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超声波法检测电力变压器局部放电的研究

李燕青  
【摘要】:本文系统地研究了超声波法检测变压器局部放电的基础理论以及实际应用的关键技术,得到了典型放电模型的真实放电量估计方法;建立了局部放电产生超声波的等值电路;研究了超声波在变压器内部的传播规律;提出了一种基于广义互相关函数的变压器局部放电定位方法;采用了非线性方法对超声波信号进行了特征提取,利用人工神经网络实现了基于超声波信号的局部放电模式识别;提出一种利用超声波法估计变压器局部放电真实放电量的方法;研制了一套基于超声波法的变压器局部放电测量系统。 在三电容模型的基础上,本文建立了纳秒级的局部放电测量等值电路模型,得到实验室内典型放电模型的真实放电量估计方法和估算公式,在实验室条件下实现了典型放电模型的真实放电量估计。仿真和实验结果验证了模型和估算方法的正确和有效性。 利用电-力-声类比的方法建立了基于气隙模型的局部放电产生超声波的力学等值电路,首次提出超声波特征量和局部放电的定量及定性关系,解释了超声波检测局部放电的三个关键问题。研究了超声波的传播规律,对超声波在变压器内部传播时的声衰减、声传播时间以及波形变化进行了定量分析,并得到了根据超声波特征来确定其传播路径的方法。 分析了影响局部放电定位效果的三个主要问题:传感器之间的相对时间差估计、定位算法以及超声波传播路径的影响。提出了一种基于广义互相关函数的声-声定位方法。避免了直接计算超声波信号时间差的问题,提高了定位精度及成功率,研究了多声源与单声源的区分方法,实验室内成功地进行了单声源与多声源的区分。 利用非线性和非平稳的方法对超声波信号进行了分析处理,对于局部放电模型得到的信号,计算了超声波信号的Lyapunov指数、分维数D、空缺率 、小波包分解的8个频带能量,得到了11个特征数据,归一化处理后形成特征向量,由人工神经网络进行识别,实现了对局部放电典型模型的模式识别,显著提高了模式识别的正确率,并分析了传播途径对识别的影响。 根据局部放电的发声机理和超声波的传播规律,本文采用原始超声波脉冲进行标定,根据超声波信号的幅值、频率以及衰减时间三个特征,两者对照得到超声波信号的标定基础信息。再采用波形反演法实现超声波信号的波形反演,得到内部实际放电点上超声波信号波形,提取反演后的超声波信号特征与原始标定信号进行比较,实现真实放电量的估计。实验室结果表明该方法的定量精度满足工程实际需要。 WP=5 研制了一套变压器局部放电测量系统,该系统由传感器、数据采集板和工控机组成,基于LABVIEW软件平台,设计了系统程序。该系统可以方便的给出局部放电的位置、模式以及放电量信息,该系统在变压器上进行的试验表明,测量结果准确。


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