變壓器繞組松動的振動實驗分析

李陽海，王廣庭，盧雙龍，周　淼

（國網(wǎng)湖北省電力公司電力科學(xué)研究院，武漢 430077）

變壓器繞組松動的振動實驗分析

李陽海，王廣庭，盧雙龍，周淼

（國網(wǎng)湖北省電力公司電力科學(xué)研究院，武漢 430077）

變壓器繞組故障是變壓器故障中的重要部分，基于振動信號分析的方法可以實現(xiàn)變壓器繞組運行狀態(tài)的在線測量。闡述繞組的振動機理及傳播路徑，通過人為設(shè)置繞組松動故障，實測負載時不同松緊程度下的變壓器油箱表面的振動信號。利用小波變換（WT）、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）三種方法對信號進行處理，并對信號能量熵求解，對比結(jié)果發(fā)現(xiàn)：針對繞組振動信號，三種能量熵變化規(guī)律與100 Hz處幅值均可作為初步判斷繞組松動的指標。

振動與波；變壓器；繞組松動；能量熵

變壓器是電力系統(tǒng)中最關(guān)鍵的設(shè)備之一，它在運行過程中內(nèi)部可能會出現(xiàn)故障，影響到變壓器的正常運行，甚至對整個電力系統(tǒng)造成損壞。因此，為了可以及時發(fā)現(xiàn)變壓器的故障隱患，避免突發(fā)事故，開展變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究具有十分重要的意義［1］。

變壓器繞組松動故障是導(dǎo)致變壓器絕緣問題、繞組燒壞等嚴重故障及事故的主要前期原因。傳統(tǒng)的繞組故障診斷方法有短路阻抗法、頻響分析法、低壓脈沖法和頻率響應(yīng)法等都需要變壓器停機才能實現(xiàn)，無法滿足在線監(jiān)測的要求［2-4］。

基于振動分析的監(jiān)測方法對變壓器繞組的機械機構(gòu)參數(shù)的狀態(tài)和故障反應(yīng)靈敏，而且可以安全可靠地達到變壓器在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的目的。國內(nèi)外學(xué)者們對通過在線監(jiān)測變壓器油箱表面振動信號來分析判斷繞組及鐵芯狀況的設(shè)想做了大量研究［5-7］。

從研究現(xiàn)狀來看，振動信號的處理目前并沒有形成統(tǒng)一可靠的標準，因此這一方面是目前振動法研究應(yīng)用的主要問題。

變壓器的振動信號為非線性非平穩(wěn)信號，只從時域和頻域進行分析有很大的局限性。本文通過實驗，人為制造繞組松動故障，測得不同松緊程度下的繞組振動信號，利用適合于非平穩(wěn)信號分析的小波變換（Wavelet transform，WT）、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition，EMD）和總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）三種方法對繞組振動信號進行處理。通過小波包（wavelet packet decomposition，WP）對時域信號進行降噪處理之后，分別求得小波包能量熵，EMD能量熵以及EEMD能量熵［8-10］，對比三種結(jié)果發(fā)現(xiàn)，能量熵這一指標能夠較好地判別繞組運行狀態(tài)，其中EMD能量熵響應(yīng)更加靈敏。

1　繞組振動機理及傳播

電力變壓器的繞組通常是由若干銅線繞制而成的線餅構(gòu)成，當負載電流通過變壓器繞組時，通電繞組在漏磁場的作用下會受到電磁力［11-12］。短路電流達到穩(wěn)定時，電磁力為

在研究繞組中的動態(tài)過程時，可以將繞組視為多自由度振動系統(tǒng)［13］。由于繞組單元數(shù)目通常很大，求解較困難，考慮到研究對象是整個線圈在電磁力作用下的運動，各個線圈之間的運動形式差異極小，因此可以認為每個單元的運動規(guī)律近似相同，建立整體的振動微分方程

假設(shè)繞組壓緊力不變，變壓器穩(wěn)定運行時油溫變化不大，則剛度K與阻尼系數(shù)C均為常數(shù)，將（1）代入（2）中求解可得

對式（3）求導(dǎo)兩次，得到繞組的振動加速度為

式中A和θ的值取決于起始條件的積分常數(shù)；φ和G分別為

從結(jié)果中可以看出，短路過程中繞組處在由固有振動和強迫振蕩所構(gòu)成的復(fù)雜振動之中。繞組的固有振蕩頻率在很大程度上取決于絕緣墊塊剛度K，而K與壓緊程度相關(guān)，壓緊程度越大，K越大，固有頻率也越高［14］。上式中前兩項為固有振動，經(jīng)過一段時間之后會衰減，當短路電流達到穩(wěn)定時，只剩最后一項強迫振動，振動頻率為電源頻率的2倍，且幅值與負載電流平方成正比。由于電流與磁通之間存在非線性，導(dǎo)致繞組所受電動力中含有高次諧波成分，所以繞組振動加速度信號的頻率中還包含高次諧波成分。

