本發(fā)明屬于電力設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著改革開(kāi)放和我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，用戶對(duì)電力的需求急劇增長(zhǎng)，迫切要求我國(guó)電網(wǎng)為用戶提供安全可靠的電力。電力變壓器是電力系統(tǒng)中重要的輸變電設(shè)備之一，連接多個(gè)電壓等級(jí)，在電網(wǎng)中處于樞紐地位。其運(yùn)行的安全可靠性直接影響電網(wǎng)的運(yùn)行安全，提高電力變壓器的運(yùn)行可靠性，對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行具有十分重要的意義。目前，我國(guó)已有較多變壓器運(yùn)行年限超過(guò)20年，這些運(yùn)行中的變壓器面臨著日益嚴(yán)重的設(shè)備故障和老化問(wèn)題，發(fā)生事故的概率不斷增加。變壓器一旦發(fā)生事故可能會(huì)造成設(shè)備資產(chǎn)和停電等巨大損失，甚至?xí)a(chǎn)生嚴(yán)重的社會(huì)影響，因此對(duì)變壓器故障進(jìn)行檢測(cè)是當(dāng)前國(guó)家電網(wǎng)急需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

變壓器的內(nèi)部故障從變壓器結(jié)構(gòu)上來(lái)分，包括繞組、鐵心(即磁路)以及附件故障，從故障類(lèi)型來(lái)分，包括機(jī)械故障、絕緣故障、過(guò)熱故障等，從變壓器以往的故障診斷案例來(lái)看，變壓器的故障多數(shù)不是絕緣問(wèn)題，而是機(jī)械性能問(wèn)題導(dǎo)致電氣故障，機(jī)械故障中以繞組與鐵心占據(jù)較多，對(duì)變壓器穩(wěn)定運(yùn)行影響最大。有關(guān)變壓器的故障分析表明：繞組是發(fā)生故障較多的部件之一，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)1999-2003年期間，我國(guó)110kVA以上電壓等級(jí)的變壓器，因遭受短路故障電流沖擊直接導(dǎo)致的損壞事故約為72臺(tái)，占總事故臺(tái)數(shù)的27.5％。我國(guó)2005年220kV及以上變壓器非計(jì)劃停運(yùn)按故障部位的分類(lèi)情況顯示：220kV等級(jí)變壓器中由于繞組引起的非計(jì)劃停運(yùn)時(shí)間占總非計(jì)劃停運(yùn)時(shí)間的79.49％，330kV等級(jí)占72.31％，500kV等級(jí)占98.92％。因此為了能保證變壓器運(yùn)行的安全可靠性，開(kāi)展變壓器繞組形變狀態(tài)檢測(cè)的研究具有十分重要的意義。

目前，對(duì)變壓器繞組形變的檢測(cè)方法主要有頻率響應(yīng)法、低壓脈沖法和短路電抗法。上述三種方法均具有各自的局限性：經(jīng)過(guò)多年的研究和反復(fù)的工程探索，使用頻率響應(yīng)法測(cè)試電力變壓器繞組變形已經(jīng)被電力工業(yè)部門(mén)廣泛接受。但由于單位沖擊響應(yīng)函數(shù)和傳遞函數(shù)與變壓器繞組的變形程度之間的映射關(guān)系缺少理論支持，采用FRA法對(duì)變壓器繞組的變形程度進(jìn)行分析，尚無(wú)統(tǒng)一的定量分析標(biāo)準(zhǔn)。此外，頻率響應(yīng)法必須通過(guò)停機(jī)、吊頂?shù)炔僮髟賹?duì)繞組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，因此該方法難以避免存在效率方面缺陷；低壓脈沖法雖然已經(jīng)在電力工業(yè)部門(mén)，尤其是電力變壓器繞組變形和運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，但是其缺陷也是十分明顯的，如較低的信噪比，較差的可重復(fù)性，測(cè)試過(guò)程中各種電磁干擾的影響較大，且對(duì)繞組首端位置的故障響應(yīng)不靈敏，較難判斷繞組變形位置都大大限制了低壓脈沖法在使用中的可靠性；短路電抗法的實(shí)質(zhì)是通過(guò)測(cè)量變壓器繞組的短路阻抗來(lái)判斷繞組是否存在變形、移位及匝間開(kāi)路或短路等缺陷。該方法需要停機(jī)后離線檢測(cè)，同時(shí)靈敏度不高，難以保證測(cè)量精度，因此在現(xiàn)場(chǎng)使用有很大困難。

