CN101782426B - 电力变压器绕组松动故障振动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力变压器绕组松动故障振动检测方法，本方法以大型电力变压器绕组为监测对象，采集电力变压器绕组的原始振动信号并作归一化处理，通过计算振动信号的傅里叶频谱、峰度值、6个时间尺度采样熵的和、二阶采样熵对绕组的特殊振动状态、轻度松动、中度松动和严重松动做出判断。本发明采用对绕组机械结构变化敏感的振动信号进行分析实现对绕组不同程度的松动情况进行检测，尤其对发生轻度松动的情况也能做出很好的检测。

Description

电力变压器绕组松动故障振动检测方法

技术领域

本发明涉及电力变压器安全监测技术领域，特别涉及一种利用电力变压器绕组振动信号对绕组进行松动故障诊断的方法。

背景技术

大型电力变压器在电网系统中是非常重要而且昂贵的设备。电力变压器故障导致的输电网络中断会造成相当严重的经济损失和社会影响，因此保证大型电力变压器的正常运行非常必要。

变压器在运行中，受短路冲击、直流偏磁影响的振动加剧和绝缘的逐渐老化的影响，绕组容易出现松动的情况。当绕组出现松动后，其抗短路能力变差，继续的短路冲击或雷击会使绕组进一步松散，甚至变形。松散的绕组也容易在电磁力作用下产生振动，互相磨擦使绝缘损坏。久而久之，绕组松动最终可能发展成为绕组严重变形或绕组短路等致命性的故障。

尽早检测出变压器绕组松动的状况对保证变压器的正常运行至关重要，目前尚无有效的解决方案。常用的绕组故障诊断方法主要是针对绕组变形的故障，典型的包括频率响应法(FRA)和超声检测方法。FRA是一种成熟的绕组故障诊断方法，其原理是在一个宽频范围上测量变压器绕组的阻抗，并将测量结果与一组参考测量值进行比较，判断绕组是否发生变形。但在变压器绕组产生松动时，绕组的阻抗并不会发生大的变化，这为该方法的应用带来局限，而且通常FRA需要使用复杂的频率扫描技术。

公开号为CN1332374、名称为“变压器绕组变形超声检测方法和装置”的中国专利中公开了一种基于脉冲超声波反射原理的方法，它通过由变压器油箱处向变压器内部发射脉冲超声波并接收回波，将其转为电信号并处理后，通过计算机反映出实际的绕组变形部位，形状和大小。但是这种方法在绕组工艺偏差范围内的变形无法做出判断，更不能诊断绕组松动这种情况。

发明内容

本发明以大型电力变压器绕组为监测对象，提出一种基于振动信号分析的绕组松动故障诊断方法，实现对绕组松动程度的判别。

一种变压器绕组松动故障的诊断方法，包括下列步骤：

(1)采集电力变压器绕组的振动信号：

将振动传感器固定在电力变压器油箱高压侧表面，变压器低压绕组短路，在高压绕组加一较低电压使低压绕组电流接近额定电流，采集此时的振动信号。

(2))计算采集到的振动信号傅里叶幅值谱：

将采集到的振动信号经归一化处理后，计算其傅里叶幅值谱。若傅里叶幅值谱中出现不同于100Hz的频率成分，并且其幅值可以比拟100Hz频率成分的幅值，表示绕组的压紧力出现明显的下降现象，利用步骤(3)计算绕组压紧力，否则转至步骤(4)。

(3)利用出现的非100Hz频率成分利用下面公式计算等效绕组垫块的刚度常数：

$\mathrm{\ϵ}=\sqrt{(\frac{{\mathrm{\ω}}^2{l}_B{l}_{H}M}{A_s(l_B+l_H)}-a)/3b}$

式中：a、b为常数；

ω为非100Hz频率成分的频率；

l_B为绕组最上面垫块的厚度；

l_H为绕组最下面垫块的厚度；

M为绕组线饼的总质量；

A_s为每层垫块的总面积；

然后计算压紧力T＝A_s(αε+bε³)，并与正常时压紧力对比可得知压紧力下降程度。

(4)计算采样的振动信号的采样熵(Sample Entropy)值，记为e₁，对于时间尺度w，w取2～6的整数，从信号的第一点开始，将信号的相邻n点进行平均，构成新的信号x(t)，t取2～6的整数，并计算新信号x(t)的采样熵值，记为e₂～e₆。计算六个采样熵值e₂～e₆的总和e_sum。

