一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，在变压器油箱外表面布置多个振动测点测取振动数据，由此得到变压器各种典型故障状态下的振动数据。分别对其进行特征值提取，构成特征值矩阵，这些特征值矩阵就完整描述了各种典型故障的过程变化规律，也即是各种典型故障的样本矩阵数据库。在此基础上，本发明将图像识别技术运用于变压器故障诊断领域，通过特征值矩阵匹配计算，克服了目前变压器故障诊断领域电气参数测量法和人工故障识别的弊端，能灵敏的反应变压器绕组和铁芯的故障与状态，更早的发现变压器内部存在的潜在故障。
【专利说明】一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电气设备故障诊断领域，特别是一种利用振动数据融合技术和图像识别技术来监测及自动诊断变压器故障类型的方法。
【背景技术】
[0002]随着我国电力工业的飞速发展，电网规模越来越大，电压等级越来越高，大电网互联已成为必然的趋势，大型电力变压器作为超高压、特高压远距离输变电系统中的重要设备，承担着电压变换、电能分配及传输、组网、并网的功能，在改善电网结构、合理分布系统潮流、提高电力系统运行的稳定性、可靠性和经济性等方面起着重要作用，其安全运行对保证电网的安全可靠至关重要。大型电力变压器在运行时一旦发生事故，检修时间长，检修费用高，还可能导致突然大面积停电，从而造成巨大的直接和间接经济损失。因此，对运行中的变压器实施状态监测和故障诊断，及时发现变压器的故障及损失程度，具有十分广阔的应用前景和经济价值。
[0003]在电力变压器长时间运行以及突发短路事故等因素影响的情况下，变压器会出现故障，抗短路冲击能力大大下降，影响整个电网安全稳定运行。目前，传统的电气参数测量法对变压器故障虽有所反映，但只能起到定性参考的作用，无法在变压器发生故障初期进行有效的监测诊断。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，同时分析多测点多状态的振动数据，灵敏地反应变压器绕组和铁芯的故障与状态，更早的发现变压器内部存在的潜在故障，并诊断故障类型，避免故障处理的盲目性。
[0005]为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，该方法为:
1)在变压器油箱外表面布置多个振动测点，采集变压器各种典型故障状态下的各个振动测点的振动数据，其中任意一个振动测点在一个采样过程中的典型故障数据由若干个采样时间点下的振动数据组成；
2)对上述各种变压器典型故障状态下的振动数据进行特征值提取，对每一种典型故障构建一个故障样本矩阵F:
【权利要求】
1.一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，其特征在于，该方法为: 1)在变压器油箱外表面布置多个振动测点，采集变压器各种典型故障状态下的各个振动测点的振动数据，其中任意一个振动测点在一个采样过程中的典型故障数据由若干个采样时间点下的振动数据组成； 2)对上述各种变压器典型故障状态下的振动数据进行特征值提取，对每一种典型故障构建一个故障样本矩阵V:
2.根据权利要求1所述的基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤I)中，典型故障类型为磁致伸缩引起的变压器铁芯振动、电磁吸引力引起的变压器铁芯振动、变压器绕组松动、变压器冷却装置振动。
3.根据权利要求1所述的基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2)中，利用小波分析或频谱分析对变压器各种典型故障状态下的振动数据进行特征值提取。
【文档编号】G06K9/00GK103499382SQ201310457097
【公开日】2014年1月8日 申请日期:2013年9月30日 优先权日:2013年9月30日
【发明者】陈非, 韩彦广, 黄来, 程贵兵, 焦庆丰, 张柏林 申请人:国家电网公司, 国网湖南省电力公司电力科学研究院, 湖南省湘电试研技术有限公司