綜合現(xiàn)有的幾種檢測(cè)方法，可以看出：當(dāng)前電力變壓器繞組形變狀態(tài)檢測(cè)只是利用單一試驗(yàn)參數(shù)得出檢測(cè)結(jié)果，存在檢測(cè)信號(hào)單一化，無(wú)法有效檢測(cè)電力變壓器繞組故障位置及類(lèi)型的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法及裝置。本發(fā)明通過(guò)檢測(cè)電力變壓器頻率特性，檢測(cè)高低壓側(cè)電流、電壓及相角，檢測(cè)超聲信號(hào)，檢測(cè)振動(dòng)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了繞組形變狀態(tài)的在線檢測(cè)、故障相別檢測(cè)、故障位置檢測(cè)及故障類(lèi)型檢測(cè)；有效解決了檢測(cè)信號(hào)單一化，無(wú)法有效檢測(cè)電力變壓器繞組運(yùn)行狀況、故障位置及類(lèi)型的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法，包括如下步驟：

步驟1：采用掃頻檢測(cè)方式獲得變壓器繞組的幅頻響應(yīng)特性，

在變壓器繞組一端施加正弦波激勵(lì)源，連續(xù)改變正弦波激勵(lì)源的頻率，測(cè)量在不同頻率下的響應(yīng)端電壓和激勵(lì)端電壓的信號(hào)幅值之比，獲得指定激勵(lì)端和響應(yīng)端情況下的繞組幅頻響應(yīng)特性；通過(guò)將得到的變壓器各繞組的幅頻響應(yīng)特性與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向比較，得到幅頻響應(yīng)特性變化值，若幅頻響應(yīng)特性變化值超過(guò)設(shè)定門(mén)限值，則判斷為故障狀態(tài)，否則，判斷為正常狀態(tài)；

步驟2：對(duì)變壓器兩端電流、電壓及相角進(jìn)行在線采集，

根據(jù)不同負(fù)荷下的電流、電壓及相角信號(hào)，在線計(jì)算出變壓器三相繞組的短路電抗，計(jì)算出的短路電抗除以短路電抗出廠值，得到短路電抗變化率；當(dāng)同類(lèi)變壓器繞組短路電抗變化率大于標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定值時(shí)，則判斷變壓器繞組發(fā)生形變；

步驟3：采集變壓器繞組對(duì)應(yīng)位置的超聲信號(hào)，

將若干個(gè)超聲波探頭沿著變壓器油箱表面的繞組對(duì)應(yīng)位置移動(dòng)，通過(guò)超聲波探頭掃描繞組全部表面，并測(cè)試記錄繞組各點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的超聲信號(hào)，獲得繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離的數(shù)據(jù)；將得到的繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離的數(shù)據(jù)與變壓器出廠數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，判斷故障位置；

步驟4：采集變壓器振動(dòng)信號(hào)，

將若干個(gè)振動(dòng)傳感器布置在變壓器繞組對(duì)應(yīng)位置的油箱側(cè)壁上，采集變壓器油箱表面的振動(dòng)信號(hào)；

步驟5：提取變壓器振動(dòng)信號(hào)特征，

對(duì)變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征值提??；

步驟6：分別針對(duì)不同狀態(tài)類(lèi)型建立相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型，將已知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值作為該模型的輸入，所述各信號(hào)特征值為歸一化后的小波包能量熵；在對(duì)應(yīng)的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，計(jì)算出各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型的超參數(shù)和相關(guān)權(quán)重向量；各狀態(tài)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各信號(hào)特征值在其輸入的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中計(jì)算得到的后驗(yàn)概率為該模型的輸出，設(shè)定門(mén)限值，記錄后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系及對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，進(jìn)而確定各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型；所述狀態(tài)類(lèi)型包括變壓器繞組輻向壓縮、輻向拉伸、軸向絕緣脫落及端部疊套；

