本發(fā)明涉及一種變壓器故障診斷方法，屬于供電領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
：變電站是改變電壓的場(chǎng)所，為了把電廠發(fā)出來(lái)的電能輸送到較遠(yuǎn)的地方，必須把電壓升高，變?yōu)楦邏弘?，到用戶附近再按需要把電壓降低，這種升降電壓的工作靠變電站來(lái)完成，變電站的主要設(shè)備是變壓器和開關(guān)。變壓器故障一直是危及電網(wǎng)安全的主要因素，變壓器故障通常是伴隨著電弧和放電以及劇烈燃燒而發(fā)生，隨后電力設(shè)備即發(fā)生短路或其他故障，輕則停電檢修，直接影響生產(chǎn)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)生爆炸，造成重大經(jīng)濟(jì)損失。由此可見，電力變壓器是電力系統(tǒng)最重要的輸電設(shè)備，同時(shí)也是電力系統(tǒng)中發(fā)生事故最多的設(shè)備之一，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響系統(tǒng)運(yùn)行的安全與穩(wěn)定。如何確保變壓器的安全運(yùn)行受到了世界各國(guó)的廣泛關(guān)注。通過(guò)對(duì)電力變壓器定期進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)高壓設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行情況，檢測(cè)與診斷其潛伏性故障或缺陷，提高診斷水平，做到有針對(duì)性的檢修維護(hù)，達(dá)到早期預(yù)報(bào)故障，避免惡性事故的發(fā)生，具有重要的實(shí)際意義。對(duì)于變壓器，目前大多是采用油來(lái)絕緣和散熱，變壓器油與油中的固體絕緣材料在運(yùn)行電壓下，因電、熱、氧化和局部電弧等多種因素會(huì)逐漸變質(zhì)，裂解產(chǎn)生少量的低分子烴類變壓器內(nèi)部存在的潛伏性過(guò)熱或放電故障又會(huì)加快產(chǎn)氣的速率。油中溶解氣體的組分和含量在一定程度上反應(yīng)出變壓器絕緣老化或故障的程度，可以作為反映變壓器異常的特征量。振動(dòng)法是通過(guò)在變壓器身表面安裝振動(dòng)傳感器獲得變壓器器身振動(dòng)信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行只能夠的變壓器進(jìn)行狀態(tài)診斷，它與整個(gè)電力系統(tǒng)沒(méi)有任何電氣連接，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行沒(méi)有任何影響，是一種安全、可靠、無(wú)干擾的方式。因此，通過(guò)振動(dòng)法診斷變壓器內(nèi)故障的有效手段。采用小波分析等方法對(duì)故障信號(hào)中干擾信號(hào)進(jìn)行剔除，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變壓器內(nèi)部故障發(fā)生及發(fā)展多過(guò)程、多故障的多模式進(jìn)行診斷，能夠快速并準(zhǔn)確的診斷變壓器故障，提高故障診斷效率。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明設(shè)計(jì)開發(fā)了一種變壓器故障診斷方法，能夠剔除干擾的故障信號(hào)，快速準(zhǔn)確的診斷變壓器的故障。本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種變壓器故障診斷方法，包括如下步驟：步驟1、采集變壓器的振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行降噪預(yù)處理；步驟2、進(jìn)行emd分解，并通過(guò)設(shè)定的臨界值來(lái)選擇得到的imf分量，能夠防止低幅值的imf分量被去除；步驟3、進(jìn)行小波分析，得到降噪后的特征向量；步驟4、構(gòu)建三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，將小波分析提取的特征向量作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入向量，進(jìn)行訓(xùn)練，輸出故障信號(hào)。優(yōu)選的是，所述步驟1中，通過(guò)傳感器對(duì)變壓器的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，并通過(guò)帶通濾波器進(jìn)行濾波降噪，得到預(yù)降噪信號(hào)。優(yōu)選的是，所述步驟2中采用emd方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，得到最終原始數(shù)據(jù)序列其中，rn(t)為殘余項(xiàng)，代表信號(hào)的平均趨勢(shì)，imf分量ci(t)代表信號(hào)的不同頻段成分，得到相應(yīng)平穩(wěn)的的imf分量。優(yōu)選的是，所述步驟2中設(shè)定的臨界值為λ，設(shè)ci(t)與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)為αi，i＝1,...,n，n為所述ci(t)的個(gè)數(shù)，λ是由αi最大值的比率決定，表示為：λ＝max(αi)/μ,(i＝1,...,n)，μ為比率因子，取μ＝0.8，能夠防止低幅值的imf分量被意外去除。優(yōu)選的是，對(duì)所述步驟2中得到的信號(hào)x(t)進(jìn)行3層小波包分解，設(shè)信號(hào)的頻帶范圍為0～f0，得到各子帶寬度為f0/2n，則第i個(gè)子帶頻率范圍表示為：并對(duì)各層小波包系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，提取子帶信號(hào)，用x3,i表示第三層的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)，得到總的重構(gòu)信號(hào)為：優(yōu)選的是，對(duì)所得到的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后特征向量為i＝{i0，i1，i2，i3，i4，i5，i6，i7}。優(yōu)選的是，構(gòu)建三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，將小波包分析提取的信號(hào)特征向量作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入向量，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)8個(gè)，輸出層神經(jīng)元為7個(gè)。優(yōu)選的是，所述輸入層向量映射到中間層，所述中間層向量y＝{y1,y2,…,ym}；m為中間層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，滿足其中n為輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，p為中間層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。