【摘 要】
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基于振动信号分析的变压器机械故障诊断中,从振动信号中提取反映故障前后变化的特征信息量是关键技术之一.本文提出基于EEMD分解、相关系数提取敏感IMF分量的方法对信号进行处理并重构,以提取特征频率、峭度、幅值、均值四个特征,构成多维度的变压器状态特征向量.将该方法应用于提取试验变压器正常空载、空载铁心松动状态下的特征向量,结果表明正常空载情况下特征频率为100Hz,空载铁心松动故障时为200Hz;正常情况下峭度值集中在2.0~2.6之间;铁心松动后幅值和均值都增大.最后将该方法运用于在运变压器发生磁路故障、
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州贵阳,550002;南方电网有限责任公司防冰减灾重点实验室,贵州贵阳,550002;四川大学电气工程学院,四川成都,610065
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基于振动信号分析的变压器机械故障诊断中,从振动信号中提取反映故障前后变化的特征信息量是关键技术之一.本文提出基于EEMD分解、相关系数提取敏感IMF分量的方法对信号进行处理并重构,以提取特征频率、峭度、幅值、均值四个特征,构成多维度的变压器状态特征向量.将该方法应用于提取试验变压器正常空载、空载铁心松动状态下的特征向量,结果表明正常空载情况下特征频率为100Hz,空载铁心松动故障时为200Hz;正常情况下峭度值集中在2.0~2.6之间;铁心松动后幅值和均值都增大.最后将该方法运用于在运变压器发生磁路故障、铁心多点接地故障前后的信号特征向量提取,结果表明故障状态下各特征值均增大,但是不同故障下各特征值的增大幅度各异,据此有望通过振动信号进一步实现变压器故障类型的诊断.
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