CN114878118A - 一种变压器声振信号融合检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变压器声振信号融合检测方法及系统。本发明方法采用的技术方案为：对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。本发明兼顾了声学信号对于高频的敏感特性与振动信号对于低频的辨识可靠度，获得了测试设备丰富的信息参量，进而可实现测试设备状态的可靠检测。

Description

一种变压器声振信号融合检测方法及系统

技术领域

本发明属于变压器信号检测领域，具体地说一种变压器声振信号融合检测方法及系统。

背景技术

电力变压器作为电能远距离输送及分配的重要电力设备，其安全、可靠运行是保障用户正常生产生活的关键。由于电力变压器工作环境复杂、运行周期长，其故障产生的概率会大大增加，若故障得不到及时处理，则将扩大电力系统的停电面积，进而造成经济损失。因此，及时发现电力变压器的潜在故障，进而提高变压器运行的安全性，对于增强电力系统运行的可靠性、降低设备检修、维修成本具有重要意义。

由于电力变压器的振动状态可表征其相应状态下的工作状况，因此，通过开展变压器振动信号的检测工作，即可实现对变压器设备状态的辨识。然而，为获得完整的测量目标振动信号则需要布置大量的传感器，且对于某些特殊部位通常难以布置传感器。因此，常规基于振动信号分析的电力设备故障诊断方法只能测量局部的振动信号，难以得到较好的辨识结果。

当设备发生故障时，其内部组件或结构会因此发生机械形变，会产生不同于正常运行情况的异响，可以作为诊断缺陷及故障的重要特征参量；同时，基于声学信号的测量方法无需接触测试设备、成本低廉及易实现，因此也被逐渐应用于电力设备的检测中。然而，对于某些微弱的振动信号而言，基于声信号的测量方法通常难以测量得到其完整的信号参量，因此也在一定程度上限制了该方法的发展。

常规的单一类型信号检测方法大多存在提供的状态信息量不完整的问题，可能会带来较大的误差，故在很多情况下难以得到较好的检测结果，进而影响电力系统的可靠运行。由于声信号具备整个声场的全局特性，而振动信号则对于指定测试点的局部特征更为敏感，有鉴于此，有必要提供一种有效融合声振测量信息的检测方法，以使其既能够得到测试设备丰富的检测信息参量，同时也显著提升检测状态的辨识度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种变压器声振信号融合检测方法及系统，其兼顾声学信号对于高频的敏感特性与振动信号对于低频的辨识可靠度，利用傅里叶变换等集成度高的算法，以获得测试设备丰富的信息参量，进而实现测试设备状态的可靠检测。

为此，本发明采用的一种技术方案为：一种变压器声振信号融合检测方法，其包括：

步骤1)，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

步骤2)，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

步骤3)，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

步骤4)，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

进一步地，步骤1)中，短时傅里叶变换的公式如下：

式中，V_s ^STFT、P_s ^STFT分别表示原始振动信号V_s、原始声学信号P_s经短时傅里叶变换后的振动功率谱信号、声学功率谱信号，它们是关于时间t与声信号频率f的二维函数；g(t-τ)表示中心位于某一时刻τ的时间窗函数，τ为一常数；

表示虚数单位，ω＝2πf表示角频率。

进一步地，步骤2)中，对声学功率谱信号进行A计权计算时，A计权关于时域L_A(t)与频域A(f)的计算公式如下：

式中，f为声信号频率，f_i,i＝1,2,3,4为常数项，A₁₀₀₀表示归一化常数项，τ表示某一时刻，为一常数；ξ表示从某时刻到观测时刻的时间积分变量；p_A(ξ)表示时间为ξ时的A计权声压；p₀为参考声压。

进一步地，步骤3)中，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比ψ，计算公式如下：

式中，f_current表示当前计算频率的幅值大小，f_total表示计算频段下的总体幅值；

基于信息熵的可加性性质，将振动功率谱信号的幅值占比与声学功率谱信号的幅值占比进行有机结合，得到融合后的声振幅值信息参量：

式中，σ_i表示在第i个频率时声振融合信号的幅值谱，

分别表示振动功率谱信号和声学功率谱信号在第i个频率时的幅值占比，N⁺表示正整数。

进一步地，步骤4)中，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息进行逆傅里叶变换，变换公式如下：

式中，a为最终得到的声振融合时域数据，ifft表示逆傅里叶变换，

表示振动功率谱信号的相位信息，σ表示声振融合信号的幅值谱。

本发明采用的另一种技术方案为：一种变压器声振信号融合检测系统，其包括：

短时傅里叶变换单元，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

A计权计算单元，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

幅值占比融合单元，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

逆傅里叶变换单元，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

本发明克服了常规基于单一信号检测方法难以获得综合状态信息的不足，兼顾了声学信号对于高频的敏感特性与振动信号对于低频的辨识可靠度，利用傅里叶变换等集成度高的算法，实现简单、计算高效，获得了测试设备丰富的信息参量，进而可实现测试设备状态的可靠检测。