2　實驗和結(jié)果分析

2.1實驗及結(jié)果

在負載情況下，變壓器振動由鐵心和繞組共同產(chǎn)生，將低壓端短路，高壓端施加電壓，由于很小的電壓就可以使負載電流達到很大，因此鐵心的振動可以忽略不計，此時可以認為只有繞組的振動。

實驗儀器采用德國m+p數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)分析軟件，以及美國CTC三向加速度傳感器，測試對象為10 kV油浸式變壓器。測點布置如圖1所示。

圖1　測點布置圖

實驗過程中測試了短路電流從50%I到100% I（I為額定電流）變化時的振動信號，圖2為側(cè)面1號測點的時域圖和頻譜圖。同時作出各個測點振動信號的100 Hz處幅值與負載電流平方的關(guān)系圖，如圖3所示。

圖2　側(cè)面1號測點信號

從圖3中可知，各個位置的振動加速度與短路電流平方均為正比關(guān)系，因此在一定程度上幾個測點數(shù)據(jù)都可以代表繞組的振動情況。從頻譜圖中可以看出，繞組振動信號頻率集中在100 Hz，高頻諧波分量可以忽略。因此首先對比了各個測點在不同松緊程度下100 Hz處的振動幅值。

圖3　側(cè)面振動與電流平方關(guān)系

圖4　側(cè)面100 Hz幅值

通過圖中對比可以看出，隨著壓緊力減小，各點100 Hz處的幅值先增大后減小。

由式（4）可得穩(wěn)定后繞組振動加速度為

隨著繞組壓緊力的減小，絕緣墊塊的初始壓縮量減少，K的值也將減小。此時有兩種情況，當K＜4 Mω2時，繞組松動，K減小，G也減小，即振幅減小；當K＞4 Mω2時，K減小，G先增大后減小，即振幅先增大后減小。實驗結(jié)果與理論相符。

2.2數(shù)據(jù)處理與分析

小波變換、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解是近年來常被用來對信號進行時頻處理并提取特征的方法［15］。

小波變換是一種窗口大小固定不變而其時頻窗可以改變的時頻局部化分析方法。每次小波分解得到的低頻逼近信號和高頻細節(jié)信號平分被分解信號的頻帶，二者帶寬相等。

Norden E.Huang等人提出任何信號都是由一些不同的基本模式分量（IMF）組成的，而EMD方法可以將信號的基本模式分量提取出來。EMD無需選取基函數(shù)，可自適應(yīng)將信號分解到不同頻段中。

EEMD是為了解決EMD存在的邊緣效應(yīng)、模態(tài)混疊等不足，在EMD基礎(chǔ)上改進而來的一種方法，原理是利用了白噪聲的均勻分布的統(tǒng)計特性，在信號中加入白噪聲，使信號在不同尺度上具有連續(xù)性。

分別利用三種方法對變壓器表面測得的繞組振動信號進行了分析，其中小波基函數(shù)選取dmey，之后分別得到分解結(jié)果的時域重構(gòu)圖及對應(yīng)頻譜圖。其中，EEMD方法中，當添加的白噪聲標準差太大時，會分解出額外的噪聲分量，因此將其設(shè)置為0.01，為了計算效率將噪聲添加次數(shù)設(shè)為50。限于篇幅，圖中EMD和EEMD分解結(jié)果只選取了前五個IMF。

圖5　小波分解結(jié)果

圖6　EMD分解結(jié)果

圖7　EEMD分解結(jié)果

對比三種方法的時頻分解結(jié)果可知：小波分解結(jié)果與小波基的選取有很大關(guān)系，dmey小波可以較好地提取信號不同頻段的特征；EMD分解沒有得到100 Hz以上的高頻部分，但由于繞組振動信號頻率較為單一，并沒有出現(xiàn)邊緣效應(yīng)及模態(tài)混疊；EEMD較全面地得到了信號各頻段信息，不足之處在于運算時間會隨噪聲添加次數(shù)近似線性增長。

2.3能量熵對比

當繞組狀態(tài)發(fā)生變化時，振動信號在不同頻段的能量分布會發(fā)生相應(yīng)的變化。因此可以引入能量熵來對繞組狀態(tài)進行判斷。能量熵是反映信號能量分布的混亂程度。根據(jù)Shannon信息熵的含義，此處能量熵HEN定義為［16］