步驟7：利用步驟6中確定的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型和未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值對(duì)變壓器繞組進(jìn)行故障診斷，

將提取的未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值分別輸入各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中，計(jì)算各信號(hào)特征值在相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中的后驗(yàn)概率，并判斷該后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系，與記錄的后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系進(jìn)行比較；若兩者等同，則確定當(dāng)前信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，進(jìn)而確定未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的全部狀態(tài)類(lèi)型，即得到變壓器繞組故障類(lèi)型檢測(cè)結(jié)果。

所述的電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法采用的裝置，包括電壓互感器、電流互感器、超聲波探頭、振動(dòng)傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、AD轉(zhuǎn)換電路及中央處理器；所述電壓互感器、電流互感器、超聲波探頭及振動(dòng)傳感器的輸出端分別與信號(hào)調(diào)理電路的輸入端相連接，信號(hào)調(diào)理電路的輸出端經(jīng)AD轉(zhuǎn)換電路與中央處理器的輸入端相連接，中央處理器的輸出端與通信總線相連接。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明基于多信號(hào)進(jìn)行診斷，克服了單一信號(hào)檢測(cè)的局限性，提高了檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本發(fā)明可同時(shí)對(duì)頻率特性、電流電壓信號(hào)、超聲信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，豐富了檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)，補(bǔ)充了繞組的故障類(lèi)型；既可以在線檢測(cè)繞組狀態(tài)，同時(shí)可以對(duì)繞組故障位置進(jìn)行準(zhǔn)確在線定位診斷，也實(shí)現(xiàn)了多種繞組形變故障類(lèi)型的在線檢測(cè)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明的檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu)及其功能示意圖；

圖3為本發(fā)明的檢測(cè)裝置的一個(gè)實(shí)施例的硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；

圖4為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的電力變壓器繞組形變的故障類(lèi)型診斷流程圖；

圖5為本發(fā)明的檢測(cè)裝置的一個(gè)實(shí)施例的雙向限幅電路的電路原理圖；

圖6為本發(fā)明的檢測(cè)裝置的一個(gè)實(shí)施例的信號(hào)調(diào)理電路的電路原理圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

以S11-M-500/35型電力變壓器為例，對(duì)電力變壓器繞組形變狀態(tài)進(jìn)行多信息檢測(cè)。電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法，如圖1所示，包括如下步驟：

步驟1：采用掃頻檢測(cè)方式獲得變壓器繞組的幅頻響應(yīng)特性，

在變壓器繞組一端施加正弦波激勵(lì)源，連續(xù)改變正弦波激勵(lì)源的頻率，測(cè)量在不同頻率下的響應(yīng)端電壓和激勵(lì)端電壓的信號(hào)幅值之比，獲得指定激勵(lì)端和響應(yīng)端情況下的繞組幅頻響應(yīng)特性；通過(guò)將得到的變壓器各繞組的幅頻響應(yīng)特性與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向比較，計(jì)算波形最大變化系數(shù)，波形最大變化系數(shù)超過(guò)5％的為繞組形變異常；

所述波形最大變化系數(shù)為A％＝(A₁-A)/A，其中，A₁為測(cè)試信號(hào)變化最大點(diǎn)的幅值比，A為對(duì)應(yīng)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)。

步驟2：對(duì)變壓器兩端電流、電壓及相角進(jìn)行在線采集，

根據(jù)不同負(fù)荷下的電流、電壓及相角信號(hào)，在線計(jì)算出變壓器三相繞組的短路電抗，計(jì)算出的短路電抗除以短路電抗出廠值，得到短路電抗變化率；當(dāng)同類(lèi)變壓器繞組短路電抗變化率大于標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定值時(shí)，則判斷變壓器繞組發(fā)生形變；DL/T1093-2008中規(guī)定：阻抗電壓U_k＞4％的同心圓繞組對(duì)，容量100MVA及以下且電壓220kV以下的電力變壓器繞組短路電抗的相對(duì)變化不應(yīng)大于±2％，因此，所述的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定值為±2％，即：當(dāng)同類(lèi)變壓器繞組短路電抗變化率大于±2％時(shí)，則判斷變壓器繞組發(fā)生形變。

