CN115879345B - 一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法和系统，包括建立基于电磁‑应力‑声学的铁芯振动数学模型，并根据数学模型建立变压器仿真模型；获取变压器的振动数据，将振动数据输入至所述变压器仿真模型，得到仿真效果图，根据仿真效果图生成振动信号；根据振动信号，计算频率分量f的谐波比以及频率分量的复杂度，根据谐波比和所述频率分量的复杂度对所述变压器的健康状态进行评估。通过本发明建立的变压器仿真模型，能够解释由多物理场耦合作用下所引起的铁芯振动现象，通过本发明公开的变压器健康状态评估方法及系统，能够有效提高对变压器健康评估的准确性。

Description

一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法及系统

技术领域

本发明涉及变压器铁芯检测技术领域，更具体的说是涉及一种基于磁力声的变压器铁芯健康状态评估方法及系统。

背景技术

电力变压器作为电力系统中实现电能传输及分配的重要枢纽设备，其运行状态的可靠性影响着整个电网的安全稳定，据统计，约60％的变压器事故由铁芯振动引起，主要原因为磁致伸缩、直流偏磁、电磁力。由于变压器铁芯状态的改变会引起振动信号的改变，因此现有铁芯检测方法均是基于铁芯的振动机理与传播特性。

目前，沈阳工业大学张学斌等分析了基于固—液耦合方法，变压器在不同预紧力下铁芯的振动位移状态，并建立了范围气体场加强仿真真实性，通过分析得出在绕组松动的情况下，变压器的铁芯振动会显著增强。结合模态仿真计算数据与变压器自身结构特性可知，对于大型电力变压器要更加注意低频振动的危害性。然而，上述方法并不能根据铁芯振动，实现对变压器健康状态的准确评估。

而且，当诸多磁致伸缩、多阻尼等非线性的影响因素变强时，基于线性理论推导出的研究结论误差会越来越大，无法解释多频响应的现象。

因此，如何充分研究铁芯的振动机理与传播特性，提供一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法及系统，以提高变压器状态评估及识别的准确性，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法及系统，旨在建立基于电磁-应力-声学耦合的变压器仿真模型，从以上三方面解释多频响应的现象；同时，基于该模型提出了变压器健康评估方法及系统，从而提高变压器状态评估及识别的准确性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一方面，本发明公开了一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，包括，

建立基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型，根据所述数学模型建立变压器铁芯振动仿真模型；

获取变压器的振动数据，将所述振动数据输入至所述变压器铁芯振动仿真模型，得到仿真效果图，根据所述仿真效果图生成振动信号；

根据所述振动信号，计算频率分量f的谐波比以及频率分量复杂度，根据所述谐波比和所述频率分量复杂度对所述变压器的健康状态进行评估。

较佳的，所述基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型表达式为：

式中，K为结构应力矩阵；K_A为电磁矩阵；M为应力振动矩阵；M_A铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵；u，为结构应力加速度和位移矢量。

较佳的，所述铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵，根据如下公式获得，

[M_A]＝[Λ][X]^-1

其中，Λ是单位矩阵，X是位移矢量矩阵。

较佳的，所述振动数据为变压器在空载、负载和负载两相短路的状态下，采集的数据。

较佳的，根据所述仿真效果图，解释多频响应现象。

较佳的，所述谐波比的计算公式为：

式中，f为50Hz～1000Hz内50Hz整数倍，W_f为频率的权重系数；A_f为频率的振动谐波幅值。

较佳的，所述W_f为：

其中，f_max为频率分量中的最大频率。

较佳的，所述频率分量复杂度的计算公式为：

另一方面，本发明还公开了一种基于磁力声的变压器健康状态评估系统，包括，变压器、加速度传感器和计算机，其中，所述计算机内存储有如上所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，