其中pi=Ei/E，對于小波分解結(jié)果而言是每層高頻細節(jié)信號和最后一層低頻逼近信號中第i個頻段能量占總體能量的比例；對于EMD及EEMD而言是第i個IMF的能量分布。

通過上述方法進行計算，得到繞組在不同壓緊力下三種能量熵。結(jié)果如表1、表2所示。

表1　側(cè)面Z1能量熵

表2　側(cè)面Z2能量熵

對比表中數(shù)據(jù)，隨著壓緊力的減小三種方法所得能量熵均是先減小后增大，其變化規(guī)律與100 Hz處幅值變化有一定聯(lián)系。為了直觀地觀察能量熵的變化幅度，將表中數(shù)據(jù)作圖8，可以發(fā)現(xiàn)EMD能量熵和EEMD能量熵變化程度相當，對繞組松動的響應(yīng)較為靈敏。

圖8　能量熵變化情況

根據(jù)能量熵的定義，HEN隨著pi的增大呈先增大后減小的趨勢，因此能量分布越平均，能量熵值越大，反之則能量熵越小。變壓器繞組的振動信號100 Hz頻率分量占絕對優(yōu)勢，因此當繞組開始出現(xiàn)松動，100 Hz分量的幅值增加時，其能量比例，即pi也會增加，因而能量分布更為集中，能量熵減小；而繼續(xù)松動到K＜4 Mω2后，100 Hz分量減小，能量熵相應(yīng)地出現(xiàn)增大現(xiàn)象。

實驗過程中由于調(diào)節(jié)壓緊力的變動范圍較大，使K的變化越過了臨界點K=4 Mω2，能量熵經(jīng)歷了先減小后增大的過程。而在實際運行中，壓緊力不會突然出現(xiàn)較大的變化，K通常會保持在4 Mω2以上，當監(jiān)測到振幅增加、能量熵減小時，便能夠判斷繞組出現(xiàn)了松動，需要及時采取措施修復(fù)故障。

3　結(jié)語

通過人為設(shè)置變壓器繞組松動故障的實驗，測得不同松緊程度下的油箱表面振動信號，對信號的處理分析得到以下結(jié)論。

（1）繞組振動信號頻率集中在100 Hz處，高頻分量可以忽略。對比各點信號100 Hz頻率分量處的幅值發(fā)現(xiàn)，振幅隨著壓緊力的減小，先增大后減小，結(jié)果符合理論分析結(jié)果。

（2）利用針對非線性非平穩(wěn)信號的小波變換、EMD和EEMD等方法對信號進行了處理，處理結(jié)果顯示小波變換與小波基的選取有很大關(guān)系，且由于振動頻率單一，EMD并沒有出現(xiàn)模態(tài)混疊，EEMD分解效果良好，避免了潛在的模態(tài)混疊，只是計算時間稍長。

（3）通過對比三種方法計算得到的能量熵，發(fā)現(xiàn)當繞組出現(xiàn)松動故障時，能量熵的變化與100 Hz處幅值的變化呈現(xiàn)恰好相反的規(guī)律。在實際運行中，繞組墊塊剛度K＞4 Mω2，壓緊力小幅減小時，振幅增加，能量熵減小，二者均可用來對繞組是否松動作出初步判斷，其中EMD和EEMD能量熵的變化更明顯，為避免潛在的模態(tài)混疊，EEMD方法更加可靠。

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Experimental Research of Transformer’s Vibration due to the Winding Looseness

LL Yang-hai，WANG Guang-ting，LU Shuang-long，ZHOUMiao
（State Grid Hubei Electric Power Testing and Research Institute，Wuhan 430077，China）

The winding fault is an important part of transformer faults.Analysis of vibration signal can realize online monitoring of the winding operation.In this paper，the vibration mechanism of winding and the propagation path of vibration are introduced.By making the winding faults artificially，vibration signals of the oil tank surface of the transformer are measured under different winding looseness.These signals are processed with wavelet transform（WT），empirical mode decomposition（EMD）and ensemble empirical mode decomposition（EEMD）.And the energy entropies of the three methods are also calculated.Comparison of the results shows that both variation laws of three kinds of energy entropy and the amplitude at 100Hz can be used as the criteria for preliminary estimation of the looseness of the winding.

vibration and wave；tarnsformer；winding looseness；vibration；energy entropy

TM3

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.05.008

1006-1355（2016）05-0034-04+55

2016-05-27

李陽海（1980-），男，重慶市人，博士生，主要研究方向為汽輪機熱力性能試驗及機網(wǎng)協(xié)調(diào)試驗等研究工作。E-mail:45629450@qq.com