基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法

为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵作为混沌特征。然后,将蜉蝣优化算法引入K-means聚类分析中,对高维相空间轨迹的簇中心选取进行优化,得到相轨迹的簇中心矩之和、矢径偏移,并作为几何特征。实验结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,适用于混沌特性分析;由变压器振动信号计算出的混沌特征能够表征变压器绕组的松紧程度;同时,经蜉蝣优化的K-means算法得到的簇中心能够作为特征点提取整个相空间轨迹的几何特征,也能够区分绕组的松动故障;将两种特征结合能够实现变压器绕组状态的准确监测,从而为变压器绕组在线检修提供了一种理论依据。

基于混沌理论与麻雀优化K-means算法的变压器铁心松动缺陷分析方法

为了更加有效地对变压器铁心状态进行分析,提出一种基于混沌理论与麻雀优化K-means算法的变压器铁心松动缺陷特征分析方法。首先,运用C-C法求解重构相空间的嵌入维数与延迟时间,重构变压器振动信号的相空间。其次,计算变压器振动信号的最大Lyapunov指数来判断系统是否具有混沌特性,选取关联维数、Kolmogorov熵作为一组混沌特征以识别铁心的松动程度。再次,将麻雀搜索算法引入K-means聚类算法优化初始中心簇的选取并使用簇中心与簇类点的位移平均值作为描述变压器铁心松动状态的定量特征。最后,将两组特征结合起来形成变压器铁心松动故障的诊断指标,为变压器铁心的松动故障诊断提供理论依据,并投入分类器进行故障诊断,验证两组特征结合的优越性。

基于格拉姆角场与迁移学习-AlexNet的变压器绕组松动故障诊断方法

绕组松动故障是变压器最主要的机械故障之一,尚缺乏有效的智能化诊断方法。为此提出基于格拉姆角场与迁移学习-Alex Net的变压器绕组松动故障诊断方法。变压器稳态运行时的振动信号存在周期性的特点,导致其构建足量具有时间相关性的图像集十分困难,提出了一种样本构建方法用于生成变压器振动信号的格拉姆角场图像集。将生成的图像集送入AlexNet进行迁移学习,获得微调后的神经网络模型。实验结果表明:利用该样本构建方法生成的图像集作为训练集和验证集,建立的卷积神经网络模型训练准确率与验证准确率均达到99%以上;利用变压器周期性振动信号生成的图像集作为测试集,测试准确率达到99%以上,实现了变压器绕组松动故障的准确诊断,并为周期性信号运用具有时间相关性的图像变换方法构建足量样本集提供了一种新思路。

基于VMD和WOA-SVM的变压器绕组松动故障诊断

为了更加准确有效地诊断变压器绕组松动故障,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)的变压器绕组松动故障诊断方法。首先,对某10 kV变压器进行模拟故障试验,测量其振动信号;随后,采用VMD将非平稳的振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),并计算各层IMF的能量熵,构成特征向量;最后,将特征向量输入鲸鱼算法(WOA)优化的支持向量机(SVM)中训练出分类模型,实现变压器绕组松动故障诊断。结果表明,所提方法适用于变压器绕组松动故障诊断,并且相较于传统的改进SVM分类模型,所提方法的故障识别准确率更高。

变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法

为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行监测与识别,提出了一种变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法。首先,针对振动信号的混沌动力学特性,采用互信息量法和G-P算法分别确定延迟时间和嵌入维数,对变压器振动信号进行相空间重构;其次,通过判断最大Lyapunov指数是否为正,进而证明变压器振动信号的混沌特性,在此基础上分析不同程度的绕组松动故障对相空间轨迹变化的影响;最后,将关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数作为一组混沌特征用以量化变压器绕组发生松动故障前后振动信号的混沌特性。结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,证实了其具有混沌特性,所得到的混沌特征能够有效反映变压器绕组松动故障。研究结果为变压器绕组松动状态监测提供了一种理论依据。

基于ST-SVD与WOA-SVM模型的变压器绕组松动故障诊断方法

为了深入研究变压器振动信号包含的大量故障信息,提出了一种基于S变换奇异值分解(ST-SVD)与鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)模型的变压器绕组松动故障诊断方法。首先,基于变压器故障模拟试验平台采集变压器绕组处于不同状态下的振动信号。其次,对变压器振动信号进行S变换获取其时频矩阵。再次,计算出时频矩阵对应的幅值矩阵进行SVD,并定义特征向量。最后,采用鲸鱼优化算法优化SVM模型参数,并输入特征向量完成故障诊断。试验结果表明,所提方法故障识别准确率高于传统方法模型,适用于变压器绕组松动故障诊断。

高压电缆热机械效应分析与弧幅滑移量计算研究

针对现有方法无法准确计算热机械效应下高压电缆应变和弧幅滑移量,首先分析热机械效应机理,提出高压电缆应变计算方法和基于悬链线方程的弧幅滑移量计算方法。其次以高压单芯交流XLPE电缆为研究对象,通过有限元仿真分析热机械效应下高压电缆的温度场、应力和应变、弧幅滑移量。最后进行现场应变试验与弧幅滑移量测量试验。应变试验结果表明:应变片测量结果分别为1.84、1.19、1.12、2.16 mm,高压电缆最大应变理论计算值达到2.33 mm,根据测量和计算可判断高压电缆最大应变位置。弧幅滑移量测量试验结果表明:弧幅滑移量计算结果符合试验测量值和有限元仿真值,比现行标准计算值的相对误差减小了18.65%。上述试验结果验证了应变计算方法、弧幅滑移量计算方法符合高压电缆实际工况且便捷准确,为高压电缆蛇形敷设参数提供了有效的工程计算方法。