目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 變壓器常見故障類型 2
1.3 變壓器常用監(jiān)測/檢測手段 4
1.4 基于多監(jiān)測參量融合診斷的意義與診斷框架 6
1.5 本書的內容安排 8
參考文獻 8
第2章 非平穩(wěn)信號的典型處理方法及其在去噪中的應用 10
2.1 非平穩(wěn)信號的特點和處理用途 10
2.2 基于小波變換的非平穩(wěn)信號分析方法及其在去噪中的應用 11
2.2.1 連續(xù)小波變換 11
2.2.2 離散小波變換 12
2.2.3 基于小波變換的多分辨率分析 13
2.2.4 小波變換在信號處理中的應用 17
2.2.5 小波應用的總結 29
2.3 基于EEMD的非平穩(wěn)信號分析方法及其在去噪中的應用 29
2.3.1 EMD方法簡介 29
2.3.2 EEMD方法簡介 33
2.3.3 EEMD方法在非平穩(wěn)信號去噪中的應用 34
2.3.4 結論 39
2.4 基于ITD的非平穩(wěn)信號分析方法及其在去噪中的應用 40
2.4.1 ITD方法簡介 40
2.4.2 ITD方法的改進及其在去噪中的應用 45
2.4.3 結論 54
2.5 變分模態(tài)分解分析方法及其在去噪中的應用 54
2.5.1 變分模態(tài)分解算法 54
2.5.2 基于雙閾值篩選法的VMD算法分解模態(tài)數K的確定 57
2.5.3 VMD算法在去噪中的應用 61
2.5.4 結論 66
2.6 非平穩(wěn)信號的模式識別方法概述 66
參考文獻 67
第3章 基于油色譜數據的變壓器故障診斷 70
3.1 變壓器油中溶解氣體含量與變壓器狀態(tài)的對應關系 70
3.1.1 油中溶解氣體的組分 70
3.1.2 正常運行變壓器的油中氣體含量 70
3.1.3 變壓器內部故障與特征氣體含量對應關系 71
3.2 油色譜故障診斷研究現狀 73
3.2.1 油中氣體色譜分析方法 73
3.2.2 故障診斷研究現狀 74
3.3 相關向量機算法介紹 76
3.3.1 相關向量機理論簡介 76
3.3.2 RVM分類模型 80
3.4 MKL-RVM算法及其改進 80
3.4.1 MKL-RVM算法介紹 81
3.4.2 MKL-RVM算法核函數參數獲取 82
3.5 基于MKL-RVM的變壓器故障診斷分析 87
3.5.1 變壓器故障類型的劃分及其表示方法 87
3.5.2 MKL-RVM融合診斷模型特征變量的確定 87
3.5.3 核函數選取和核函數參數優(yōu)化 88
3.5.4 診斷輸出 89
3.5.5 基于MKL-RVM的變壓器故障診斷過程 90
3.6 MKL-RVM算法的實現 91
3.7 變壓器故障診斷方法的測試和比較分析 92
參考文獻 97
第4章 變壓器振動信號的特征提取和故障診斷方法 99
4.1 變壓器振動信號研究意義及現狀 99
4.2 變壓器本體振動分析 100
4.2.1 變壓器鐵心振動機理及其與振動信號的關系 100
4.2.2 變壓器繞組振動機理及與振動信號的關系 101
4.2.3 變壓器振動信號分析 102
4.3 基于傅里葉變換和小波包分析的振動信號特征提取 104
4.3.1 傅里葉變換與小波包算法 104
4.3.2 基于傅里葉和小波包分析的信號特征提取方法 106
4.4 基于EEMD的振動信號特征提取 107
4.4.1 EEMD方法概述 107
4.4.2 基于EEMD的振動信號特征提取方法 108
4.5 變壓器鐵心和繞組故障診斷實例 108
4.5.1 試驗環(huán)境與條件 108
4.5.2 基于FFT和小波包的特征提取和診斷 109
4.5.3 基于EEMD的特征提取和診斷 117
4.5.4 實例分析和比較 123
4.6 本章小結 125
參考文獻 126
第5章 寬頻帶脈沖電流特征提取和放電類型識別 128
5.1 研究背景及意義 128
5.2 國內外研究現狀 128
5.2.1 脈沖電流法研究現狀 128
5.2.2 局部放電脈沖電流特征提取的研究現狀 129
5.2.3 局部放電類型識別的研究現狀 130
5.3 油紙絕緣放電試驗 131
5.3.1 局部放電試驗環(huán)境 131
5.3.2 局部放電波形初步分析 133
5.4 基于PRPD的局部放電信號統(tǒng)計特征提取 136
5.4.1 局部放電相位分布分析 136
5.4.2 基礎放電參數提取 137
5.4.3 局部極值點雙閾值過濾法 138
5.4.4 自適應閾值選取方案 140
5.4.5 閾值方案的優(yōu)化 144
5.4.6 基礎參數自適應提取流程 144
5.4.7 譜圖繪制與譜圖特征提取 145
5.5 基于變分模態(tài)分解和多尺度熵的局部放電信號特征提取與類型識別 147
5.5.1 MSE理論 148
5.5.2 基于VMD-MSE特征提取 150
5.5.3 局部放電實驗數據分析 151
5.6 基于變量預測模型模式識別方法的局部放電信號類型識別 154
5.6.1 變量預測模型模式識別方法基本原理 154
5.6.2 VPMCD方法存在的問題 157
5.6.3 VPMCD方法的改進 158
5.6.4 基于PLS-VPMCD方法的局部放電信號類型識別 160
參考文獻 162
第6章 基于超聲信號的變壓器絕緣放電故障診斷 164
6.1 變壓器放電的超聲信號檢測現狀 164
6.2 超聲波檢測法原理 165
6.3 基于超聲信號的變壓器絕緣放電判別方法 166
6.3.1 局部放電超聲信號頻譜分析 166
6.3.2 基于超聲信號頻域內累計越限次數的放電判別方法 168
6.4 超聲信號放電故障判別案例 168
6.4.1 實驗室超聲信號的判別 168
6.4.2 現場實測超聲信號的判別 171
參考文獻 173
第7章 變壓器多檢測手段的融合診斷及系統(tǒng)開發(fā) 174
7.1 融合診斷研究現狀 174
7.2 變壓器融合診斷 175
7.2.1 多專家協(xié)同診斷結構 175
7.2.2 協(xié)同診斷規(guī)則 176
7.3 基于可信度的變壓器綜合狀態(tài)的多監(jiān)測參量的融合確定 178
7.3.1 基于可信度的變壓器綜合診斷不確定性的表示 178
7.3.2 基于可信度的變壓器綜合診斷的推理算法 181
7.4 基于多監(jiān)測參數的變壓器融合診斷系統(tǒng)開發(fā) 184
7.4.1 系統(tǒng)開發(fā)模式 184
7.4.2 變壓器監(jiān)測/檢測數據的設計與管理 186
7.4.3 變壓器綜合診斷系統(tǒng)的功能設計 190
7.5 故障診斷案例分析 191
參考文獻 194