CN109342907B - 变压器局部放电的光纤传感器结构与解调方法及监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光纤传感监测与诊断应用技术领域,特指变压器局部放电的光纤传感器结构,包括计算机、光源模块、信号解调单元、光耦合器、光纤F‑P声学传感器以及变压器,光耦合器通过光缆分别连接于光源模块、信号解调单元与光纤F‑P声学传感器,信号解调单元通过数据线连接于计算机,光纤F‑P声学传感器采用支撑梁式膜片结构安装于变压器外部。采用MEMS工艺制备的光纤F‑P声学传感器探头有利于提高传感器探头的一致性和批量生产;光纤F‑P声学传感器具有体积小巧、抗电磁干扰能力强、频率响应范围大、精度高等优势;采用多点监测的方式,故障专家诊断与报警装置能够定位变压器内部局部放电的位置,并监测放电时间与放电量。
Description
技术领域
本发明涉及光纤传感监测与诊断应用技术领域,特指一种变压器局部放电的光纤传感器结构与信号解调单元解调方法以及光纤传感器的监测方法,尤其涉及一种基于MEMS技术制备的变压器。
背景技术
电力变压器是现代整个电力工业系统中最为重要的电气运行核心设备之一,是保证供电可靠性的基础,它的运行状况好坏直接关系到电力系统能否安全经济地运行,变压器的运行可靠性在很大程度上取决于其绝缘状态。长期研究表明,大部分变压器的寿命终结是因为其丧失了应用的绝缘能力,而影响绝缘能力的最主要因素是变压器运行时的绕组温度。此外,变压器的突发性故障的主要特性表现为局部放电,因此,局部放电的监测是获取其绝缘状态信息的关键。目前对于电力变压器的局部放电的监测方法有脉冲电流法与射频测量法等,然而这些传统方法都存在抗电磁干扰能力弱、稳定性差和精度低等诸多问题。因此,现有技术有待于改进和发展。
发明内容
针对以上问题,本发明提供了一种变压器局部放电的光纤传感器及光纤传感监测方法,有效对电力变压器的局部放电进行实时监测,通过光纤F-P声学传感器能定位变压器局部放电的位置,并实现有效预警。
为了实现上述目的,本发明应用的技术方案如下:
变压器局部放电的光纤传感器结构,包括计算机、光源模块、信号解调单元、光耦合器、光纤F-P声学传感器以及变压器,光耦合器通过光缆分别连接于光源模块、信号解调单元与光纤F-P声学传感器,信号解调单元通过数据线连接于计算机,光纤F-P声学传感器采用支撑梁式膜片结构安装于变压器外部。
进一步而言,所述光纤F-P声学传感器的光纤F-P声学腔采用半导体材料SOI敏感片,由MEMS工艺加工而成。
进一步而言,所述计算机上安装有故障专家诊断与报警装置。
进一步而言,变压器局部放电的光纤传感器结构的解调方法,信号解调单元针对光纤F-P声学传感器采用强度解调方法,其解调方法如下:
1)解调系统采用高频三角波调制信号驱动F-P滤波器在的光谱范围内进行快速扫描,并对传感器反射回的光强信号进行快速运算处理,将传感器的入射光波长快速调至正交工作点的位置,其中,光纤F-P声学传感器始终工作在正交状态,获得线性输出;
2)光纤F-P声学传感器保持在正交工作点的状态上,对实时采集的光强信号进行FFT运算,获取特征频率处的幅度,然后将可算出腔长变化;
3)通过标定信息,将腔长变化转换为所探测的局部放电声源的声频信号。
进一步而言,变压器局部放电的光纤传感器结构的监测方法,光纤F-P声学传感器用于光纤传感探头,用于监测变压器内部局部放电声源的声频信号,其监测方法如下:
1)解调系统先确定局部放电声源位置的前提下,再计算局部放电等参量;
2)通过BP神经网络定位算法,定位变压器内的局部放电声源的具体位置;
3)通过监测到的声频信号的时间判断局部放电声源发生局部发电的时间点和时长;
4)通过监测到的声频信号幅度判断局部放电声源获得局部放电量的情况。
本发明有益效果:
1)采用MEMS工艺制备的光纤F-P声学传感器探头有利于提高传感器探头的一致性和批量生产;
2)光纤F-P声学传感器具有体积小巧、抗电磁干扰能力强、频率响应范围大、精度高等优势;
3)采用多点监测的方式,故障专家诊断与报警装置能够定位变压器内部局部放电的位置,并监测放电时间与放电量。
附图说明
图1是本发明整体结构示图;
图2是半导体材料SOI敏感片示图;
图3是形成掩膜层示图;
图4是光刻形成刻蚀区域示图;
图5是刻蚀形成凹腔示图;
图6是去掩膜示图。
1.计算机;2.光源模块;3.信号解调单元;4.光耦合器;5.光缆;6.光纤F-P声学传感器;7.局部放电声源;8.变压器;9.数据线;10.半导体材料SOI敏感片;20.掩膜层。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明的技术方案进行说明。
如图1所示,本发明所述变压器局部放电的光纤传感器结构,包括计算机1、光源模块2、信号解调单元3、光耦合器4、光纤F-P声学传感器6以及变压器8,光耦合器4通过光缆5分别连接于光源模块2、信号解调单元3与光纤F-P声学传感器6,信号解调单元3通过数据线9连接于计算机1,光纤F-P声学传感器6采用支撑梁式膜片结构安装于变压器8外部。以上所述构成本发明基本结构。
