【摘 要】
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变压器的各类部件中,容易产生故障的前三大部件分别为绕组、分接开关以及变压器套管,并且调查显示,有载分接开关的故障将间接或直接导致变压器的停电检修甚至事故的产生,所以针对其工作状态的检测具有极其重要的研究价值。分接开关振动信号分析法通过测量分接开关表面的振动信号来反映分接开关内部可能发生的故障如动静触头松动、枪机蓄力机构弹簧松动等,此类故障都可从采集到的振动信号进行分析。本文以V型分接开关为研究对象
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变压器的各类部件中,容易产生故障的前三大部件分别为绕组、分接开关以及变压器套管,并且调查显示,有载分接开关的故障将间接或直接导致变压器的停电检修甚至事故的产生,所以针对其工作状态的检测具有极其重要的研究价值。分接开关振动信号分析法通过测量分接开关表面的振动信号来反映分接开关内部可能发生的故障如动静触头松动、枪机蓄力机构弹簧松动等,此类故障都可从采集到的振动信号进行分析。本文以V型分接开关为研究对象,利用试验研究与信号分析手段,同时与相关机器学习分类算法相结合,对振动信号进行分析,监测分接开关常见故障。首先包括对分接开关进行故障模拟如:动触头缺少弹簧、缺失静触头、静触头松动三种故障,并对分接开关的振动信号进行采集、展示、截取关键振动部分。其次基于采集到的故障与非故障的振动信号进行数据分析与特征提取:特征提取包括两种方法,第一种特征工程构建直接对分解后的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,缩写IMF）进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,缩写SVD）构成特征向量。第二种则是对原始信号进行CEEMDAN分解,对分解后的单个本征模态函数选择合适的延迟时间t与重构维数m进行相空间重构,对重构的Hankel矩阵进行奇异值分解得到m个奇异值,最后将每个IMF分解后的奇异值进行熵值的提取构成特征向量。关于故障数据分类与识别包括:对最优测点与最优特征提取方法进行选择。其次对提取的特征进行有监督集成学习（Ensemble Learning）,对比不同分类算法分类效果。本文对三种故障振动信号与正常振动信号（共48组信号,12组正常,36组故障）进行特征提取,对其提取的48组特征信号分为训练数据、验证数据与测试数据进分类,经过调参后的XGBoost模型在测试集上的分类准确率达到100%。结果表明上述方法可对分接开关的故障识别与分类有着非常不错的效果,同时对分接开关运行状态检测有一定的参考意义。
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