所述变压器，用于产生不同工作状态下的振动数据；

所述加速度传感器，用于将所述振动数据传输至所述计算机；

所述计算机，用于根据所述振动数据生成振动信号，并根据所述振动信号计算谐波比以及频率分量复杂度。

较佳的，所述振动数据在传输至所述计算机之前，先进行归类集成。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开了一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法及系统。首先，考虑变压器铁芯机械振动与电磁、声学之间的相互耦合作用，建立了变压器铁芯振动仿真模型，通过对该模型生成的振动信号进行分析，能够解释由多物理场耦合作用下所引起的铁芯振动现象；同时，分析结论对变压器铁芯机械故障诊断、内部机械损伤检定以及铁芯减振降噪设计具有一定的指导意义。

另一方面，本发明基于该模型公开了一种变压器健康状态评估方法及系统，通过对由多试验条件、多测点的振动数据生成的振动信号进行频谱分析，即计算谐波比以及频率分量复杂度，进而识别其表征的变压器内部机械状态的特征信息，从而对变压器的健康状态进行评估。本发明基于考虑电磁、声学、应力相互耦合关联生成的振动信号进行频谱分析，通过计算谐波能量占比以及频率分量复杂度，能够去除谐波频率，提供准确的振动信号，进而提取表征变压器内部机械系统状态的微弱差异，有效提高对变压器健康评估的准确性。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的基于磁力声的变压器健康状态评估方法流程图；

图2为本发明提供的变压器不同运行状态铁芯和绕组磁通密度分布图；

图3为本发明提供的变压器不同运行状态铁芯和绕组应力分布图；

图4为本发明提供的负载两相短路时铁芯加速度与二次侧绕组应力分布图；

图5为本发明提供的空载运行时铁芯与绕组加速度仿真结果图；

图6为本发明提供的变压器不同运行状态振动声学特征分布图；

图7为本发明提供的变压器不同运行状态xoy平面基频振动声压辐射方向图；

图8为本发明提供的变压器不同运行状态xoy平面高频振动声压辐射方向图；

图9为本发明提供的变压器振动信号采集试验平台结构示意图；

图10为本发明提供的状态一与状态二不同测点原始振动信号图；

图11为本发明提供的状态三与正常状态不同测点原始振动信号图；

图12为本发明提供的状态一不同测点原始振动信号频谱分析图；

图13为本发明提供的状态二不同测点原始振动信号频谱分析图；

图14为本发明提供的状态三不同测点原始振动信号频谱分析图；

图15为本发明提供的正常运行状态不同测点原始振动信号频谱分析图；

图16为本发明提供的不同运行状态及不同测点频率成分分布图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例公开了一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，包括，

建立基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型，并根据数学模型建立变压器铁芯振动仿真模型；

获取变压器的振动数据，将振动数据输入至所述变压器铁芯振动仿真模型，得到仿真效果图，根据所述仿真效果图生成振动信号；

根据所述振动信号，计算频率分量f的谐波比以及频率分量的复杂度，根据所述谐波比和所述频率分量的复杂度对所述变压器的健康状态进行评估。

本申请建立基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型，是通过增加一个附加质量矩阵，实现电磁-应力-声学对振动的作用。具体的，铁芯在电磁中振动的有限元模态计算表达式为：

其中，K为结构应力矩阵；K_A为电磁矩阵；M为应力振动矩阵；M_A铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵；u,为结构应力加速度和位移矢量。

从上述表达式可以看出，电磁与应力、声学对振动的作用是：电磁力对变压器铁芯接触表面的作用力以及应力、声学变化对电磁产生的干扰的共同作用，两者相互影响。

进一步，铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵，根据如下公式获得，

[M_A]＝[Λ][X]^-1

其中，Λ是单位矩阵，X是位移矢量矩阵；

推导过程为：

首先，结合电磁力学中的运动方程、能量方程以及连续性方程，通过求解Laplaceequation可以得到速度势和压力场：

式中：为任意节点r_j处的振动速度矢量；p_i为任意面上A_j上压力；A_j结构表面上任意微元的面积；ρ为变压器油的密度；σ_j为节点r_j的流速向量和加速度向量；e_ij为节点r_j到节点r_i的单位向量；i、j为横轴和纵轴的单位向量。

