基于振動信號特征分析的變壓器繞組故障檢測

陳彥文，李 輝，徐建源，曹 辰，王碩輝

（1.沈陽工業大學電氣工程學院，遼寧 沈陽 110870；2.中國電力科學研究院高壓所，湖北 武漢 430074）

研究與應用

基于振動信號特征分析的變壓器繞組故障檢測

陳彥文1，李 輝2，徐建源1，曹 辰1，王碩輝1

（1.沈陽工業大學電氣工程學院，遼寧 沈陽 110870；2.中國電力科學研究院高壓所，湖北 武漢 430074）

變壓器運行中油箱表面振動信號與其繞組的機械狀況密切相關。通過分析變壓器油箱外壁的振動信號來檢測變壓器繞組機械故障，關鍵在于從振動信號中提取反映故障前后變化的特征信息量。通過試驗得到同一型號試驗變壓器繞組正常運行、短路沖擊后運行和模擬故障運行時變壓器油箱外壁的振動信號，運用小波包分析對振動信號進行特征提取，提出基于頻段－能量－歐式距離的方法來檢測變壓器繞組機械故障。試驗分析結果表明，變壓器油箱外壁的振動信號能夠反映出繞組內部結構的特性，通過對振動信號的分析能夠有效地診斷變壓器繞組故障。

變壓器；振動信號；小波包；頻段－能量－歐式距離

伴隨著我國電力工業的蓬勃發展，電力變壓器的裝機容量不斷增加，單機容量與電壓等級越來越高。作為電力系統的重要設備，電力變壓器的運行狀況對電力系統的穩定運行至關重要。據有關資料統計，繞組變形及繞組壓緊松動所引起的機械故障是變壓器故障的主要組成部分［1］。現有的變壓器繞組檢測方法主要為離線檢測，如吊罩檢查、短路阻抗法（SCI）、頻率響應法（FRA）、低壓脈沖法（LVI）等［2］。離線的檢測有很多的局限性，只能做到預防檢測和事后檢測。為了更好地保證電力變壓器的安全運行，研究一種穩定可靠的在線檢測方法是有其實際意義的［3］。

基于振動信號分析的變壓器故障在線檢測國內外都已進行了很深入的研究。目前，俄羅斯已在60多臺大型電力變壓器上試用，結果證實這種方法適用于各種類型的變壓器［4］。國內西安交通大學、上海交通大學、沈陽工業大學等高校及科研單位都進行了深入研究，取得了很多成果，但還未應用于電力變壓器實際運維。文獻［5］指出變壓器發生機械故障后振動信號的能量在頻域分布上會發生變化，但分析不夠詳盡且缺少有力的試驗驗證。本文基于變壓器負載試驗，通過對變壓器正常繞組狀況及故障狀況下油箱振動信號特征分析來診斷變壓器繞組的狀況，提出“頻段－能量－歐式距離”的診斷判據，量化正常振動信號與故障信號間的差異。

1 變壓器油箱振動原因

電力變壓器器身振動的來源為變壓器本體（鐵芯、繞組）及冷卻裝置的振動。由文獻可知，由冷卻裝置引起的振動主要集中在小于100 Hz的范圍內；繞組與鐵芯的振動屬于穩態運行時的振動，對于50 Hz的工頻交流電，其振動基頻為100 Hz并伴隨有其它高次諧波分量，振動產生的主要原因如下［6－8］。

a.鐵芯的振動主要來自硅鋼片勵磁時，由于磁致伸縮產生的振動。變壓器勵磁時，在電磁力作用下，沿磁力線方向的硅鋼片尺寸增加，垂直磁力線方向的尺寸減小，磁致伸縮使鐵芯的振動頻率為勵磁電流的2倍。

b.負載電流或者短路電流流過繞組時，高低壓繞組間、線餅間、匝間產生的動態電磁力周期性拉壓繞組，產生振動。

隨著變壓器制造工藝的不斷提高，因漏磁產生的電磁力對鐵芯振動和油箱振動產生的影響可以忽略不計。鐵芯及繞組的振動通過變壓器油及與器身的鋼體連接傳導至外壁，鐵芯與繞組之間的振動是相互影響的。變壓器內部振動傳導至油箱的途徑如圖1所示。

圖1 變壓器內部振動的傳播途徑

2 變壓器試驗及振動信號采集

根據變壓器振動產生的原理，為了研究繞組故障前后變壓器油箱振動特性，本文通過變壓器負載試驗來提取繞組振動信號。負載試驗時低壓側短路，在高壓側施加三相電壓，由于負載電流較大，同時勵磁電流很小，因此可忽略鐵芯磁致伸縮的影響，變壓器本體振動主要是繞組振動信號。由于繞組的振動與負載電流的大小有關，故測試不同電流等級下繞組的振動信號。

