專利名稱：對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電力變壓器，更具體地說(shuō)，涉及一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接識(shí)別和預(yù)報(bào)的新方法。
背景技術(shù)：
變壓器繞組狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別在工程中具有重要的價(jià)值，對(duì)長(zhǎng)期運(yùn)行的電力變壓器而言，可靠性問(wèn)題至關(guān)重要，同時(shí)大型電力變壓器也是電力系統(tǒng)最重要也是最昂貴的電氣設(shè)備之一，因此變壓器故障診斷有著非同尋常的意義。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法主要有短路阻抗法、頻響分析法等電測(cè)方法。電測(cè)法能夠準(zhǔn)確判斷繞組較明顯的變形，但對(duì)繞組軸向預(yù)緊力下降、輕微變形等故障，由于繞組的電參數(shù)并不發(fā)生變化，電測(cè)法將失去其判斷的有效性。另夕卜，利用電測(cè)法實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)還具有較大困難。并且以上方法都只能給出變壓器繞組存在故障，但是不能給出變壓器屬于何類故障，這給變壓器的的維修帶來(lái)極大的難題。 經(jīng)過(guò)現(xiàn)有的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)專利公開(kāi)號(hào)CN101937047A，專利名稱為利用振動(dòng)波形檢測(cè)變壓器繞組狀態(tài)的方法，第一次提出了用振動(dòng)烈度的方法對(duì)變壓器的繞組是否存在機(jī)械故障進(jìn)行判定。但這種方法存在如下缺點(diǎn)第一，當(dāng)測(cè)試的數(shù)據(jù)受到外界的干擾而變化后，該專利所提出的方法無(wú)法準(zhǔn)確給出變壓器繞組的狀態(tài)；第二，測(cè)得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是二倍頻加速度，而振動(dòng)烈度則是用能量來(lái)表征繞組的狀態(tài)，需要中間轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化過(guò)程勢(shì)必產(chǎn)生誤差；第三，振動(dòng)烈度法測(cè)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)必須在相同的時(shí)間段測(cè)得的數(shù)據(jù)才能運(yùn)用，這樣給識(shí)別帶來(lái)一定的難度；第四，此方法不能對(duì)變壓器繞組故障的類型進(jìn)行識(shí)別；第五，使用受周圍環(huán)境的影響。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接識(shí)別和預(yù)報(bào)的雙規(guī)識(shí)別法。融合隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model，以下簡(jiǎn)稱為HMM)和模糊識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法(Double Normalization Recognition Method,以下簡(jiǎn)稱為DNRM)，能夠直接預(yù)報(bào)和識(shí)別變壓器繞組機(jī)械故障的類型，不存在人為因素，抗環(huán)境的干擾能力強(qiáng)，不會(huì)有轉(zhuǎn)化測(cè)得數(shù)據(jù)帶來(lái)的誤差。為達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，包括步驟如下第一步，建立變壓器繞組各類機(jī)械狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；第二步，建立起模糊識(shí)別庫(kù)，給出每類故障的隸屬度Cli和識(shí)別準(zhǔn)確率M ；第三步，建立起HMM識(shí)別庫(kù)，給出每類故障識(shí)別的HMM相似概率log (P (D/ λ k))和識(shí)別準(zhǔn)確率H ；第四步，通過(guò)HMM的識(shí)別概率值，得到HMM的加權(quán)參數(shù)Pi ； 第五步，通過(guò)HMM識(shí)別給出的識(shí)別準(zhǔn)確率H和模糊識(shí)別給出的識(shí)別準(zhǔn)確率M，確定HMM識(shí)別和模糊識(shí)別的加權(quán)系數(shù)α和β ;
第六步，通過(guò)上述得出的隸屬度φ、加權(quán)參數(shù)Pi以及α和β，得到識(shí)別變壓器繞組故障的dg指數(shù)；第七步，通過(guò)求得的dg識(shí)別指數(shù)直接識(shí)別變壓器繞組機(jī)械故障狀態(tài)和類型。所述第二步是在變壓器離線工作狀態(tài)下測(cè)得變壓器繞組各種機(jī)械故障狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取，利用模糊識(shí)別的識(shí)別方法和理論，建立起模糊識(shí)別方法對(duì)變壓器繞組機(jī)械故障各狀態(tài)的識(shí)別庫(kù)，并用多組各故障待識(shí)別數(shù)據(jù)得出模糊識(shí)別的隸屬度Cli和識(shí)別準(zhǔn)確率M。所述第三步是在變壓器離線工作狀態(tài)下測(cè)得變壓器繞組各種機(jī)械故障狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取，然后利用HMM的識(shí)別方法和理論，建立起HMM方法對(duì)變壓器繞組機(jī)械故障各狀態(tài)的識(shí)別庫(kù)，并用多組各故障待識(shí)別數(shù)據(jù)得出HMM識(shí)別的概率值和識(shí)別準(zhǔn)確率H0所述第四步是對(duì)變壓器繞組各種機(jī)械狀態(tài)的信號(hào)特征值采用HMM識(shí)別變壓器繞 組機(jī)械故障的相似概率最大值與HMM相似概率log(P(DAk))的比值進(jìn)行歸一化，得到HMM加權(quán)參數(shù)Pi。所述第五步是將HMM識(shí)別變壓器繞組各類故障的準(zhǔn)確率和模糊識(shí)別對(duì)變壓器繞