(5)判断绕组压紧力是否正常：

计算采样的振动信号的峰度值k，对比正常压紧力情况下信号的峰度值，若k的变化不大于0.5，表明绕组压紧力正常或发生较小变化，采用步骤(6)作进一步判别，否则转至步骤(7)。

(6)按步骤(4)计算绕组压紧力正常时振动信号6个时间尺度的采样熵和e_nsum。对比e_nsum和e_sum，若两者差值超过0.15表示绕组压紧力发生轻度下降，差值与压紧力下降量的关系可近似按照线性关系进行计算。

(7)计算每个周期振动信号的采样熵，所述的周期为20ms，得到一个采样熵序列，计算这个序列的采样熵值s_e，称为二阶采样熵，如果s_e不大于0.3，表示绕组出现中度的松动，若s_e值超过0.3，则说明绕组发生较严重的松动甚至变形。在每种绕组松动程度内，e_sum值随压紧力线性单调变化，可以根据其值估计绕组的松动程度。

所述的步骤(4)中构造新信号x(t)的方法为：

新信号x(t)的第1点y₁是采样的振动信号前w点s₁，s₂...，s_w的平均值，第2点y₂是振动信号w+1～2w点s_w+1，s_w+2...，s_2w的平均值，依此类推第j点y_j是振动信号(j-1)w+1～jw点S_(j-1)w+1，s_(j-1)w+2...，s_jw的平均值，即：

j为正整数。

所述的步骤(4)中计算采样熵的方法为：

A、统计采集到得振动信号中与信号第n点开始的连续m个采样点构成的矢量在其邻域r中相邻的m点矢量的个数d_n，计算矢量的个数d_n的总和

同样的方法计算N_m+1；其中，r是常数，为振动信号的标准偏差的固定百分比；n、m为正整数：

B、计算N_m与N_m+1之比的自然对数，即为采样熵。

所述的步骤(5)计算采样的振动信号的峰度值k值的方法为：

计算N点的采样信号x(n)(n＝1～N)的峰度值k：

$k=\frac{\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^4}{{\left(\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2\right)}^2}-3$

其中，x_i是x(n)的第i点，x是x(n)的均值，i取1～N。

所述的步骤(7)中计算二阶采样熵的方法为：

A、将采样的10秒钟的振动信号平均划分成500个子信号；

B、计算每个子信号的采样熵值，然后将所有熵值排列起来组成新的时间序列；

C、计算这个新的时间序列的采样熵值，即为二阶采样熵s_e。

本发明的有益效果为：1、目前采用的电气测量方法及其他方法并不能准确的检测松动故障，本方法采用对绕组机械结构变化敏感的振动信号进行分析，实现对绕组松动准确进行检测。2、本发明方法与变压器无任何电气连接，对整个电力系统的运行影响很小。3、本发明方法能够对绕组不同程度的松动情况进行检测，尤其对发生轻度松动的情况也能很好的检测。

附图说明

图1为本发明方法的原理示意图；

图2为本发明方法的流程示意图；

图3为本发明进行绕组松动诊断采用的装置结构示意图；

图4为绕组发生特殊振动情况下的波形和频谱示意图；

图5为本发明方法中计算时间尺度为3时采样熵的新信号构造方法示意图；

图6为本发明方法计算采样熵的方法示意图；

图7为本发明方法计算二阶采样熵的方法示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明方法做进一步说明。

变压器运行时产生的振动主要包括绕组振动和铁心振动，其中绕组振动是由于负载电流与漏磁场的相互作用引发的动态电磁力施加于绕组上而产生的。当在变压器高压绕组施加一低电压，低压绕组短路时，变压器本体的振动主要是绕组引起的振动，铁心振动可以忽略。变压器绕组的振动会通过绝缘油和支撑部件传递到油箱壁上，所以通过监测变压器油箱壁上的振动就可以反映出绕组的振动。理想情况下，绕组振动和负载电流的平方成正比关系，而负载电流是50Hz的正弦波，所以绕组振动是100Hz的正弦波。