本发明简单、高效、准确，得到的声振融合数据所包含的变压器状态信息丰富，为变压器故障诊断提供了精确、可靠地数据来源。

附图说明

图1为本发明变压器声振信号融合检测方法的流程示意图；

图2(a)为本发明方法应用时采用的原始振动信号的时域示意图；

图2(b)为本发明方法应用时采用的原始振动信号的频域示意图；

图2(c)为本发明方法应用时采用的原始声学信号的时域示意图；

图2(d)为本发明方法应用时采用的原始声学信号的频域示意图；

图2(e)为采用本发明方法应用后的融合信号的时域示意图；

图2(f)为采用本发明方法应用后的融合信号的频域示意图；

图3为本发明变压器声振信号融合检测系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合实施例和说明书附图对本发明的技术方案进行更加清楚、完整的描述。

实施例1

本实施例提供一种变压器声振信号融合检测方法，如图1所示，其包括：

步骤1)，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

步骤2)，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

步骤3)，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

步骤4)，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

具体地，步骤1)中，短时傅里叶变换的公式如下：

式中，V_s ^STFT、P_s ^STFT分别表示原始振动信号V_s、原始声学信号P_s经短时傅里叶变换后的振动功率谱信号、声学功率谱信号，它们是关于时间t与声信号频率f的二维函数；g(t-τ)表示中心位于某一时刻τ的时间窗函数，τ为一常数；

表示虚数单位，ω＝2πf表示角频率。

具体地，步骤2)中，对声学功率谱信号进行A计权计算时，A计权关于时域L_A(t)与频域A(f)的计算公式如下：

式中，f为声信号频率，f_i,i＝1,2,3,4为常数项；A₁₀₀₀表示归一化常数项；τ表示某一时刻，为一常数；ξ表示从某时刻到观测时刻的时间积分变量；p_A(ξ)表示时间为ξ时的A计权声压；p₀为参考声压。

具体地，步骤3)中，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比ψ，计算公式如下：

式中，f_current表示当前计算频率的幅值大小，f_total表示计算频段下的总体幅值；

基于信息熵的可加性性质，将振动功率谱信号的幅值占比与声学功率谱信号的幅值占比进行有机结合，得到融合后的声振幅值信息参量：

式中，σ_i表示在第i个频率时声振融合信号的幅值谱，

分别表示振动功率谱信号和声学功率谱信号在第i个频率时的幅值占比，N⁺表示正整数。

具体地，步骤4)中，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息进行逆傅里叶变换，变换公式如下：

式中，a为最终得到的声振融合时域数据，ifft表示逆傅里叶变换，

表示振动功率谱信号的相位信息，σ表示声振融合信号的幅值谱。

为突显本发明方法的优越性，针对某一实测数据采用本发明方法进行声振融合计算，所得计算结果如图2所示。

从上表中可以看到，在利用本发明方法得到的声振融合信号在全频段下的特征更加明显突出。从图2(b)可以得知，振动信号在频率f＝300Hz时的幅值较低，而图2(d)中声学信号在300Hz时的幅值较为明显；由图2(f)可知，融合信号在300Hz时的幅值较为明显，这表明声学信号可为振动信号形成较好的补充。综上，利用本发明方法相较于单一的信号检测方法，可以得到更为丰富的被测设备状态信息参量。

实施例2

本实施例提供一种变压器声振信号融合检测系统，如图3所示，其包括：

短时傅里叶变换单元，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

A计权计算单元，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

幅值占比融合单元，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

逆傅里叶变换单元，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

所述的短时傅里叶变换单元中，短时傅里叶变换的公式如下：

式中，V_s ^STFT、P_s ^STFT分别表示原始振动信号V_s、原始声学信号P_s经短时傅里叶变换后的振动功率谱信号、声学功率谱信号，它们是关于时间t与声信号频率f的二维函数；g(t-τ)表示中心位于某一时刻τ的时间窗函数，τ为一常数；

表示虚数单位，ω＝2πf表示角频率。

所述的A计权计算单元中，对声学功率谱信号进行A计权计算时，A计权关于时域L_A(t)与频域A(f)的计算公式如下：

式中，f为声信号频率，f_i,i＝1,2,3,4为常数项；A₁₀₀₀表示归一化常数项；τ表示某一时刻，为一常数；ξ表示从某时刻到观测时刻的时间积分变量；p_A(ξ)表示时间为ξ时的A计权声压；p₀为参考声压。

所述的幅值占比融合单元中，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比ψ，计算公式如下：

式中，f_current表示当前计算频率的幅值大小，f_total表示计算频段下的总体幅值；

基于信息熵的可加性性质，将振动功率谱信号的幅值占比与声学功率谱信号的幅值占比进行有机结合，得到融合后的声振幅值信息参量：

式中，σ_i表示在第i个频率时声振融合信号的幅值谱，

分别表示振动功率谱信号和声学功率谱信号在第i个频率时的幅值占比，N⁺表示正整数。

所述的逆傅里叶变换单元中，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息进行逆傅里叶变换，变换公式如下：

式中，a为最终得到的声振融合时域数据，ifft表示逆傅里叶变换，

表示振动功率谱信号的相位信息，σ表示声振融合信号的幅值谱。

以上实施例仅是本发明的较佳实施例而已。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种变压器声振信号融合检测方法，其特征在于，包括：