a M
組各類故障的準(zhǔn)確率相比j = j以及由于歸一化處理所得兩加權(quán)系數(shù)的α+β =1，從而
卜 ，
求得HMM和模糊識(shí)別的加權(quán)系數(shù)α和β。所述第六步是將歸一化的特征值運(yùn)用模糊識(shí)別和HMM識(shí)別得出的故障的隸屬度和HMM的加權(quán)參數(shù)Cli和Pi，采用加權(quán)平均法得到判別變壓器狀態(tài)的指數(shù)dg= a Cli+ β Pi。所述dg指數(shù)滿足一定的閾值Q e [O, O. I]。所述第七步是通過(guò)加權(quán)平均處理后，選取dg值最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的模式作為待測(cè)樣本的故障模式，做出最終的診斷。本發(fā)明技術(shù)方案所帶來(lái)的有益效果(I)雙規(guī)識(shí)別法的識(shí)別系統(tǒng)可以在變壓器出廠或安裝時(shí)在一側(cè)安裝好測(cè)試系統(tǒng)，同時(shí)，可以在線監(jiān)測(cè)變壓器繞組的機(jī)械狀態(tài)，可以適時(shí)的預(yù)報(bào)變壓器工作的情況，為變壓器的正常安全的運(yùn)行大大的提供了參考，并且提高了變壓器工作的實(shí)用效率。(2)雙規(guī)識(shí)別法識(shí)別系統(tǒng)不僅能識(shí)別出變壓器繞組的機(jī)械狀態(tài)，而且可以準(zhǔn)確預(yù)報(bào)變壓器繞組機(jī)械故障的類型。(3)雙規(guī)識(shí)別法識(shí)別系統(tǒng)，由于形成一個(gè)識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，因而在形成數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候采集數(shù)據(jù)不受環(huán)境的影響，大大的減少了誤判誤差。(4)雙規(guī)識(shí)別法識(shí)別系統(tǒng)不僅能識(shí)別變壓器繞組單一的機(jī)械故障狀態(tài)，而且能識(shí)別變壓器繞組復(fù)合機(jī)械故障狀態(tài)下的哪類故障占據(jù)主導(dǎo)作用。


圖I是本發(fā)明實(shí)施例的變壓器繞組各類故障數(shù)據(jù)庫(kù)；圖2是變壓器繞組不同機(jī)械狀態(tài)下的模糊識(shí)別庫(kù)；圖3是變壓器繞組不同機(jī)械狀態(tài)下的HMM識(shí)別庫(kù)；
圖4是本發(fā)明雙規(guī)識(shí)別法識(shí)別過(guò)程及原理圖；圖5是本發(fā)明雙規(guī)識(shí)別法對(duì)變壓器繞組單一各故障的識(shí)別dg指數(shù)圖；圖6是本發(fā)明雙規(guī)識(shí)別法對(duì)變壓器繞組復(fù)合狀態(tài)的識(shí)別dg指數(shù)圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明結(jié)合實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。本發(fā)明是一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，實(shí)施例包括以下各步驟第一步，建立變壓器繞組各類機(jī)械狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。變壓器箱體上每個(gè)測(cè)點(diǎn)測(cè)得的振動(dòng)響應(yīng)，都是鐵心振動(dòng)和繞組振動(dòng)通過(guò)結(jié)構(gòu)件和 其他傳遞途徑，傳遞到此處疊加形成的。這整個(gè)傳遞過(guò)程是線性的，那么就可以通過(guò)采集箱壁上的振動(dòng)信號(hào)，提取和分析繞組的振動(dòng)特性，從而判斷繞組狀態(tài)。對(duì)電力公司提供的變壓器進(jìn)行各種故障的設(shè)定，通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)采集儀器，采集變壓器在各種狀態(tài)下的信號(hào)數(shù)據(jù)，如圖I所示。第二步，建立起模糊識(shí)別庫(kù)，給出每類故障的隸屬度Cli和識(shí)別準(zhǔn)確率M。在變壓器離線工作狀態(tài)下可以測(cè)得變壓器繞組各種機(jī)械故障狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取，然后利用模糊識(shí)別的識(shí)別方法和理論，建立起模糊識(shí)別方法對(duì)變壓器繞組機(jī)械故障各狀態(tài)的識(shí)別庫(kù)，并用多組各故障待識(shí)別數(shù)據(jù)得出模糊識(shí)別的隸屬度Cli，如圖2所示，識(shí)別的準(zhǔn)確率M如表I所示。表I :模糊識(shí)別診斷結(jié)果分析統(tǒng)計(jì)(用40組識(shí)別數(shù)據(jù))
權(quán)利要求