步驟3：在線采集變壓器繞組對(duì)應(yīng)位置的超聲信號(hào)，

將若干個(gè)超聲波探頭沿著變壓器油箱表面的繞組對(duì)應(yīng)位置移動(dòng)，同時(shí)發(fā)出并接收超聲信號(hào)，通過(guò)超聲波探頭掃描繞組全部表面，并測(cè)試記錄繞組各點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的超聲信號(hào)，獲得繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離的數(shù)據(jù)；將得到的繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離的數(shù)據(jù)與變壓器出廠數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如果距離數(shù)據(jù)出現(xiàn)變化，則可以判斷對(duì)應(yīng)的故障位置；

所述繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離的計(jì)算公式為：

H＝vt

式中，H為繞組表面各點(diǎn)相對(duì)油箱箱體表面距離，v為聲音傳播速度，t為接收與發(fā)出信號(hào)的時(shí)間差。

步驟4：采集變壓器繞組振動(dòng)信號(hào)，

將五個(gè)振動(dòng)傳感器布置在變壓器繞組對(duì)應(yīng)位置的油箱側(cè)壁上，分別固定在變壓器ARC三相繞組對(duì)應(yīng)油箱表面5/6、2/3、1/2、1/3、1/6位置處，同時(shí)采集變壓器油箱表面五個(gè)位置的振動(dòng)信號(hào)。

步驟5：提取變壓器繞組振動(dòng)信號(hào)特征，

對(duì)變壓器繞組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征值提取，振動(dòng)信號(hào)的特征值采用小波包變換和能量熵方法提取。

對(duì)振動(dòng)信號(hào)的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行4層小波包變換，分別為第4層振動(dòng)信號(hào)從低頻到高頻所有頻率成分的振動(dòng)信號(hào)。

對(duì)小波包分解系數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)：對(duì)經(jīng)過(guò)4層小波包分解得到的16個(gè)頻帶內(nèi)的序列進(jìn)行重構(gòu)，得到16個(gè)小波包重構(gòu)信號(hào)，各重構(gòu)信號(hào)分別包含了機(jī)械振動(dòng)信號(hào)從低頻到高頻的信息。求取小波包能量熵構(gòu)成的特征向量：當(dāng)變壓器繞組發(fā)生變形時(shí)，表現(xiàn)為變壓器機(jī)械振動(dòng)信號(hào)各頻率成分的能量發(fā)生了相應(yīng)變化。因此，可用某一種或幾種頻率成分能量值的改變來(lái)表征變壓器繞組所對(duì)應(yīng)的故障模式；設(shè)變壓器繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)長(zhǎng)度為N，對(duì)該信號(hào)進(jìn)行4層小波包分解，得到的分解序列為X_4k，(k＝1～16)；對(duì)分解系數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)后得到重構(gòu)信號(hào)分量為S_4k，設(shè)E_4k為重構(gòu)信號(hào)在第4層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)上的功率，則E_4k＝|S_4k(i)|²，式中，i為分解的第i個(gè)信號(hào)段。令ε_4k＝E_4k/E，式中，E為第3層所有節(jié)點(diǎn)的總功率，則小波包能量熵H_k的計(jì)算公式為：

由上式分別求出16個(gè)小波包能量熵，以這16個(gè)小波包能量熵為元素可以構(gòu)成1個(gè)特征向量Q，則：

Q＝[H₁，H₂，H₃，…，H₁₆] (2)

將特征向量Q歸一化處理，令(j＝1～16)得到的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征值Q′為：

