的行数和列数，假设原信号向量共k个元素，则满足α+β-1＝k；
[0038]
分别令k＝1和k＝2，即可得到h(0)和h(1)
[0039]
优选地，所述步骤3-8还包括，
[0040]
对h(0)进行奇异值分解：
[0041][0042]
矩阵a1的计算式为：
[0043][0044]
优选地，所述各阶固有频率ωi的计算式为：
[0045][0046][0047]
其中，zi表示特征值矩阵z中第i个元素，
[0048]
λi为中间变量，
[0049]
δt表示相邻采样点的时间间隔。
[0050]
优选地，所述误差f的计算式为：
[0051][0052]
其中，ωn为变压器出厂状态频率。
[0053]
与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：
[0054]
1、本发明通过采集有载分接开关动作激励下的振动信号判断变压器绕组松动，具有采集过程安全、便捷、可靠等优点；
[0055]
2、本发明采用振动固有频率作为特征参数，物理意义明确，不受电流电压等因素的干扰，可适用于不同型号的变压器，计算简便且实用性较好；
[0056]
3、本发明采用改进特征系统实现算法计算振动固有频率，与传统傅里叶变换相比精度更高，从而使得诊断结果更加准确。
附图说明
[0057]
图1为本发明基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法的整体流程示意图；
[0058]
图2为本发明基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法中变压器振动信号振动加速度时域图；
[0059]
图3为本发明基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法中傅里叶变换后的频谱示意图；
[0060]
图4为本发明基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法中两种状态下的振动频率对比示意图。
具体实施方式
[0061]
下面结合附图对本技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本技术的保护范围。
[0062]
本发明提供了一种基于改进era算法的变压器绕组松动故障诊断方法，参照图1的示意，为该方法的整体流程示意图，该方法具体包括以下步骤，
[0063]
步骤1：采集变压器有载分接开关动作时的振动信号作为被测信号；
[0064]
其中，本实施例选用压电式加速度传感器对振动信号进行采集，使用的传感器数量至少为一个，其设置数量与变压器大小相关，对于越大型的变压器，为了确保测量的准确性，设置的传感器数量越多；将传感器设置于变压器的外表面，综合考虑传感器安装的便利和稳定性，以及对特征参数测量的准确性，本实施例选用八个压电式加速度传感器，其中在
变压器的顶面设置三个传感器，在变压器的正面设置三个传感器，在变压器的两侧各设置一个传感器。
[0065]
步骤2：对振动信号进行处理，得到有载分接开关的特征参数；
[0066]
其中，处理后得到的特征参数为有载分接开关动作时暂态振动信号的振动频率，包括0-2500hz内的单个频率或多个频率。具体的，处理并得到特征参数还包括以下步骤：
[0067]
步骤2-1：采用动态平移窗连续采集t时长的振动信号；其中，采集时长t的大小可以由本领域技术人员根据所测变压器的大小进行设置，本实施例中采集的时长t优选为1s；
[0068]
步骤2-2：若检测到振动加速度超过阈值，则截取振动加速度最大值后的0.1s作为变压器暂态振动信号；
[0069]
具体的，选择大于5000hz的采样频率，对有载分接开关动作激励下的变压器振动信号进行采集得到信号振动加速度的时域频谱，参照图2的示意，本实施例中选取的采样频率为64000hz，得到的信号振动加速度时域图如图2所示。
[0070]
其中，振动加速度阈值通过实际测量变压器正常运行状态下，根据压电式加速度传感器的检测值进行设定，压电式加速度传感器对变压器正常运行和有载分接开关动作时的振动进行测量，计算正常运行时振动峰值的最大值和有载分接开关动作时振动峰值的最小值的平均值，并将其设置为有载分接开关动作检测的阈值。
[0071]
步骤2-3：对变压器暂态振动信号进行低通滤波处理，得到该信号在0-2500hz内的频率分量，作为有载分接开关的特征参数。
[0072]
其中，变压器主要自由振动分量集中在0-2500hz，因此选择该范围内的频率分量作为有载分接开关的特征参数。
[0073]
步骤3：基于改进特征系统实现算法对特征参数进行频率识别并计算误差；
[0074]