图1是本发明方法的原理示意图，首先采集绕组的原始振动信号并作归一化处理，然后通过计算信号的傅里叶频谱、峰度值、6个时间尺度采样熵的和、二阶采样熵对绕组的特殊振动状态(绕组某阶固有频率和100Hz倍频频率重合)、轻度松动、中度松动和严重松动做出判断。

图2为本发明实施的流程示意图，给出了本发明所述方法的实施步骤。

图3为本发明进行绕组松动诊断采用的装置结构示意图，该装置包括电力变压器1、振动传感器2、信号采集装置3、处理终端4。首先使用振动采样装置和振动传感器将变压器绕组振动信号采集到计算机中，然后运用本发明所述方法对信号进行分析，最终给出结论。

在进行诊断时，为了便于不失真的获取不同幅值的振动信号，须选用灵敏度较高的振动传感器；为了保证传感器在采样滤波频带之内的振动响应，将振动传感器固定在油箱侧壁上应采用磁座吸附或胶水粘接的方式。振动采样装置包括前置放大、抗混叠滤波、AD采样等主要模块，其中AD采样位数至少12位，抗混叠滤波器截止频率为2000Hz。进行振动信号采样时，采样频率至少为4000Hz，采样时间不少于10秒。

在本实施例中，采集振动信号的采样频率设置为4096Hz，采样时间为10秒，AD模块采样位数为12位，并以上述配置对绕组在7中不同压紧力情况下(绕组压紧力逐渐降低)采集了7组数据，其中1组在采集时绕组压紧力完好，2组采集时绕组轻微松动，1组采集时绕组发生共振，2组采集时绕组为中度松动，1组采集时绕组为严重松动。

绕组由多个铜绕线绕成的线饼和绝缘纸垫块叠合并压紧而成。绕组轴向的压紧力对绕组机械结构的固有频率影响很大，因此通过绕组固有频率的变化可以判断出绕组压紧力的变化。绕组的固有频率和100Hz的某倍频频率重合会使得绕组振动波形发生急剧变化，其特点是绕组振动波形的傅里叶谱中出现和其100Hz振动频率成分相近似的100Hz倍频频率成分。

图4为绕组发生上述情况的典型振动信号和频谱，此时绕组的固有频率接近200Hz，绕组振动频谱中出现高于100Hz频率成分的200Hz频率成分。

绕组压紧力的减小导致的减小，最终导致绕组固有频率的减小。绕组中使用的绝缘纸垫块是非线性材料，在一定的压强(σ：0-110⁴kg/cm²)范围内，等效绕组垫块的刚度常数ε和压强σ可认为存在下述关系：

σ＝aε+bε³

其中a＝1050kg/cm²，b＝17500kg/cm²。绕组的固有频率在理想的情况下，其固有频率可表示为：

$\mathrm{\ω}=\sqrt{\frac{A_s(l_B+l_H)(a+3b{\mathrm{\ϵ}}^2)}{l_B{l}_{H}M}}$

式中ω是绕组固有频率，l_B是绕组最上面垫块的厚度，l_H是绕组最下面垫块的厚度，M是绕组线饼的总质量，A_s是纸垫块的总面积。由上式解出的值，然后从绕组的压紧力公式T＝A_s(a_ε+bε³)近似得到此时绕组压紧力的大小，最终可估算出绕组压紧力下降的程度。在本实施例中，发生共振时ω＝200Hz，l_B＝l_h＝17cm，M＝460Kg，A_s约为10⁴cm²，根据上面公式最终计算得到ε约0.55，压紧力约为3500牛，与实际完好时6000牛相差较大。3500N和实际测量值为4000牛左右，在误差允许范围之内。