1.一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，包括步驟如下 第一步，建立變壓器繞組各類機(jī)械狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)； 第二步，建立起模糊識(shí)別庫(kù)，給出每類故障的隸屬度Cli和識(shí)別準(zhǔn)確率M ； 第三步，建立起HMM識(shí)別庫(kù)，給出每類故障識(shí)別的HMM相似概率log (P (D/ λ k))和識(shí)別準(zhǔn)確率H ； 第四步，通過(guò)HMM的識(shí)別概率值，得到HMM的加權(quán)參數(shù)Pi ； 第五步，通過(guò)HMM識(shí)別給出的識(shí)別準(zhǔn)確率H和模糊識(shí)別給出的識(shí)別準(zhǔn)確率M，確定HMM識(shí)別和模糊識(shí)別的加權(quán)系數(shù)α和β ; 第六步，通過(guò)上述得出的隸屬度φ、加權(quán)參數(shù)Pi以及α和β，得到識(shí)別變壓器繞組故障的dg指數(shù)； 第七步，通過(guò)求得的dg識(shí)別指數(shù)直接識(shí)別變壓器繞組機(jī)械故障狀態(tài)和類型。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第二步是在變壓器離線工作狀態(tài)下測(cè)得變壓器繞組各種機(jī)械故障狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取，利用模糊識(shí)別的識(shí)別方法和理論，建立起模糊識(shí)別方法對(duì)變壓器繞組機(jī)械故障各狀態(tài)的識(shí)別庫(kù)，并用多組各故障待識(shí)別數(shù)據(jù)得出模糊識(shí)別的隸屬度Cli和識(shí)別準(zhǔn)確率M。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第三步是在變壓器離線工作狀態(tài)下測(cè)得變壓器繞組各種機(jī)械故障狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取，然后利用HMM的識(shí)別方法和理論，建立起HMM方法對(duì)變壓器繞組機(jī)械故障各狀態(tài)的識(shí)別庫(kù)，并用多組各故障待識(shí)別數(shù)據(jù)得出HMM識(shí)別的概率值和識(shí)別準(zhǔn)確率H。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第四步是對(duì)變壓器繞組各種機(jī)械狀態(tài)的信號(hào)特征值采用HMM識(shí)別變壓器繞組機(jī)械故障的相似概率最大值口犯乂^七^(guò)^切與畫(huà)相似概率log (P (D/λ,))的比值 1<I<M進(jìn)行歸一化，得到HMM加權(quán)參數(shù)Pi。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第五步是將HMM識(shí)別變壓器繞組各類故障的準(zhǔn)確率和模糊識(shí)別對(duì)變壓器繞組 a M各類故障的準(zhǔn)確率相比J = 77以及由于歸一化處理所得兩加權(quán)系數(shù)的α+β =1，從而求得HMM和模糊識(shí)別的加權(quán)系數(shù)α和β。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第六步是將歸一化的特征值運(yùn)用模糊識(shí)別和HMM識(shí)別得出的故障的隸屬度和HMM的加權(quán)參數(shù)Cli和Pi,采用加權(quán)平均法得到判別變壓器狀態(tài)的指數(shù)dg= α φ+ β Pi。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述dg指數(shù)滿足一定的閾值Q e
。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，其特征在于，所述第七步是通過(guò)加權(quán)平均處理后，選取dg值最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的模式作為待測(cè)樣本的故障模式，做出最終的診斷。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種對(duì)變壓器繞組故障類型直接預(yù)報(bào)和識(shí)別的雙規(guī)識(shí)別法，是一種基于隱馬爾科夫模型和模糊識(shí)別基礎(chǔ)之上對(duì)變壓器繞組故障直接識(shí)別和預(yù)報(bào)的新方法。步驟為第一步,建立變壓器繞組各類機(jī)械狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；第二步,建立起模糊識(shí)別庫(kù),給出每類故障的隸屬度和識(shí)別準(zhǔn)確率；第三步,建立起隱馬爾科夫模型識(shí)別庫(kù),給出每類故障識(shí)別的相似概率和識(shí)別準(zhǔn)確率；第四步,通過(guò)的隱馬爾科夫模型識(shí)別概率值，得到的加權(quán)參數(shù)；第五步，確定隱馬爾科夫模型和模糊識(shí)別的加權(quán)系數(shù)；第六步，得到識(shí)別變壓器繞組故障的雙規(guī)識(shí)別指數(shù)；第七步，通過(guò)求得的dg識(shí)別指數(shù)直接識(shí)別變壓器繞組機(jī)械故障狀態(tài)和類型。本發(fā)明方法不存在人為因素,抗環(huán)境的干擾能力強(qiáng)，不會(huì)有轉(zhuǎn)化測(cè)得數(shù)據(jù)帶來(lái)的誤差。
文檔編號(hào)G01R31/06GK102778632SQ20121023013
公開(kāi)日2012年11月14日 申請(qǐng)日期2012年7月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月4日
發(fā)明者何洪軍, 饒柱石 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)