具体的，改进特征系统实现算法即改进的era算法，基于改进的特征系统实现算法进行特征参数识别还包括以下步骤：
[0075]
步骤3-1：对低通滤波后的变压器暂态振动信号进行傅里叶变换得到信号的振动频谱，通过对振动频谱进行搜索得到谱峰数n；
[0076]
具体的，参照图3的示意，其为进行傅里叶变换后得到的频谱图，根据图3可以看出，在该频谱图中谱峰数n为6。
[0077]
步骤3-2：基于低通滤波后的变压器暂态振动信号x暂态衰减振动信号x构建hankel矩阵h；
[0078]
其中，基于低通滤波后的变压器暂态振动信号x构建矩阵h可以通过matlab自带的hankel矩阵构建函数生成。具体的，假设暂态衰减振动信号x的长度为k，即：
[0079]
x＝[x(1),x(2),
…
,x(k)]
[0080]
得到的hankel矩阵h如下：
[0081][0082]
其中，列数n的取值范围为floor表示向下取整，且m＝k-n+1，m﹥n。
[0083]
步骤3-3：对矩阵h进行奇异值分解，分解式如下：
[0084]
h＝u
t
σv
[0085]
其中，矩阵u和v为正交矩阵，
[0086]
t表示转置，
[0087]
σ表示矩阵h的奇异值。
[0088]
步骤3-4：构建重构矩阵h1；
[0089]
设系统截断阶数r＝2n，n为系统的模态数量，并对其余元素补零，得到重构矩阵h1为：
[0090][0091]
具体的，本实施例中n＝6，因此r取12。
[0092]
步骤3-5：计算重构矩阵h1中反对角线元素的均值，并用得到的均值替换原重构矩阵h1的反对角线元素，将得到的新矩阵作为矩阵h1；
[0093]
步骤3-6：计算矩阵h和矩阵h1的f范数之差，若其小于设定阈值，则停止迭代，否则对矩阵h1进行逆变换得到重构信号x1，并基于重构信号x1重新构建矩阵h，重复上述步骤3-2至步骤3-6，直至其满足停止迭代条件；
[0094]
其中，本实施例中阈值设定为1
×
10-5
。
[0095]
步骤3-7：得到停止迭代后的重构信号x1并计算得到h(0)和h(1)；
[0096]
其中，矩阵h(k)的计算式如下：
[0097][0098]
其中，α和β表示hankel矩阵的行数和列数，假设原信号向量共k个元素，则满足α+β-1＝k。
[0099]
分别令k＝1和k＝2，即可得到h(0)和h(1)。
[0100]
步骤3-8：计算矩阵a1；
[0101]
具体的，对h(0)进行奇异值分解：
[0102][0103]
矩阵a1的计算式为：
[0104][0105]
步骤3-9：对矩阵a1进行特征值分解得到其特征值矩阵z；
[0106]
步骤3-10：根据特征值矩阵z获取各阶固有频率ωi，其计算式如下：
[0107][0108][0109]
其中，zi表示特征值矩阵z中第i个元素，
[0110]
λi为中间变量，
[0111]
δt表示相邻采样点的时间间隔。
[0112]
参照图4的示意，为本实施例中被测信号频率和变压器出厂状态频率的对比示意图。其中，经过上述步骤处理后得到的各阶固有频率ωi即为被测信号频率，变压器出厂状态频率为在变压器正常运行状态下，采集变压器有载分接开关动作时的振动信号，并经过处理得到的正常状态下的各阶固有频率，变压器出厂状态频率可在投运初期进行测量。
[0113]
步骤3-11：计算被测信号下频率与变压器出厂状态频率的误差f，采用两种状态下的频率均方差作为误差，计算式如下：
[0114][0115]
其中，ωn为变压器出厂状态频率，ωi为被测信号的各阶固有频率。
[0116]
具体的，根据图4所得两种状态下振动频率的对比图，可以计算得到本实施例中的误差f为132。
[0117]
步骤4：根据误差f和设定阈值判断变压器是否存在绕组松动故障。
[0118]
当误差f大于设置的阈值时，判断变压器绕组发生松动，否则为正常。其中，阈值可由本领域技术人员根据变压器型号进行设置，本实施例中设置阈值为50，则误差f大于阈值，因此判断变压器绕组发生了松动。
[0119]
进一步的，为了减少误判，设定当连续多个被测信号的计算误差f均超过阈值时，判断为变压器绕组发生松动故障，否则判断为正常，此处的多个信号可以为3～5个。
[0120]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过采集有载分接开关动作激励下的振动信号，并基于改进特征系统实现算法计算振动固有频率，进而判断变压器绕组是否出现松动，该方法采用振动固有频率作为特征参数，物理意义明确，可适用于不同型号的变压器，计算简便且实用性较好，且应用过程中不受变压器电流电压等因素的干扰，提升了判断准确性。
[0121]
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。