步驟6：分別針對(duì)不同狀態(tài)類(lèi)型建立相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型，將已知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的振動(dòng)信號(hào)特征值作為該模型的輸入，在對(duì)應(yīng)的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，計(jì)算出各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型的超參數(shù)和相關(guān)權(quán)重向量；各狀態(tài)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各信號(hào)特征值在其輸入的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中計(jì)算得到的后驗(yàn)概率為該模型的輸出，設(shè)定門(mén)限值，記錄后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系及對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，進(jìn)而確定各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型；所述狀態(tài)類(lèi)型包括變壓器繞組輻向壓縮、輻向拉伸、軸向絕緣脫落及端部疊套；

步驟6.1：分別針對(duì)不同狀態(tài)類(lèi)型建立相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型RVM1至RVM4，RVM1用于診斷出輻向壓縮，RVM2用于診斷出輻向拉伸，RVM3用于診斷出軸向絕緣脫落，RVM4用于診斷出端部疊套；

步驟6.2：選取已知變壓器繞組的輻向壓縮、輻向拉伸、軸向絕緣脫落、端部疊套四種故障狀態(tài)下的變壓器繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征值；

步驟6.3：將已知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的振動(dòng)信號(hào)特征值作為該模型的輸入，在對(duì)應(yīng)的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，計(jì)算出各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型的超參數(shù)和相關(guān)權(quán)重向量，各狀態(tài)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各信號(hào)特征值在其輸入的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型中計(jì)算得到的后驗(yàn)概率為該模型的輸出，設(shè)定門(mén)限值，記錄后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系及對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，進(jìn)而確定各相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型RVM1至RVM4；

步驟6.3.1：參數(shù)初始化，設(shè)置超參數(shù)α初始值，終止條件為α收斂、最大迭代次數(shù)；

步驟6.3.2：由步驟6.2選取的已知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的振動(dòng)信號(hào)特征值及核函數(shù)K(x_i，x_j)，(j＝1～N)，計(jì)算設(shè)計(jì)矩陣Φ；

Φ＝[φ(x₁)，φ(x₂)，…，φ(x_N)]^T (4)

其中：

φ(x_i)＝[1，K(x_i，x₁)，K(x_i，x₂)，…，K(x_i，x_N)]^T (5)

式中，N為信號(hào)特征值維數(shù)；

步驟6.3.3：固定當(dāng)前超參數(shù)α，采用二階牛頓法迭代求解相關(guān)權(quán)重向量w，并計(jì)算梯度向量g和海賽矩陣H；由于H為對(duì)稱矩陣，因此將H進(jìn)行Cholesky分解，更新w，從而減少計(jì)算量；

H＝-Φ^TBΦ-A＝U^TU (6)

g＝Φ^T(t-Y)-Aw (7)

式中，U為上三角矩陣；Δw為迭代的權(quán)重插值；A＝diag(α₁，α₂，...，α_N)，α_i(i＝1～N)為迭代計(jì)算的超參數(shù)；B＝diag(β₁，β₂，…，β_N)，β_i＝[Y_i(1-Y_i)]，i＝1～N；t為目標(biāo)向量，t＝[t₁，t₂，…，t_N]^T；w為相關(guān)權(quán)重向量，w＝[w₁，w₂，…，w_N]；Y＝[Y₁，Y₂，…，Y_N]^T，Y_i＝σ[y(x_i，w)]，i＝1～N，σ(·)為sigmoid函數(shù)，y(x_i，w)為第i個(gè)相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型；

步驟6.3.4：將步驟6.3.3迭代得到的w作為權(quán)重的后驗(yàn)均值，即相關(guān)權(quán)重向量，由于對(duì)H講行Cholesky分解，因此可以按式(9)給出的快速計(jì)算方法計(jì)算∑_i，i，

式中，||·||₂表示2范數(shù)，M_i表示矩陣M的第i行，∑_i，i為∑中第i項(xiàng)對(duì)角線元素；

步驟6.3.5：采用最大化邊緣似然函數(shù)的方法，按照式(10)和(11)更新超參數(shù)α，

γ_i＝1-α_i∑_i，i (11)