除轴向压紧力之外，绕组线饼还受到其他线饼的重力。在变压器运行时，绕组线饼则受到轴向和径向电磁作用力。由于实际绕组机械结构和绕组空间剩磁场的复杂性，绕组线饼的受力情况比较复杂，随绕组压紧力的变化是非线性的。在绕组轴向压紧力较大时，绕组其它受力相对较小，机械结构紧密，其振动波形正半周和副半周(和交变电磁力的正半周和副半周对应)几乎一致。但当绕组松动达到一定程度时，绕组在交变电磁力正半周和副半周受力出现明显不同，其振动波形两个半周也将会随之不同。此外，在绕组松动时，由于线饼铜绕线的刚度有限，其局部导线振动会发生颤动，导致绕组振动波形变形。总而言之，在绕组松动到一定程度的时候，绕组的振动波形发生较大变化。对于振动信号半周期波形向平顶波发展的情形，其分布向均匀分布趋近，而对于信号中出现出较多能量较高的高次谐波的情况来说，根据中心极限定理，其分布将会向高斯信号趋近。峰度是表征信号分布的一个高阶统计量指标，能够反映信号波形的变形，故而通过峰度值的变化可以对绕组压紧力发生较大变化的情况进行判别。

计算N点的采样信号x(n)(n＝1～N)的峰度值k：

$k=\frac{\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^4}{{\left(\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2\right)}^2}-3$

其中，x_i是x(n)的第i点，x是x(n)的

，i取1～N。一般采用时间为1秒以上的数据进行计算，因此N＞4000，在本实施例中我们采用10s数据进行计算，得到N＝40960。

如果振动信号峰度和绕组压紧力完好时振动信号的峰度相比出现了大于0.5的变化，则振动信号波形出现了较大变化，也就表明绕组压紧力发生较大变化。

对本实施例实验得到的一组绕组正常数据、两组绕组轻微松动数据、一组特殊振动数据、两组中度松动数据、一组严重松动数据按上述公式计算得到k值按压紧力大小顺序排列分别为1.69，1.70，1.71，2.45，1.63，1.54，1.44，其中的特性振动数据表示有共振发生，从上述数据中可以看出发生轻微松动时k值变化很小，而发生中度以上松动的时候k值均发生了较大变化。对于绕组压紧力下降不大的情况，其振动变化是轻微的，主要表现在振动信号局部发生较小的非线性变形。实验表明，这种非线性变形随着绕组压紧力的减小而增加。与绕组正常振动信号相比，非线性变形后的振动信号在多时间尺度上的复杂性度量增加。时间尺度可简单的认为是采样时间间隔。这里，复杂性度量的计算采用了一种常用的算法，称为采样熵(SampleEntropy)。本发明中采用了6个时间尺度，即对w＝1～6分别计算采样熵值。对于w＝1而言，就是采用振动信号直接进行采样熵值的计算，对于w＝2～6来说，则是首先由振动信号构造一个新的信号后再计算采样熵值。

图5表示构造新信号的情形，以时间尺度w＝3为例，新信号的第1点y₁是振动信号前3点S₁、S₂、S₃的平均值，第2点y₂是振动信号4～6点S₄、S₅、S₆的平均值，依此类推第j点y_j是振动信号3j-2～3j点振动信号s_3j-2 s_3j-1 s_3j的平均值，

计算采样熵的步骤如下：

1、统计振动信号中与信号第n点开始的连续m个采样点构成的矢量在其邻域r中相邻的m点矢量的个数d_n，计算

其中n的取值范围是1～N，N为信号的长度。同理，计算N_m+1；其中，r是常数，为振动信号的标准偏差sd的固定百分比，一般为10％-20％；n、m为正整数：

2、计算N_m与N_m+1之比的自然对数作为采样熵。

在本实施例中，上述步骤(1)的信号长度N＝40960，m＝2，r＝0.2sd。由于归一化信号的标准偏差为1，则r取0.2。

此外，在上面步骤1对信号统计dn₁时，不统计矢量自身，也不进行重复统计。举例来说，假定矢量

和

相邻，统计与

相邻的矢量个数时，由于已经将

统计在内，则在统计与

相邻的矢量个数时，不再统计。

如图6所示，以m＝3为例说明如何从模拟的信号x(t)(t＝1，2，3...)统计d₁。图6中和信号前三点x₁，x₂和x₃相邻的三对虚线分别表示x₁±r，x₂±r，x₃±r。在图中，和矢量[x₁，x₂，x₃]相邻的只有矢量[x₂₈，x₂₉，x₃₀]，即点x₂₈在点x₁的r邻域里，点x₂₉在点x₂的r邻域里，点x₃₀在点x₃的r邻域里。那么，对于信号x(t)来说，m＝3时d₁＝1。

