CN110320433A - 变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置 - Google Patents

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    • G—PHYSICS
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    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明的实施例公开一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置，所述方法包括：步骤1，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；步骤2，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；步骤3，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；步骤4，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；步骤5，重新排列，得到滤波后的振动信号序列。

Description

变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置
技术领域
本发明涉及变压器领域，尤其涉及一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置。
背景技术
随着智能电网的高速发展，电力设备安全稳定运行显得尤其重要。目前，对超高压及以上电压等级的电力设备开展运行状态检测，尤其是对异常状态的检测显得愈加重要和迫切。电力变压器作为电力系统的重要组成部分，是变电站中最重要的电气设备之一，其可靠运行关系到电网的安全。一般而言，变压器的异常状态可分为铁芯异常与绕组异常。铁芯异常主要表现为铁芯饱和，绕组异常通常包括绕组变形、绕组松动等。
变压器异常状态检测的基本原理是提取变压器运行中的各特征量，分析、辨识并跟踪特征量以此监测变压器的异常运行状态。检测方法按照接触程度可分为侵入式检测和非侵入式检测；按照是否需停机检测可分为带电检测和停电检测；按照检测量类型可以分为电气量法和非电气量法等。相比而言，非侵入式检测可移植性强，安装更方便；带电检测不影响变压器运行；非电气量法与电力系统无电气连接，更为安全。当前变压器运行状态的常用检测方法中，包括检测局部放电的脉冲电流法和超声波检测法、检测绕组变形的频率响应法以及检测机械及电气故障的振动检测法等。这些检测方法主要检测变压器绝缘状况及机械结构状况，其中以变压器振动信号(振声)的检测最为全面，对于大部分变压器故障及异常状态均能有所反应。
变压器在运行过程中，铁芯硅钢片的磁致伸缩与绕组电动力引起的振动会向四周辐射不同幅值和频率的振声信号。变压器正常运行时对外发出的是均匀的低频噪声；如果发出不均匀声音，则属不正常现象。变压器在不同运行状态下会发出有区别性的声音，可通过对其发出声音的检测，掌握变压器的运行状况。值得关注的是，对变压器不同运行状态下发出声音的检测不仅可以检测很多种引起电气量变化的严重故障，还可以检测许多并未危及绝缘的没有引起电气量变化的异常状态，比如变压器内外部零部件松动等。
由于振声检测方法利用了变压器发出的震动信号，很容易受到环境噪声的影响，因此如何有效地识别振声与噪声，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置，计算比较简单。
一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法，包括：
步骤1，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；
步骤2，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
步骤3，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；
步骤4，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；
步骤5，重新排列，得到滤波后的振动信号序列
一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波装置，包括：
输入单元，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；
分块单元，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
第一更新单元，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；
第二更新单元，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；
排列单元，重新排列，得到滤波后的振动信号序列
本发明提出一种新的针对变压器异常状态振声检测方法中噪声滤除方法，用了变压器震动信号与环境噪声之间的机制差异：噪声之间相互独立，而振声信号在细尺度上是线性可预测的。通过线性预测，滤除背景噪声所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算非常简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的实施例基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法的示意图；
图2为本发明应用场景的基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法的示意图；
图3为本发明的实施例基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波装置的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
为了描述的方便，描述以上装置是以功能分为各种单元/模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元/模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
如图1所示，为一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法，包括：
步骤1，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；如所述振动信号序列的长度为奇数，则去掉所述振动信号序列中的最后一个数据。
步骤2，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
步骤3，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；所述步骤3包括：
rn＝on-P[en]
上式中，P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子；
rn表示残差；表示滤波后的第2n-1个振动信号幅值；
P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子。
步骤4，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；所述步骤4包括：
rn＝en-P[on]
上式中，P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子；
rn表示残差；表示滤波后的第2n个振动信号幅值。
步骤5，重新排列，得到滤波后的振动信号序列
按照原来的顺序排列，比如奇数列的第一个元素是滤波后的振动信号序列的第一个元素，偶数列的第一个元素是滤波后的振动信号序列的第2个元素，依此类推。
本发明提出一种崭新的针对变压器异常状态振声检测方法中噪声滤除放。所提出的方法利用了变压器震动信号与环境噪声之间的机制差异：噪声之间相互独立，而振声信号在细尺度上是线性可预测的。通过线性预测，滤除背景噪声所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算非常简单。
如图2所示，所述方法包括：
1.输入数据
输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度，要求N为偶数，如果N为奇数，则去掉最后一个数据。
2.数据分组
按照顺序，将数据分为奇数序列O和偶数序列E。
3.计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值
rn＝on-P[en]
上式中，
P[*]：线性预测算子；U[*]：线性更新算子
rn：残差；滤波后的第2n-1个振动信号幅值
4.计算偶数序列和奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值
rn＝en-P[on]
上式中，
P[*]：线性预测算子；U[*]：线性更新算子
rn：残差；滤波后的第2n个振动信号幅值。
如图3所示，一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波装置，包括：
输入单元31，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；
分块单元32，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
第一更新单元33，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；
第二更新单元34，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；
排列单元35，重新排列，得到滤波后的振动信号序列
由于振声检测方法利用了变压器发出的震动信号，很容易受到环境噪声的影响，因此如何有效地识别振声与噪声，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
本专利提出一种崭新的针对变压器异常状态振声检测方法中噪声滤除放。所提出的方法利用了变压器震动信号与环境噪声之间的机制差异：噪声之间相互独立，而振声信号在细尺度上是线性可预测的。通过线性预测，滤除背景噪声所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算非常简单。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波方法，其特征在于，包括：
步骤1，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；
步骤2，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
步骤3，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；
步骤4，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；
步骤5，按照原顺序重新排列，得到滤波后的振动信号序列
为滤波后振动信号序列的第一个元素。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述振动信号序列的长度为奇数，则去掉所述振动信号序列中的最后一个数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
rn＝on-P[en]
上式中，P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子；
rn表示残差；表示滤波后的第2n-1个振动信号幅值；
P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
rn＝en-P[on]
上式中，P[*]表示线性预测算子；U[*]表示线性更新算子；
rn表示残差；表示滤波后的第2n个振动信号幅值。
5.一种基于线性预测的变压器异常状态振声检测的信号滤波装置，其特征在于，包括：
输入单元，输入实测的振动信号序列S＝[S1,S2,…,SN],N为振动信号序列的长度；所述N为偶数；
分块单元，按照顺序，将所述振动信号序列中的数据分为奇数序列O和偶数序列E；
第一更新单元，按照顺序，计算奇数序列和偶数序列之间的残差并更新，得到奇数序列估计值；
第二更新单元，计算所述偶数序列和所述奇数序列之间的残差并更新，得到偶数序列估计值；
排列单元，重新排列，得到滤波后的振动信号序列
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