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公开(公告)号:CN116992326A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310819356.7
申请日:2023-07-06
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明一种基于小波包‑映射网络算法的变压器故障辨识方法,属于变压器技术领域;包括以下步骤:针对变压器振动特征提取及运行状态辨识问题,建立变压器绕组、铁芯振动模型,分析振动机理。研究小波包信号变换信号处理方法及自组织映射神经网络分类原理,提出基于振动信号的变压器运行状态辨识方法。搭建动模实验平台,采集变压器不同运行状态振动信号,对原始信号进行分解重构,提取不同运行状态振动信号特征参数,总结特征参数变化规律,通过自组织映射神经网络对变压器运行状态进行分类及辨识。本发明所提方法针对变压器直流扰动、三相不平衡等故障具有较高的识别准确率,为变压器运行故障辨识提供新的辅助决策手段。
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公开(公告)号:CN116894414A
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202310847192.9
申请日:2023-07-12
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/17
Abstract: 一种变压器三相不平衡运行绕组振动模‑态特征分析方法,属于变压器技术领域。本发明通过建立△/Y变压器三相不平衡模‑态分析状态方程,定义不平衡度计算公式,建立变压器绕组电磁模型求解磁通密度B,通过磁场模型计算绕组单元电磁力F,根据振动位移s计算绕组振动加速度g,分析绕组振动特性,总结绕组电流、内部磁密分布、绕组振动特性规律,搭建模块化动模实验平台对仿真结果及所提方法进行验证,验证了本方法正确、科学合理,高效实用,为绕组不平衡运行异常特征的提取与辨识提供了可行方法。
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公开(公告)号:CN116881840A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310823401.6
申请日:2023-07-06
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2337 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 基于模糊支持向量机的变压器电磁‑机械信息融合方法,属于变压器技术领域,本发明通过划分变压器电磁子系统和机械子系统,提取各子系统特征参数,形成特征参数向量集,分析特征参数对应关系及变化情况,并形成全局多源信息库;利用模糊支持向量机提取变压器不平衡运行虚拟/物理实体的电流、振动信息;获得融合特征指标,并划分状态等级,构建变压器绕组状态量化评价与模糊聚类体系,实现虚拟/物理实体、电磁‑机械子系统的信息物理融合。
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公开(公告)号:CN116879652A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310824321.2
申请日:2023-07-06
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取映射的工程变压器偏磁噪声分析方法,属于变压器技术领域,该方法基于电磁耦合机理构建变压器电磁模型,求解并提取变压器在偏磁效应下的电磁特征参数,采用电磁‑机械顺序耦合机理计算变压器绕组的机械场特征参数振动加速度,并进一步构建变压器声学波动模型,求解变压器附近空间的声场分布情况,对绕组的声压及声压级进行提取。并构建直流扰动系数,挖掘直流扰动与噪声的内在关联,并建立声压参量与直流扰动的关联函数表征噪声异常,并且搭建动模实验平台对仿真结果及所提方法进行验证。结合上述分析制定失稳判据,实现对变压器在偏磁效应下的噪声异常监测与判别。
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