实验表明，6种时间尺度的采样熵的总和e_sum能较好的表征绕组压紧力的变化。和正常压紧力振动信号计算得到的多尺度采样熵的和e_nsum相比，如果e_nsum和e_sum的差值出现0.15以上的变化则说明绕组出现了轻度的松动。在一定的绕组压紧力范围内，e_nsum和e_sum的差值和压紧力下降量的关系是近似线性关系。

对本实施例中得到的实验变压器的7组信号计算采样熵并计算和值得到下表：

表1  实验变压器振动数据在不同时间尺度下的采样熵与和值

	w＝1	w＝2	w＝3	w＝4	w＝5	w＝6	和值
								第一组	0.22	0.18	0.14	0.11	0.08	0.07	0.80
第二组	0.26	0.22	0.21	0.15	0.10	0.07	1.01
								第三组	0.26	0.24	0.21	0.17	0.15	0.14	1.17
第四组	0.31	0.36	0.32	0.24	0.20	0.28	1.71
								第五组	0.21	0.27	0.30	0.24	0.16	0.12	1.30
第六组	0.19	0.30	0.38	0.36	0.29	0.23	1.75
								第七组	0.23	0.31	0.39	0.52	0.56	0.48	2.49

上表第一组数据是在实施本方法的变压器绕组压紧力完好时所测，第二组至第四组则是在绕组压紧力近似等值递减的情况下所测，其中第四组是发生绕组共振的数据，其振动信号频谱中非100Hz频率的幅度大于100Hz幅值。从表中可以看出，除了共振数据组之外，6个尺度采样熵的和值随压紧力的逐渐降低而升高，前面3组线性性较好。

对于绕组发生中度松动以上的情况，其机械结构的非线性特性更加明显，振动时受力非常复杂。实验发现，绕组在负载电流每周期产生的振动总是带有一定的随机性，而在绕组松动到较为严重的时候，其振动信号表现出较强的随机性。因此，根据绕组振动信号随机性的程度可以度量绕组是否松动到严重的程度。本发明设计了一种度量随机性的方法，称为二阶采样熵。

图7为本发明计算二阶采样熵的过程，将采样的10秒钟信号按采样周期划分成500个子信号，每个子信号含有的点数为采样频率f_s/50。首先计算每个子信号的采样熵值，然后将所有熵值排列起来组成新的时间序列，最后计算这个新的时间序列的采样熵值s_e。如果s_e大于0.3则认为绕组松动达到严重的程度。对实施本方法变压器的7组振动信号分析表明，前5组更是接近于0，第六组为0.12，只有最后一组为0.43，超过了0.3，因此可认定最后一组发生了严重松动，这与实际情况相吻合。

在绕组出现中度以上松动的情况下，前面计算得到的6个时间尺度的采样熵之和随绕组压紧力下降值单调上升，因此可利用其进行压紧力下降程度的大致判断。

在本实施例中，从前面表1中可以看出，第五组数据的采样熵和值超过了2倍于第一组数据采样熵的和值，其中，第一组数据表示压紧力完好，因此可以判断此时压紧力至少下降为原来压紧力的一半以下，与实际情况相符合。

综上所述，本发明为诊断变压器绕组松动程度提供了一种实用的方法，本方法实施简单，易于操作。本发明的最佳实施步骤已被阐明，由本领域普通技术人员做出的而各种改型都不会脱离本发明的范围。

Claims (3)