对式(1)式(2)进行积分可得：

式中F为节点应力，Λ是单位矩阵，x是振动方向的位移；

根据力学定律，力、质量、加速度关系为：

结合式(3)、(4)得到，[M_A]＝[Λ][X]^-1。

然后，根据建立的数学模型建立变压器铁芯振动仿真模型，在一种实施例中，针对一台型号为SCB10-630kVA/10-0.4的三相电力变压器，建立“电磁场-结构应力-声场”耦合的仿真模型，其中，变压器的主要参数见表1，

表1

然后对变压器不同的工作状态进行仿真，其中，不同的工作状态包括空载、负载以及负载两相短路三种运行状态，仿真效果图包括铁芯的磁通密度分布、应力分布、振动的声学分布特征，进一步，可根据仿真效果图，解释由多物理场耦合作用下所引起的铁芯振动现象。

在一种实施例中，在同一时刻，变压器不同运行状态下铁芯和绕组磁通密度分布如图2所示，其中a为空载运行铁芯磁通密度，b为负载运行铁芯磁通密度，c为负载两相短路运行铁芯磁通密度，d为空载运行绕组磁通密度，e为负载运行绕组磁通密度，f为负载两相短路运行绕组磁通密度。从图2可以看出，变压器空载运行时，铁芯的磁通密度仿真计算数值结果远大于绕组的磁通密度仿真计算数值结果。变压器在空载运行时，通过的电流主要用于励磁，用来产生铁芯磁通。而变压器绕组的磁通密度与三相交流电流有关，由于交流电流呈余弦规律变化，绕组的磁通也会随之变化。仿真所选取的时间为40ms，在该时刻，中间相的电流刚好为0，所以中间相绕组的磁通密度在该时刻也应为最小，不同状态下绕组磁通密度分布仿真结果如图2所示。

在一种实施例中，在上述仿真的基础上，同在40ms时，变压器不同运行状态下，铁芯和绕组应力分布如图3所示，a为空载运行铁芯应力，b为负载运行铁芯应力，c为负载两相短路运行铁芯应力，d为空载运行绕组应力，e为负载运行绕组应力，f为负载两相短路运行绕组应力。从图3所示的应力分布可以看出，由于空载时没有负荷接入，空载电流小于负载时的额定运行电流，所以其绕组的应力在三种情况下的最大数值计算结果最小。但其铁芯的应力最大数值计算结果大于负载运行时的计算结果。这是由于变压器主磁通决定了铁芯的振动。负载运行时，变压器绕组线圈中流过交变电流在内部产生的漏磁场、涡流效应、集肤效应等现象会对铁芯的磁场产生抑制。变压器空载运行状态与负载两相短路状态运行时，变压器铁芯受力产生微小形变如图a、图c中的红色虚线框所示。

变压器空载运行时，在施加对称的三相电压时，由于在铁芯平面结构下，三相磁路没有完全的对称性导致三相的磁阻略有不同。存在差异的三相磁阻使得中间相电流稍小，两边相电流略大。由于变压器的空载电流非常小，空载电流的不对称性对变压器的正常带载运行的影响程度可以忽略不计。空载运行时，二次侧处于开路状态，流过二次绕组的电流为0，如图d所示，内圈为二次绕组，外圈为一次侧绕组。在40ms时且变压器在负载情况下，一次侧两相短路变压器铁芯加速度分布a与二次绕组所受电磁力情况b，如图4所示。

图5为变压器空载运行时铁芯与绕组加速度仿真结果图，a为空载运行时铁芯加速度仿真曲线，b为空载运行时绕组加速度仿真曲线。

从图5可以看出，在仿真模型收敛后，变压器绕组的振动加速度几乎趋近于0，此时铁芯振动成为变压器本体振动的主要来源。因此在变压器空载运行时，通过分析空载时本体的振动加速度信号来检测和识别变压器铁芯的机械损伤情况。