2.1 變壓器油箱振動信號采集

正常運行的變壓器油箱外壁的振動信號主要是鐵芯振動和繞組振動的疊加，頻率范圍集中在10～2 000 Hz，據此可以選擇合適的加速度傳感器來測量。加速度傳感器有壓電式、應變式和伺服加速傳感器。伺服加速傳感器低頻響應好，但是測量頻帶窄，小于500 Hz，不適合變壓器油箱外壁振動信號測量。壓電式傳感器與應變式相比較，壓電式傳感器應用更為廣泛，測量頻率從4 Hz到100 kHz，頻寬足夠大。因此，壓電式傳感器可以用作油箱外壁振動的測量。圖2為傳感器現場安裝測試圖，采用磁座固定方式。選擇的傳感器靈敏度為250 mV／g，量程為±20 g，頻率范圍為0.3 Hz～7.7 kHz，具有較高的靈敏度，可以更精確地測量到變壓器器身表面的振動信號。圖3為振動數據采集系統的流程框圖。

圖2 傳感器現場安裝

圖3 變壓器振動數據采集系統流程

2.2 變壓器短路沖擊試驗及負載試驗

本文試驗所用變壓器型號均為S－11－M－500／35，無風扇及油泵，聯接組別為Yyn0。為獲取遭受短路沖擊后及繞組故障狀況下的變壓器振動特性，本文進行了短路沖擊試驗并繞制模擬故障繞組進行試驗。短路沖擊試驗參照GB1094.5—2008《電力變壓器第5部分：承受短路的能力》標準［9］。沖擊電流設定為該變壓器正常額定電流的15倍。先后進行85%及100%沖擊電流沖擊試驗，沖擊試驗現場如圖4所示。模擬故障繞組的設置：A相施加低壓繞組幅向壓縮、高壓繞組幅向拉伸；B相施加低壓繞組軸向延伸、高壓繞組正常；C相施加低壓繞組正常、高壓繞組上下端部疊套。部分模擬故障繞組如圖5所示。

圖4 短路沖擊試驗

圖5 模擬故障繞組

分別對正常繞組變壓器、短路沖擊后變壓器及模擬故障繞組變壓器進行負載試驗，采集油箱低壓側不同測點的振動信號。本文正常繞組變壓器、模擬故障繞組變壓器負載試驗振動信號的采樣帶寬為6 400 Hz，短路沖擊后變壓器負載試驗振動信號采集帶寬為3 200 Hz，均涵蓋了變壓器油箱振動信號的有效振動頻域范圍。以A相為例，變壓器整體結構及傳感器安裝位置如圖6所示。

圖6 變壓器整體結構及傳感器位置

負載試驗低壓側短路，在高壓側施加三相電壓，一次側電壓從零逐漸增大，直到使得一次側負載電流達到額定電流IN（8.25 A）。負載電流分為一次側額定電流的50%、80%、100%（即4.125 A、6.6 A、8.25 A）。

3 振動信號分析

變壓器繞組變形或出現故障將導致變壓器器身的振動發生改變，不同頻域內振動強度發生變化［10］。利用小波包變換分析可以獲得各個頻段內的振動能量來加以研究。基于此，本文提出“頻段－能量－歐式距離”方法來檢測變壓器故障。構建特征數組，與正常的變壓器箱體振動特性比較，用特征量歐式距離來量化信號間的差異。

3.1 小波包分析基本理論

小波分析（Wavelet Analysis）是一種窗口大小（即窗口面積）固定但其形狀可改變，時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法，被譽為“數學顯微鏡”。

小波包是在小波變換理論的基礎上進一步提出來的，它建立在小波變換的基礎上，是對小波分解的擴展，并且從數學的角度作了嚴密的推導，不僅繼承了小波變換所有的時間－尺度局部化優點，而且可以實現更為精細的分析，拓展了小波變換的分析性能，對于非平穩信號的特征提取具有其優勢［11］。

小波基的選擇是信號特征提取必須要考慮的問題，本文在常見的小波基中通過對比識別信號的準確度來擇優選取，通過各種情況下重構因子的計算發現，sym6、sym7、sym8、coif4、db10等小波基在各種情況下的信號特征提取都有不錯的表現。這些分析結果減小了小波基的選擇范圍，使得小波基的選擇具有針對性［12］，經過分析對比，本文試驗數據分析選取sym6作為小波基。

本文在MATLAB環境下利用小波包對振動信號進行分解與重構，繼而獲得各頻段信號的重構系數，在本文中即各頻段振動加速度的大小，由此計算獲得各頻段振動能量占比，分解與重構算法分別為式（1）、式（2）：

