基于振动信号的电气故障诊断系统的应用探讨
基于振动信号的电气故障诊断系统的应用探讨 摘要：随着我国电网设施的增加，为了电力设备的高效和正常运转，确保国家生产和人民生活的正常进行，电气设备故障诊断显的尤为重要。本文在阐述电气系统故障诊断必要性的基础上，总结了常见的电气系统故障诊断方法，并结合一实例探讨了基于振动信号的电气故障诊断系统的应用。关键词：电气系统；故障诊断；振动信号引言 电器系统的故障诊断技术是一门综合性技术，涉及现代控制理论、信号处理、模式识别、人工智能、小波变换数理统计、模糊逻辑等多学科理论。现代电网互联规模和运行复杂性越来越大，过去的故障诊断方法难以适应目前电力系统的发展趋势，系统故障诊断难以达到理想的效果。因此，目前研究电力系统故障诊断的方法主要是以智能化方法为主的。通常是由专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，从而提出对设备的维修处理建议。即通过状态监测来收集特征量，用故障诊断来分析判断特征量；依据分析结果，进行纵向（和历史数据）和横向（和同类设备）比较，制定维修方案，实施状态维护1。1电气系统故障诊断的必要性电气系统故障对国计民生的重大事件，加强电气系统的故障诊断是具有显著的现实价值。以电气系统中最关核心也最易损伤的变压器的故障诊断为例，从以停电进行常规的预防性试验为基础的预防性维修逐步过渡到以在线监测为基础的状态维修，己成为电力系统的必然发展趋势，而能否对电力变压器的运行状态进行在线监测及故障诊断则是实现状态维修的关键。随着传感技术和电子及计算机技术的高速发展，对电力变压器实施振动在线监测已成为可能。近年来，随着人型变压器制造水平的不断提高，变压器的可靠性也越来越高，同时对电网运行单位的生产效率和经济效益的要求也不断提高，鉴于传统的定期维修制度及离线试验所暴露出来的问题，人们开始关注变压器状态监测的研究和应用。随着电力系统自动化水平的提高，越来越多的变电站引入了变压器在线监测装置。日前在线监测项目主要包括绝缘油中气体在线监测、局部放电在线监测、介质损坏因数在线监测等。这些在线数据可以及时反映变压器绝缘的变化，对于及早发现故障，防止故障进一步扩人有很大帮助。将在线数据引入到变压器的故障诊断中，可以极大地提高诊断的实时性和准确性2。由于传统的监测方法与电力系统有电气连接，操作存在危险性。一种新的监测方法被人们所重视，即变压器振动监测法，通过粘在器身上的振动加速度传感器获得变压器的振动信号，一种完全无电气连接的方式在线监测的方法。2常见的电气系统故障诊断方法目前，智能诊断方法基本上是在变压器油中溶解气体的分析的基础上开展起来的，主要包括以下三种方法： （1）人工神经网络故障诊断法：基一于人工神经网络的变压器故障诊断系统的工作过程由两个阶段组成：学习期：在学习过程中，气体分析数据及其它各种测试数据来源于变压器历史数据的计算后的结果，接着数据集被读入网络，通过反向传播学习计算法，计算权值和阀值。工作期：在诊断过程中，计算来自不同变压器的测试样本，得到网络的实际输出，最后将这些值与所期望的输出值进行比较。采用模块化结构，各模块样本训练是独立进行的。人工神经网络主模块根据各分模块分析结果进行横向和纵向的、历史和现行的综合分析判断；并由前向通道传播至主模块各节点，经激活函数作用后，传送到输出层各节点，再经输出点的作用函数，输出诊断结沦3。 （2）灰色关联法：变压器故障的灰色诊断是应用灰色系统理沦对故障的征兆模式和故障模式进行识别的技术。灰色理沦认为：未知的、非确知的信息是黑色的；己知信息称为自色的；即含有未知信息又含有己知信息的系统，称为灰色系统。由此可见：变压器故障诊断系统是灰色系统。该方法对于一些较难判断的故障如受潮等有较好的准确性。 （3）专家系统故障诊断法：变压器故障诊断专家系统是将在变压器故障诊断方面的多位专家所具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成大型计算机程序，着重围绕气体色谱分析，采用三比值法和特征气体对变压器运行状况进行初步分析，判断变压器的故障。专家系统利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题。现场技术人员可以利用各种信息和征兆，在计算机系统的帮助下有效的解决工程实际问题。转贴于 3变压器振动故障诊断方法的应用实例3.1 基于振动信号的故障诊断方法电力变压器铁心或绕组发生位移、松动或变形时，相对于正常状态下的振动信号，这时测得振动信号会有高频成分出现，原来一些频率处的幅值也会发生变化，并且铁心或绕组位移、松动或变形越严重，出现的高频成分越多。另外，此时在一些频率处的幅值变化也就越人。变压器铁心或绕组发生故障时，振动信号的能量分布也会发生变化。综上所述，有以下诊断铁心或绕组是否发生故障的方法4： （1）将测量得到的时域波形与正常状态下的时域波形相比较，若某处幅值出现明显的增加或抖动，说明变压器有异常状况出现。（2）将得到的振动信号进行快速傅立叶变换，得到其幅频特性曲线。在振动信号的幅频特性曲线下，相对于正常状态下的振动信号，主频或谐波分量幅值若出现明显变化，则可以认为绕组或铁心可能存在故障。对变压器进行故障诊断时，还要考虑变压器的背景资料信息，建立完备的变压器背景资料库，这对于提高变压器故障诊断的准确性具有很大的意义。现行的各种变压器故障诊断方法都是对变压器的运行状态进行离散分析，往往依据测得的变压器实际数据进行故障诊断，而对变压器的背景资料，如变压器的容量、电压等级、型号、安装地点、投运时间以及维修使用情况都没有加以重视，也几乎不涉及变压器运行状态变化的“过去”数据，极大地降低了诊断变压器故障严重程度和发展趋势的准确性。3.2变压器振动故障诊断方法的应用本文以如下组建好的监测系统为例，对试验变压器负载工况下的振动进行监测试验，选用电容作为负载。监测系统接线图如图1所示。本文考虑了不同状态下的5%的随机测试噪声，图2（a）、2（b）为副边电压、电流分别为20KV，0.008A时的变压器振动信号时域波形图和频谱图。 根据3.1 中基于振动信号的故障诊断方法（1），即时域信号来判断，由于随机测试噪声的存在，由图2（a）显然无法确定变压器是否发生故障，若对时域信号进行频谱分析，如图2（c）所示，不同故障状态下变压器的频谱图的比较，可以看处各谐波分量幅值出现了比较明显的变化，则可以认为变压器可能存在故障，因此须进行具体检测以确定故障损伤特征。尽管我国开展了电气设备在线状态监测理论研究，但由于目前运行经验缺乏，所以往往使监测系统无法精确确定，这正如预防性试验标准的制定一样，需要小断总结运行经验。因此，基于实践经验的专家系统建立势在必行，它要求进行大量的基础性研究工作，同时开展广泛的实践，积累运行经验，以期望建立准确的专家系统和报相应的监测标准。参考文献1 盛兆顺，尹琦岭，设备状态监测与故障诊断技术及应用，化学工业出版社，2002， 38-1042 陈家斌，电气设备运行维护及故障处理，中国水利水电出版社，2003. 103 陈家斌，电气设各故障检测诊断方法及实例，中国水利水电出版社，2003. 24 阎士琦，常用电气设备故障诊断技术手册，中国电力出版社，2002. 3 7