采用这样的结构设置,其工作原理:光源模块2的光信号经光耦合器4与光缆5后至光纤F-P声学传感器6,同时光纤F-P声学传感器6用于监测变压器8内部局部放电声源7的声频信号,信号解调单元3对光纤F-P声学传感器6反射回的光信号以及局部放电声源7的声频信号通过强度解调方法进行解调,并将数据通过数据线9输入计算机1。
实际应用中,本发明所述的信号解调单元3中引入自校准补偿算法以消除光源波动以及光纤损耗对探测光强的影响,将光纤光纤F-P声学传感器6反射的干涉光信号AD输出与光源模块2单独一路的AD输出之比作为腔长解调算法的输入,进行自补偿以提高腔长的解调精度。
实际应用中,本发明所述的光纤F-P声学传感器6相当于光纤传感探头,用于监测变压器8内部局部放电声源7的声频信号。
如图2至图6所示,所述光纤F-P声学传感器6的光纤F-P声学腔采用半导体材料SOI敏感片10,由MEMS工艺加工而成。
实际应用中,本发明所述的MEMS工艺主要包括:形成掩膜层20、光刻形成刻蚀区域、刻蚀形成凹腔、去掩膜层20,采用MEMS工艺制备的光纤F-P声学传感器6探头有利于提高传感器探头的一致性和批量生产。
更具体而言,所述计算机1上安装有故障专家诊断与报警装置。
实际应用中,本发明所述的故障专家诊断与报警装置主要是对光纤F-P声学传感器6所探测到的变压器8内部局部放电声源7位置进行报警,同时显示放电时间和放电量。
更具体而言,变压器局部放电的光纤传感器结构的解调方法,信号解调单元3针对光纤F-P声学传感器6采用强度解调方法,其解调方法如下:
1)解调系统采用高频三角波调制信号驱动F-P滤波器在的光谱范围内进行快速扫描,并对传感器反射回的光强信号进行快速运算处理,将传感器的入射光波长快速调至正交工作点的位置,其中,光纤F-P声学传感器6始终工作在正交状态,获得线性输出;
2)光纤F-P声学传感器6保持在正交工作点的状态上,对实时采集的光强信号进行FFT运算,获取特征频率处的幅度,然后将可算出腔长变化;
3)通过标定信息,将腔长变化转换为所探测的局部放电声源7的声频信号。
更具体而言,变压器局部放电的光纤传感器结构的监测方法,光纤F-P声学传感器6用于光纤传感探头,用于监测变压器8内部局部放电声源7的声频信号,其监测方法如下:
1)解调系统先确定局部放电声源7位置的前提下,再计算局部放电等参量;
2)通过BP神经网络定位算法,定位变压器8内的局部放电声源7的具体位置;
3)通过监测到的声频信号的时间判断局部放电声源7发生局部发电的时间点和时长;
4)通过监测到的声频信号幅度判断局部放电声源7获得局部放电量的情况。
以上对本发明实施例中的技术方案进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.变压器局部放电的光纤传感器结构,其特征在于:包括计算机(1)、光源模块(2)、信号解调单元(3)、光耦合器(4)、光纤F-P声学传感器(6)以及变压器(8),所述光耦合器(4)通过光缆(5)分别连接于光源模块(2)、信号解调单元(3)与光纤F-P声学传感器(6),所述信号解调单元(3)通过数据线(9)连接于计算机(1),所述光纤F-P声学传感器(6)采用支撑梁式膜片结构安装于变压器(8)外部;
所述光纤F-P声学传感器(6)的光纤F-P声学腔采用半导体材料SOI敏感片(10),由MEMS工艺加工而成;
所述信号解调单元(3)针对光纤F-P声学传感器(6)采用强度解调方法,其解调方法如下:
1)解调系统采用高频三角波调制信号驱动F-P滤波器在的光谱范围内进行快速扫描,并对传感器反射回的光强信号进行快速运算处理,将传感器的入射光波长快速调至正交工作点的位置,其中,光纤F-P声学传感器(6)始终工作在正交状态,获得线性输出;
2)光纤F-P声学传感器(6)保持在正交工作点的状态上,对实时采集的光强信号进行FFT运算,获取特征频率处的幅度,然后将可算出腔长变化;
3)通过标定信息,将腔长变化转换为所探测的局部放电声源(7)的声频信号。
2.根据权利要求1所述的变压器局部放电的光纤传感器结构,其特征在于:所述计算机(1)上安装有故障专家诊断与报警装置。
3.根据权利要求1~2任一所述的变压器局部放电的光纤传感器结构的监测方法,其特征在于:所述的光纤F-P声学传感器(6)用于光纤传感探头,用于监测变压器(8)内部局部放电声源(7)的声频信号,其监测方法如下:
1)解调系统先确定局部放电声源(7)位置的前提下,再计算局部放电参量;
2)通过BP神经网络定位算法,定位变压器(8)内的局部放电声源(7)的具体位置;
3)通过监测到的声频信号的时间判断局部放电声源(7)发生局部发电的时间点和时长;
4)通过监测到的声频信号幅度判断局部放电声源(7)获得局部放电量的情况。
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