在一种实施例中，由于变压器振动具有声学特性，图6分别仿真计算了变压器不同运行状态时本体振动的声压情况以及外场的声学辐射特征，具体的，a为空载状态变压器本体振动声压，b为负载状态变压器本体振动声压，c为负载两相短路变压器本体振动声压，d为空载状态变压器振动辐射方向，e为负载状态变压器振动辐射方向，f为负载两相短路变压器振动辐射方向，从图6可以看出变压器空载运行时声压时带载运行状态时声压的两倍多，声学特征比较明显，这与其应力仿真结果相对应。由于在实际情况下变压器都是带载运行，因此带载时变压器的振动特征对其判断内部机械损伤尤为重要。

图7、图8分别表示了变压器振动频率在基频100Hz、高频900Hz时，不同运行状态下xoy平面的声压辐射方向仿真结果，且在图7和图8中，a为空载状态，b为负载状态，c为负载两相短路。从两张仿真结果图中可以看出，声压在基频100Hz处以10dB每倍频程上升，在高频900Hz处随着频率以20dB每倍频程上升。对于将频率解耦后的单极变压器振动声源，其声压级具有全向辐射特性。

铁芯振动主要以100Hz基频为主，在直流入侵作用下，由磁致伸缩引起的铁芯振动加速度频率分量由电源基频二倍频率和奇次倍频率构成，且奇次倍频率幅值与绕组中直流偏置量有非线性关系。进一步，可根据频率的倍数进行判定，即奇次倍频就是异常。

由上分析可以到，通过本申请仿真模型进行仿真的结果，可以弥补现有技术缺乏对振动与电磁、声学相互之间的耦合作用的研究，从而导致某些变压器振动信号中奇次谐波成分，如50Hz、150Hz、250Hz等的现象得不到充分的解释的不足，本发明建立的基于磁力声的变压器铁芯振动仿真模型很好的解释多频响应的现象。

另一方面，本发明基于构建的变压器铁芯振动仿真模型，提供了一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，首先获取变压器的振动数据，并将其输入至仿真模型，得到仿真效果图，进而得到振动信号，然后对振动信号进行频谱分析，具体的计算谐波比以及频率分量复杂度，并根据计算结果对变压器的健康状态进行评估。

有相关研究表明通过分析振动信号高次谐波能量占比，和振动信号基频与高次谐波幅值的变化规律来区分绕组故障和铁芯故障。但是，从频谱分析的结果可以看出，只有在电力变压器正常运行时其频率分布才比较清晰，并且此时振动信号基频与高次谐波幅值的变化也没有明显可寻的规律。

从仿真模型输出的振动信号，可以看到各频段的贡献率、频率复杂度以及相关性都存在差异，这种差异来源于不同原始振动信号的微弱特征，这种微弱特征表征了电力变压器内部机械系统的状态。通过频谱分析很难来获取这种特征，但是频谱分析中，各频段的贡献率、频率复杂度可以反映出原始振动信号中包含有电力变压器机械状态的特征信息，因此，本发明从各频段的贡献率以及频率复杂度，两个角度对振动信号进行频谱分析。

具体的，本发明频率f的各频段的贡献率，即谐波比HPf，计算公式如下：

式中，f为50Hz～1000Hz内50Hz整数倍，W_f为频率的权重系数；A_f为频率的振动谐波幅值。

对于f的取值，通过振动信号，可以看出电力变压器的振动频率主要集中在1000Hz以内。通过理论分析可知电力变压器本体振动频率分量为50Hz的整数倍，且主要为基频100Hz分量为主。因此只取50Hz～1000Hz内50Hz整数倍的谐波分量进行分析。