式中，和α_i分別為更新后的超參數(shù)中的第i個(gè)元素和初始超參數(shù)中的第i個(gè)元素，Σ_i，i為∑中第i項(xiàng)對(duì)角線元素，w_i為相關(guān)權(quán)重向量w的第i個(gè)元素；

步驟6.3.6：重復(fù)步驟6.3.3～步驟6.3.5直至α收斂；

步驟6.3.7：計(jì)算出RVM1至RVM4更新后的超參數(shù)α^new和相關(guān)權(quán)重向量w；

步驟6.3.8：根據(jù)已知輻向壓縮、信號(hào)特征值以及訓(xùn)練后得到的超參數(shù)和相關(guān)權(quán)重向量，求出輻向壓縮狀態(tài)的信號(hào)特征值在RVM1中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率；

設(shè)為輸入信號(hào)特征值，t＝[t₁，t₂，…，t_N]^T為目標(biāo)向量，相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型為：

式中，w₀為初始權(quán)重，w為相關(guān)權(quán)重向量，w＝[w₁，w₂，…，w_N]；K(x，x_i)為核函數(shù)，w_i為相關(guān)權(quán)重向量w的第i個(gè)元素；

對(duì)于二元分類(lèi)問(wèn)題，目標(biāo)值只能為0或1，整個(gè)數(shù)據(jù)集似然函數(shù)為：

式中，σ(·)為sigmoid函數(shù)，為避免產(chǎn)生過(guò)擬合，確保模型的稀疏性，稀疏貝葉斯方法對(duì)相關(guān)權(quán)重向量w賦予零均值高斯先驗(yàn)分布：

式中，α^new為更新后的N+1維超參數(shù)，α^new＝(α₁，α₂，...，α_N)^T，為更新后的第i個(gè)N維超參數(shù)，N(·)為正態(tài)分布函數(shù)；

對(duì)于變壓器繞組已知的信號(hào)特征值x_*，目標(biāo)值t_*的后驗(yàn)概率為：

P(t_*|t)＝∫p(t_*|w，α^new)p(w|t，α^new)p(α^new|w)dwdα^new (15)

根據(jù)公式(15)計(jì)算出輻向壓縮狀態(tài)的信號(hào)特征值在RVM1中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率；

步驟6.3.9：設(shè)定門(mén)限值為70％，記錄后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系及對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，如計(jì)算出的正常狀態(tài)的后驗(yàn)概率大于70％，則記錄RVM1的輸出后驗(yàn)概率大于70％時(shí)為輻向壓縮，否則為其余狀態(tài)。

依次對(duì)RVM2至RVM4進(jìn)行步驟6.3.1至步驟6.3.8的操作，進(jìn)而確定相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型RVM1至RVM4。

步驟7：利用步驟6中確定的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器模型和未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值對(duì)變壓器繞組進(jìn)行故障診斷，

將提取的未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的信號(hào)特征值輸入RVM1中，按照步驟6.3.1至步驟6.3.8，計(jì)算出未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的信號(hào)特征值在RVM1中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率，并判斷該后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系，與記錄的后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系進(jìn)行對(duì)照；若兩者等同，則確定當(dāng)前信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型，進(jìn)而確定未知狀態(tài)類(lèi)型的變壓器繞組的各信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的全部狀態(tài)類(lèi)型，即得到變壓器繞組故障類(lèi)型檢測(cè)結(jié)果。

如未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM1中計(jì)算出的后驗(yàn)概率大于門(mén)限值70％，而記錄的RVM1中后驗(yàn)概率大于70％為輻向壓縮，則診斷該未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為輻向壓縮，輸出輻向壓縮；否則，該未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為其他狀態(tài)，將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM2中。

將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM2中進(jìn)行診斷，RVM2用于診斷出輻向拉伸，計(jì)算出未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值在RVM2中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率，并判斷該后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系，與RVM2中記錄的后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系進(jìn)行對(duì)照，若對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為輻向拉伸，則確定變壓器繞組具有輻向拉伸；否則，該未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為其他狀態(tài)，將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM3中。