步骤1)，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

步骤2)，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

步骤3)，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

步骤4)，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

2.根据权利要求1所述的一种变压器声振信号融合检测方法，其特征在于，步骤1)中，短时傅里叶变换的公式如下：

式中，V_s ^STFT、P_s ^STFT分别表示原始振动信号V_s、原始声学信号P_s经短时傅里叶变换后的振动功率谱信号、声学功率谱信号，它们是关于时间t与声信号频率f的二维函数；g(t-τ)表示中心位于某一时刻τ的时间窗函数，τ为一常数；

表示虚数单位，ω＝2πf表示角频率。

3.根据权利要求1所述的一种变压器声振信号融合检测方法，其特征在于，步骤2)中，对声学功率谱信号进行A计权计算时，A计权关于时域L_A(t)与频域A(f)的计算公式如下：

式中，f为声信号频率，f_i,i＝1,2,3,4为常数项；A₁₀₀₀表示归一化常数项；τ表示某一时刻，为一常数；ξ表示从某时刻到观测时刻的时间积分变量；p_A(ξ)表示时间为ξ时的A计权声压；p₀为参考声压。

4.根据权利要求1所述的一种变压器声振信号融合检测方法，其特征在于，步骤3)中，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比ψ，计算公式如下：

式中，f_current表示当前计算频率的幅值大小，f_total表示计算频段下的总体幅值；

基于信息熵的可加性性质，将振动功率谱信号的幅值占比与声学功率谱信号的幅值占比进行有机结合，得到融合后的声振幅值信息参量：

式中，σ_i表示在第i个频率时声振融合信号的幅值谱，

分别表示振动功率谱信号和声学功率谱信号在第i个频率时的幅值占比，N⁺表示正整数。

5.根据权利要求1所述的一种变压器声振信号融合检测方法，其特征在于，步骤4)中，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息进行逆傅里叶变换，变换公式如下：

式中，a为最终得到的声振融合时域数据，ifft表示逆傅里叶变换，

表示振动功率谱信号的相位信息，σ表示声振融合信号的幅值谱。

6.一种变压器声振信号融合检测系统，其特征在于，包括：

短时傅里叶变换单元，对采集得到的原始振动信号和原始声学信号分别进行短时傅里叶变换，将一维的信号变换为振动功率谱信号和声学功率谱信号；

A计权计算单元，对声学功率谱信号进行A计权计算，得到声学A计权功率谱信号；

幅值占比融合单元，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比，并基于信息熵的可加性原理进行幅值占比融合，得到融合后的声振幅值信息参量，即声振融合信号的幅值谱；

逆傅里叶变换单元，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息，再结合声振融合信号的幅值谱进行逆傅里叶变换，将融合信号从频域转换到时域，得到最终的声振融合时域数据。

7.根据权利要求6所述的一种变压器声振信号融合检测系统，其特征在于，所述的短时傅里叶变换单元中，短时傅里叶变换的公式如下：

式中，V_s ^STFT、P_s ^STFT分别表示原始振动信号V_s、原始声学信号P_s经短时傅里叶变换后的振动功率谱信号、声学功率谱信号，它们是关于时间t与声信号频率f的二维函数；g(t-τ)表示中心位于某一时刻τ的时间窗函数，τ为一常数；

表示虚数单位；ω＝2πf表示角频率。

8.根据权利要求6所述的一种变压器声振信号融合检测系统，其特征在于，所述的A计权计算单元中，对声学功率谱信号进行A计权计算时，A计权关于时域L_A(t)与频域A(f)的计算公式如下：

式中，f为声信号频率，f_i,i＝1,2,3,4为常数项，A₁₀₀₀表示归一化常数项；τ表示某一时刻，为一常数；ξ表示从某时刻到观测时刻的时间积分变量，p_A(ξ)表示时间为ξ时的A计权声压；p₀为参考声压。

9.根据权利要求6所述的一种变压器声振信号融合检测系统，其特征在于，所述的幅值占比融合单元中，分别计算振动功率谱信号和声学A计权功率谱信号各频率点的幅值占比ψ，计算公式如下：

式中，f_current表示当前计算频率的幅值大小，f_total表示计算频段下的总体幅值；

基于信息熵的可加性性质，将振动功率谱信号的幅值占比与声学功率谱信号的幅值占比进行有机结合，得到融合后的声振幅值信息参量：

式中，σ_i表示在第i个频率时声振融合信号的幅值谱，

分别表示振动功率谱信号和声学功率谱信号在第i个频率时的幅值占比，N⁺表示正整数。

10.根据权利要求6所述的一种变压器声振信号融合检测系统，其特征在于，所述的逆傅里叶变换单元中，使用振动功率谱信号的相位信息作为融合信号的相位信息进行逆傅里叶变换，变换公式如下：

式中，a为最终得到的声振融合时域数据，ifft表示逆傅里叶变换，

表示振动功率谱信号的相位信息，σ表示声振融合信号的幅值谱。

Images