经过反复试验并对电力变压器振动数据进行分析，发现振动信号中包含的高频频率分量对电力变压器内部损伤的检测与识别起到了至关重要的作用。为了突出高频振动频率分量对电力变压器内部机械损伤识别的影响，权重系数W_f定义为：

其中，f_max为频率分量中的最大频率。在一种实施例中，取值为1000Hz。

变压器在正常运行时，电力变压器本体振动不仅包含了绕组振动，而且还包含了铁芯振动。对于一台正常运行的电力变压器，本体振动谐波比重会在一定范围内波动。因此，将频率分量复杂度的计算公式定义为：

频率分量的复杂度Ifcc反映了振动信号中频率分量成分的复杂性。频率分量复杂度越低，电力变压器本体的振动能量越集中在少数频率分量中；相反，频率分量复杂度越高，能量越分散。

电力变压器在正常运行时的频率分量通常只集中在少数有限的频率上，即频率复杂度很小。同时，频率复杂度与绕组和铁芯的机械结构有关。如果仅单一测点的频率复杂度偏高，通常表明测点附近的绕组结构存在问题；如果大多数测点的频率偏高，复杂度值偏大，则表示铁芯更有可能出现异常。谐波比重HPf，是电力变压器本体振动某个频率成分的特征量，而Ifcc反映的是电力变压器本体振动所有频率成分的特性。

再一方面，本发明基于公开的评估方法，进一步提供了一种变压器健康状态评估系统，具体包括变压器、加速度传感器和计算机，其中，计算机内存储有如上所述的基于磁力声的变压器健康状态评估方法，

其中，变压器，用于产生不同工作状态下的振动数据；

加速度传感器，用于将振动数据传输至所述计算机；

计算机，用于根据所述振动数据生成振动信号，并根据所述振动信号计算谐波比以及频率分量复杂度。

在一种实施例中，在一台试验变压器本体表面的正面、侧面和顶部分别布置相关测点；在试验变压器三种不同负载状态下采集本体表面振动信号。其中状态一为电力变压器空载运行，状态二为变压器负载运行，状态三为变压器负载两相短路运行，同时还采集变压器正常运行时的本体振动信号，整体试验平台如图9所示。

进一步，本发明采用四个加速度传感器采集所传输的数据信息，对所采集的数据进行归类集成，即将数据按状态进行分类，集成分析变压器在三种不同运行状态下，以及三个不同测点所采集到的九种变压器两相短路时振动信号和正常运行时的信号，如图10、图11所示。

从图10中可以看出，在异常状态下振动有明显的非线性特征且振动平稳性很差。不同运行状态在同一测点时有不同的振动特性。其中，状态一的空载与状态二的负载振动特性相比，其空载时非线性振动特性更明显，带载运行时的内部产生漏磁场、涡流效应和集肤效应等现象抑制了铁芯的振动。证明该采集系统采集到的电力变压器振动数据有一定的参考价值。

由图11可以看出，当电力变压器正常运行时，其本体表面的振动特性有良好的平稳性，振动信号有余弦函数特征。这种特征也可以作为判断电力变压器内部机械损伤的一个有效途径。

图10和图11中反应的比较重要的一个信息是，电力变压器振动信号的强耦合效应。通过特定的实验条件所得到的异常运行状态下电力变压器原始振动信号加速度幅值多数在±0.5×10-3m/s2的幅值区间内，包括空载时铁芯的振动以及负载时本体的耦合振动，这对其内部机械损伤识别造成了一定的困难。并且，通过原始振动信号不能看出其振动频率分布，也就无法解读出在实验条件下原始信号所包含的电力变压器状态信息。因此，需要对其原始振动信号进行频谱分析。

频谱分析结果如图12至图15所示，从频谱分析结果来看，同一测点不同负载状态下电力变压器本体振动频率分布虽然有不同，但也有很多耦合情况的出现，频谱分布相似度非常接近，如图13和图14中状态二和状态三在测点二下的振动频谱分布。