本發(fā)明所述的有益效果：采用emd分解法對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行分解，并設(shè)定臨界值來(lái)選擇imf分量，防止低幅值但相關(guān)的imf分量被意外的去除，能夠得到更加平滑、穩(wěn)定和完整的振動(dòng)信號(hào)。采用小波分析等方法對(duì)故障信號(hào)中干擾信號(hào)進(jìn)行剔除，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變壓器內(nèi)部故障發(fā)生及發(fā)展多過(guò)程、多故障的多模式進(jìn)行診斷，能夠快速并準(zhǔn)確的診斷變壓器故障，提高故障診斷效率，延長(zhǎng)變壓器的使用壽命，減少不必要的成本開支，節(jié)約成本。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明所述的變壓器故障診斷過(guò)程圖。圖2為本發(fā)明所述的變壓器故障診斷過(guò)程中三層小波包分解圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說(shuō)明書文字能夠據(jù)以實(shí)施。如圖1所示，本發(fā)明提供一種變壓器故障診斷方法，包括如下步驟:步驟s110，通過(guò)傳感器對(duì)變壓器整體進(jìn)行測(cè)量，采集變壓器振動(dòng)信號(hào)的頻率特征，并通過(guò)時(shí)空濾波器進(jìn)行濾波降噪，得到預(yù)降噪信號(hào)。步驟s120，對(duì)得到的預(yù)降噪信號(hào)進(jìn)行emd分解，得到最終原始數(shù)據(jù)序列：其中，rn(t)為殘余項(xiàng)，代表信號(hào)的平均趨勢(shì)，imf分量ci(t)代表信號(hào)的不同頻段成分，得到相應(yīng)平穩(wěn)的的imf分量。根據(jù)各imf分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)，判斷imf分量的真?zhèn)危蕹c原始信號(hào)無(wú)相關(guān)性或相關(guān)性很弱的imf分量，保留相關(guān)性較強(qiáng)的imf分量，并設(shè)定一個(gè)合理的標(biāo)準(zhǔn)值來(lái)實(shí)現(xiàn)imf分量的選擇，也避免了低幅值但相關(guān)的imf分量被意外的去除；設(shè)定的臨界值為λ，設(shè)imf分量ci(t)與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)為αi，i＝1,...,n，n為ci(t)的個(gè)數(shù)，λ是由αi最大值的比率決定，表示為：λ＝max(αi)/μ,(i＝1,...,n)，μ為比率因子，取μ＝0.8；并通過(guò)cmf方法，組合相鄰imf分量，ci,ci+1,…,ci+m為組合分量cs：cs＝ci+ci+1+…+ci+m1≤i≤n-m，其中，n為emd分解中最大imf分量數(shù)，能夠保證信號(hào)的完整性。步驟s130，對(duì)得到的信號(hào)x(t)進(jìn)行3層小波包分解，設(shè)信號(hào)的頻帶范圍為0～f0，得到各子帶寬度為f0/2n，則第i個(gè)子帶頻率范圍表示為：并對(duì)各層小波包系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，提取子帶信號(hào)，用x3,i表示第三層的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)，得到總的重構(gòu)信號(hào)為：步驟s140，將小波包分析作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前處理器，構(gòu)建三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，包括輸入層、隱層和輸出層，將小波包分析提取的信號(hào)特征向量i＝{i0，i1，i2，i3，i4，i5，i6，i7}作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入層向量，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè)；輸入層向量映射到中間層，中間層向量y＝{y1,y2,…,ym}；m為中間層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，滿足其中n為輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，p為中間層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，經(jīng)計(jì)算中間層節(jié)點(diǎn)為數(shù)m≈8。步驟s150，對(duì)輸入層到隱層和隱層到輸出層的權(quán)值進(jìn)行修改和優(yōu)化。采樣頻率為1000hz，目標(biāo)誤差為0.0001，學(xué)習(xí)速率為0.3。步驟s160，通過(guò)信號(hào)采集系統(tǒng)得到6組信號(hào)，通過(guò)編寫小波包信號(hào)分析程序，提取特征向量得到6組樣本信號(hào)特征向量，如表1所示：表1將表1中的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到測(cè)試結(jié)果如表2、表3所示：表2期望輸出變壓器狀態(tài)序號(hào)1000000一般過(guò)熱10100000嚴(yán)重過(guò)熱20010000局部放電故障30001000火花放電故障40000100電弧放電故障50000010放電兼一般過(guò)熱故障60000001放電兼嚴(yán)重過(guò)熱故障7表3采用emd分解法對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行分解，并采用cmf方法對(duì)相鄰信號(hào)進(jìn)行組合，能夠得到更加平滑、穩(wěn)定和完整的振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)小波分析等方法對(duì)故障信號(hào)中干擾信號(hào)進(jìn)行剔除，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變壓器內(nèi)部故障發(fā)生及發(fā)展多過(guò)程、多故障的多模式進(jìn)行診斷，能夠快速并準(zhǔn)確的診斷變壓器故障，提高故障診斷效率，延長(zhǎng)變壓器的使用壽命，減少不必要的成本開支，節(jié)約成本。盡管本發(fā)明的實(shí)施方案已公開如上，但其并不僅僅限于說(shuō)明書和實(shí)施方式中所列運(yùn)用，它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域，對(duì)于熟悉本領(lǐng)域的人員而言，可容易地實(shí)現(xiàn)另外的修改，因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限于特定的細(xì)節(jié)和這里示出與描述的圖例。當(dāng)前第1頁(yè)12