1.一种电力变压器绕组松动故障振动检测方法，包括以下步骤：

(1)采集电力变压器绕组的振动信号：

将振动传感器固定在电力变压器油箱高压侧表面，变压器低压绕组短路，在高压绕组加一较低电压使低压绕组电流接近额定电流，采集此时的振动信号；

(2)计算采集到的振动信号傅里叶幅值谱：

若傅里叶幅值谱中出现不同于100Hz的频率成分，并且其幅值近似于100Hz频率成分的幅值，则表示绕组的压紧力出现明显的下降现象，利用步骤(3)计算绕组压紧力；若傅里叶幅值谱中没有出现不同于100Hz的频率成分，则转至步骤(4)；

(3)计算绕组压紧力：

用下面公式计算绕组垫块的刚度常数ε：

式中：a＝1050kg/cm²，b＝17500kg/cm²；

ω为不同于100Hz频率成分的频率；

l_B为绕组最上面绕组垫块的厚度；

l_H为绕组最下面绕组垫块的厚度；

M为绕组线饼的总质量；

A_s为每层等效绕组垫块的总面积；

计算压紧力T，T＝A_s(aε+bε³)，并与正常时压紧力对比，得到压紧力下降程度，结束检测过程；

(4)计算振动信号和由振动信号生成的新信号的采样熵值：

A、计算采样的振动信号的采样熵值，记为e₁；

B、取时间尺度w＝2、3、4、5、6，从信号的第一点开始，将采样的振动信号的相邻若干点进行平均，取平均值构成新的信号x(t)，t的值与时间尺度w一致，并分别计算新信号x(t)的采样熵值，记为e₂～e₆；

C、计算六个采样熵值e₂～e₆的总和e_sum； 

所述的计算采样熵的方法为：

A、计算采集到的振动信号中与振动信号第n点开始的连续m个采样点构成的矢量在其邻域r中相邻的m点矢量的个数d_n，计算矢量的个数d_n的总和；其中，r是常数，表示振动信号的标准偏差的固定百分比；n、m为正整数：矢量的个数d_n的总和 同样的方法计算N_m+1：

B、计算N_m与N_m+1之比的自然对数，即为采样熵；

(5)判断绕组压紧力是否正常；

计算采样的振动信号的峰度值k，对比压紧力正常情况下信号的峰度值，若k的变化不大于0.5，表明绕组压紧力正常或发生较小变化，采用步骤(6)作进一步判别，否则转至步骤(7)；

所述的计算采样的振动信号的峰度值k的方法：

计算N点的采样信号x(n)(n＝1～N)的峰度值k：

其中，x_i是x(n)的第i点， 是x(n)的均值，i取1～N，N为正整数；

(6)按步骤(4)的方法计算绕组压紧力正常时振动信号6个时间尺度的采样熵和e_nsum；对比e_nsum和e_sum，若两者差值超过0.15，表示绕组压紧力发生轻度下降，结束检测过程；

(7)计算采样的振动信号每个周期的采样熵，所述的周期为20ms，得到一个采样熵序列，计算这个序列的采样熵值s_e，称为二阶采样熵，如果s_e不大于0.3，表示绕组出现中度的松动；若s_e值超过0.3，则说明绕组发生较严重的松动甚至变形。

2.如权利要求1所述的电力变压器绕组松动故障振动检测方法，其特征在于：所述的步骤(4)中构造新信号x(t)的方法为：

所取的相邻若干点的个数由时间尺度w确定；

新信号x(t)的第1点y₁是采样的振动信号前w点s₁，s₂，...s_w的平均值，第2点y₂是振动信号w+1～2w点s_w+1，s_w+2，...s_2w的平均值，依此类推第j点y_j是振动信号(j-1)w+1～jw点振动信号s_(j-1)w+1，s_(j-1)w+2，...s_jw的平均值，即： 

j为正整数。

3.如权利要求1所述的电力变压器绕组松动故障振动检测方法，其特征在于：所述的步骤(7)中计算二阶采样熵的方法为：

A、将采样10秒钟的振动信号平均划分为500个子信号；

B、计算每个子信号的采样熵值，将所有熵值排列起来组成新的时间序列；

C、计算新的时间序列的采样熵值，即为二阶采样熵。 

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