三个不同测点、三种不同负载状态下两相短路时的九类电力变压器振动信号，以及电力变压器正常运行时的一类振动信号，一共十类电力变压器振动信号，进一步对其进行频谱分析。

在一种实施例中，计算频率分量复杂度，计算结果见表2所示。

表2

表2中，A为正常状态；B、C、D依次为状态一的一、二、三测点；E、F、G依次为状态二的一、二、三测点；H、I、J依次为状态三的一、二、三测点。

从表2的计算结果可以看出，电力变压器正常运行时的频率复杂度远远小于异常状态时的频率复杂度。并且，状态二的测点二的频率分量成分复杂度明显高于其余两个测点，这表明该测点附近的绕组结构出现了异常；状态三全部测点的频率分量成分复杂度明显偏高，在该状态下，短路冲击电流对铁芯造成的异常更为明显。三种不同负载状态下以及正常运行时的电力变压器不同测点频率成分分布如图16所示。

图16中横轴字母所表示含义与表2中所示含义相同。从图16中可以看出，在电力变压器负载两相短路时，不同测点各频段得贡献率比其余运行状态时的各频段贡献率要复杂。这表征了在该种运行情况下，电力变压器绕组和铁芯的机械结构在短路电流的冲击下出现损伤可能性较大。从图16中还可以看出，在电力变压器异常运行时，不同测点各频段得贡献率比正常运行状态时的各频段贡献率要复杂，并存在许多的离群点，这类离群点对应的原始信号中包含了电力变压器在短路电流冲击下的微小机械损伤。

所以通过识别出电力变压器原始振动信号的特征，就可以识别出电力变压器内部机械的损伤。由实验所设定的空载条件，以及前述仿真分析所得出的空载时只有铁芯振动的结论。利用识别空载运行状态下电力变压器两相短路时的振动特性，可以将不同负载情况下电力变压器两相短路时的多源耦合振动信号中的各部分本征振动特性进行区分。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，包括，

建立基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型，所述基于电磁-应力-声学的铁芯振动数学模型的表达式为：

式中，K为结构应力矩阵；K_A为电磁矩阵；M为应力振动矩阵；M_A铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵；u，为结构应力加速度和位移矢量；

根据所述数学模型建立变压器铁芯振动仿真模型；

获取变压器的振动数据，将所述振动数据输入至所述变压器铁芯振动仿真模型，得到仿真效果图，根据所述仿真效果图生成振动信号；

根据所述振动信号，计算频率分量f的谐波比以及频率分量复杂度，根据所述谐波比和所述频率分量复杂度对所述变压器的健康状态进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，所述铁芯电磁对应力产生的附加振动矩阵，根据如下公式获得，

[M_A]＝[Λ][X]^-1

其中，Λ是单位矩阵，X是位移矢量矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，所述振动数据为变压器在空载、负载和负载两相短路的状态下，采集的数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，根据所述仿真效果图，解释多频响应现象。

5.根据权利要求1所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，所述谐波比的计算公式为：

式中，f为50Hz～1000Hz内50Hz整数倍，W_f为频率的权重系数；A_f为频率的振动谐波幅值。

6.根据权利要求5所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，所述W_f为：

其中，f_max为频率分量中的最大频率。

7.根据权利要求1所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，其特征在于，所述频率分量复杂度的计算公式为：

式中，HP_f为谐波比。

8.一种基于磁力声的变压器健康状态评估系统，其特征在于，包括，变压器、加速度传感器和计算机，其中，所述计算机内存储有基于权利要求1-7任一所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估方法，

所述变压器，用于产生不同工作状态下的振动数据；

所述加速度传感器，用于将所述振动数据传输至所述计算机；

所述计算机，用于根据所述振动数据生成振动信号，并根据所述振动信号计算谐波比以及频率分量复杂度。

9.根据权利要求8所述的一种基于磁力声的变压器健康状态评估系统，其特征在于，所述振动数据在传输至所述计算机之前，先进行归类集成。