將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM3中進(jìn)行診斷，RVM3用于診斷出軸向絕緣脫落，計(jì)算出未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值在RVM3中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率，并判斷該后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系，與RVM3中記錄的后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系進(jìn)行對(duì)照，若對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為軸向絕緣脫落，則確定變壓器繞組具有軸向絕緣脫落；否則，該未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值對(duì)應(yīng)的狀態(tài)狀態(tài)為其他狀態(tài)，將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM4中。

將未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值輸入RVM4中進(jìn)行診斷，RVM4用于診斷出端部疊套，計(jì)算出未知狀態(tài)類(lèi)型的信號(hào)特征值在RVM4中的對(duì)應(yīng)后驗(yàn)概率，并判斷該后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系，與RVM4中記錄的后驗(yàn)概率與門(mén)限值的大小關(guān)系進(jìn)行對(duì)照，若對(duì)應(yīng)的狀態(tài)類(lèi)型為端部疊套，則確定變壓器繞組具有端部疊套；否則，輸出其他故障。

所述的電力變壓器繞組形變狀態(tài)多信息檢測(cè)方法采用的裝置，包括電壓互感器、電流互感器、超聲波探頭、振動(dòng)傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、AD轉(zhuǎn)換電路及中央處理器；所述電壓互感器、電流互感器、超聲波探頭及振動(dòng)傳感器的輸出端分別與信號(hào)調(diào)理電路的輸入端相連接，信號(hào)調(diào)理電路的輸出端經(jīng)AD轉(zhuǎn)換電路與中央處理器的輸入端相連接，中央處理器的輸出端與通信總線相連接。

所述電壓互感器采用TVS1908型電壓互感器，或采用額定一次側(cè)電壓為額定二次側(cè)電壓為精度等級(jí)為0.05的HZ12-35R型電壓互感器；電流互感器采用額定一次側(cè)電流為5～1000A，額定二次側(cè)電流為5A，精度等級(jí)為0.05的HL28-5型電流互感器；所述振動(dòng)傳感器采用型號(hào)為BK-4507B的振動(dòng)傳感器；本發(fā)明用于發(fā)出頻響信號(hào)的掃頻信號(hào)發(fā)生器采用HY3310繞組變形測(cè)試儀，超聲發(fā)生器采用的型號(hào)為T(mén)HD-M1，接收探頭采用2P10N型號(hào)的超聲波探頭。AD轉(zhuǎn)換電路采用2片12位AD轉(zhuǎn)換芯片AD1672AP；中央處理器采用雙CPU結(jié)構(gòu)，由DSP處理器和ARM處理器組成，DSP處理器與ARM處理器之間采用雙口RAM進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。DSP處理器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和通訊連接，ARM處理器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)。所述DSP處理器選用TMS320LF2401A型號(hào)的DSP核心板，其具有高度系統(tǒng)集成和較小體積的優(yōu)點(diǎn)；ARM處理器采用EP7309-IBZ型號(hào)的嵌入式微控制器；雙口RAM采用型號(hào)為CY7C026的高速雙口靜態(tài)RAM，兩個(gè)端口具有獨(dú)立的控制信號(hào)線、地址線和數(shù)據(jù)線，可同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)存取，實(shí)現(xiàn)芯片的資源共享。上位機(jī)軟件系統(tǒng)采用MATLAB程序編程軟件和SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，為保護(hù)AD轉(zhuǎn)換芯片設(shè)計(jì)了雙向限幅電路，如圖5所示；為了提高AD采樣的精度，設(shè)計(jì)了信號(hào)調(diào)理電路，如圖6所示，可以濾除采樣過(guò)程中的高頻毛刺信號(hào)，實(shí)現(xiàn)多元運(yùn)放和電位平移的功能。

雖然以上描述了本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但是本領(lǐng)域內(nèi)的熟練的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些僅是舉例說(shuō)明，可以對(duì)這些實(shí)施方式做出多種變更或修改，而不背離本發(fā)明的原理和實(shí)質(zhì)。本發(fā)明的范圍僅由所附權(quán)利要求書(shū)限定。