式（1）為小波包分解算法，即由｛djk＋1，n｝求｛djl，2n｝及｛djl，2n＋1｝，式中ak－2l與bk－2l分別是多分辨率分析的濾波器系數，djl，2n與djl，2n＋1分別為小波包分解系數；式（2）為重構算法，即由｛djl，2n｝及｛djl，2n＋1｝求｛djl＋1，n｝，式中hl－2k為小波包重構的低通濾波器組，gl－2k為小波包重構的高通濾波器組。

3.2 負載試驗振動信號特征信息的提取與分析

圖7為變壓器正常繞組一次側負載電流為100%IN時A相1／6處油箱外壁的振動信號頻域圖。由圖7可以看出，變壓器短路時振動信號的基頻為100 Hz且占據了大部分的能量，伴有200 Hz及300 Hz的諧波。

圖7 二次側短接狀況下變壓器器身振動頻域

本文引入歐式距離來量化變壓器油箱振動信號能量組成變化的幅度。歐式距離是通常采用的一種距離定義，它是在M維空間中2個點的真實距離。本文中歐式距離可以看作信號間的相似程度，距離越近相似度越高。計算公式：

式中：d為歐幾里得距離；X與Y取為各頻段能量占比所組成的數組；n為數組中元素的個數。由于本文試驗振動信號為兩種采集帶寬，經過計算比較，本文對正常繞組及模擬故障繞組變壓器振動信號進行4層小波包分解重構，對短路沖擊后變壓器負載試驗振動信號進行3層小波包分解，這樣經過小波包分解后每一頻段的頻域跨度相同。表1為變壓器B相繞組1／6測點位置振動信號小波包分解后前4頻段能量占總振動能量的百分比。表2為將表1中B相正常狀況下前4頻段的能量比例作為基準特征數組時求取的變壓器振動信號的“頻段－能量－歐式距離”。

表1 小波包分解振動信號分頻段能量占比%

表2 特征量歐式距離%

由表1可以看出，繞組的振動能量主要集中在小波包分解后第1頻段，繞組故障后信號各頻段的能量變化表現是能量更為集中在第1頻段，這與已知理論是相符的。表2中，正常繞組、85%沖擊電流沖擊后、100%沖擊電流沖擊后、模擬故障繞組變壓器負載試驗振動信號的特征量歐式距離分別為0、0.042 9、0.074 3、0.083 4，表明本文的振動信號分析方法可以明顯量化區分試驗變壓器的不同繞組狀態；在試驗變壓器遭受短路沖擊后，特征量歐式距離不斷增大，表明繞組的狀況隨著短路沖擊不斷惡化。

4 結束語

基于振動信號分析的變壓器繞組故障在線檢測較傳統檢測手段有其明顯優勢，具有良好的發展前景。本文基于變壓器振動產生的原理，提出了“頻段－能量－歐式距離”的診斷方法，利用小波包分析來提取變壓器油箱振動信號的特征。通過對正常、短路電流沖擊后及模擬故障繞組變壓器負載試驗振動信號的分析，“頻段－能量－歐式距離”診斷方法可以量化反映出不同繞組狀況下變壓器油箱振動信號間的差異。不同型號類型的變壓器振動信號之間沒有可比性，但都可以運用本文提出的方法對長期運行的同型號變壓器進行監測，取得不同位置處振動數據并留作指紋數據庫，結合上位機設計在線監測系統對其工作狀態進行實時監測，通過特征量歐氏距離對變壓器繞組可能出現的機械故障進行提前預警，預警的閾值選擇需要建立在長期的數據監測與分析基礎上。

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Transformer Winding Fault Detection Based on Vibration Signal Characteristics Analysis

CHEN Yan?wen1，LI Hui2，XU Jian?yuan1，CAO Chen1，WANG Shuo?hui1
（1.School of Electrical Engineering，Shenyang University of Technology，Shenyang，Liaoning 110870，China；2.China Electric Power Research Institute，High Voltage Department，Wuhan，Hubei 430074，China）

The vibration signals on the surface of the transformer tank are closely related with its mechanical condition of the iron core and winding.Winding mechanical faults of the transformer are detected by analyzing its signals of outside vibration.The key technology of vibration method is how to collect features which reflect the faults change.Two group of vibration signals are achieved by experi?ments，one group of signals is achieved when the transformer works correctly and another are achieved when the transformer runs with faults.Using wavelet packet analysis extracts the features of vibrate signals.Frequency band?energy?euclidean distance method for diag?nosing the mechanical faults of the transformer is proposed.Experimental results demonstrate that the features of vibration signals can reflect the characteristics of inside structure.Analyzing the vibration signals can diagnose the inside mechanical faults of the transformer effectively.

Transformer；Vibration signal；Wavelet packet；Frequency band?Energy?Euclidean distance

TM407

A

1004－7913（2016）01－0009－04

國家電網公司基礎性前瞻性科技項目（GY71－14－009）

陳彥文（1991—），男，碩士，研究方向為電力變壓器故障診斷技術。

2015－10－15）