【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及换流变压器故障诊断，尤其是涉及一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法和装置。
技术介绍
1、换流变压器因铁心、绕组、出线装置等结构与交流变压器存在很大的差异，由于铁心和绕组组合在一起，所以测量换流变压器振动信号时无法将二者区分开，发生故障时无法及时发现具体故障位置，而作为直流输电系统的核心设备，换流变压器的快速维修至关重要。
2、而目前缺乏对换流变压器绕组振动信号和铁心振动信号的分离方法研究，因此，如何从换流变压器监测振动信号中区分出绕组振动信号和铁心振动信号成为换流变压器故障诊断领域一项亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法和装置，解决了目前缺乏对换流变压器绕组振动信号和铁心振动信号的分离方法研究的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，包括以下步骤：
3、s1、采集不同运行状态多个时刻换流变压器的多个振动样本，每一个振动样本均为设置于换流变压器外表面的一个振动传感器采集得到的一段振动信号；
4、s2、不同运行状态依据换流变压器运行时电流有效值，将振动信号分为稳定运行、电流变化和空载三个集合，选择其中空载集合中某一振动样本作为对照振动信号，选择稳定运行和电流变化集合的每一振动样本作为目标分析振动信号；
5、s3、每一对照振动信号和目标分析振动信号，将对照振动信号和目标分析振动信号进行互相关计算，得到对
6、s4、每一直流侧振动信号，将直流侧振动信号进行傅里叶变换，提取出频谱图中基频及其倍频的有效峰值，并针对频谱图划分为三个不同频段，计算出不同频段的振动累计功率占比；依据振动信号的时域特征计算振动信号数据集的均值，然后计算数据集中每个数据点与均值的四次方和二次方的值，得到该振动信号的峭度值；
7、s5、根据直流侧振动信号分析得到的特征分布区间，确定换流变压器在不同运行状态下是否出现故障并确定故障出现的位置。
8、优选的，在步骤s2中，将振动信号分为稳定运行、电流变化和空载三个集合，其具体方法下所示：
9、将换流变压器在额定电流运行下采集到的振动信号归类为稳定运行集合，将换流变压器在电流为零至额定值之间运行时采集到的振动信号归类为电流变化集合，将换流变压器在电流为零状态下运行时采集到的振动信号归类为空载集合。
10、优选的，在步骤s2中，选择空载集合作为对照振动信号，其具体方法下所示：
11、选择电流变化为零后附近时间段采集到的空载振动数据，并对数据进行时域和频域分析，找到最符合该换流变空载时信号特征的振动信号，将其设定为对照振动信号。
12、优选的，在步骤s3中，得到对照振动信号在目标分析振动信号中相似度最大时的延迟，其具体方法下所示：
13、将对照振动信号和目标分析振动信号按时间序列放置于同一坐标轴上，移动对照振动信号找到对照振动信号在目标分析振动信号中最相似的位置，按时间序列记为延迟，延迟可正可负。
14、优选的，在步骤s3中，将筛选出的最佳目标振动信号与移动至相似度最大处的对照振动信号对比分离出直流侧振动信号，其具体方法下所示：
15、在对照振动信号移动至目标分析振动信号中相似度最大时的延迟处时，截取两者在时间序列中同位置处的振动数据并将数据进行差分运算，得到直流侧的振动数据。
16、优选的，在步骤s4中，计算出不同频段的振动累计功率占比，其具体方法下所示：
17、识别直流侧振动信号的频谱图中所有频率的有效峰值，计算直流侧振动样本对应的每一频谱图中所有频率的有效峰值的平方，将三个不同频段内的功率分别进行累加，并最终计算与获取直流侧振动样本的基频及其倍频总功率的比值，得到不同频段的振动累计功率占比。
18、优选的，在步骤s4中，得到该振动信号的峭度值，其具体方法下所示：
19、对每一直流侧振动信号求振动信号的时域均值，将数据中每个数据点分别与均值相减后的差求四次方和二次方，四次方的值求和后平均得到第一均值，二次方求和后平均得到的均值再平方得到第二均值，将第一均值与第二均值的比值减3得到该振动信号的峭度值。
20、优选的，在步骤s5中，判断故障并确定故障出现的位置，其具体方法下所示：
21、不同运行状态下的直流侧振动信号分析得到的特征分布区间，若不同运行条件下直流侧振动信号均满足特征分布区间，则换流变压器绕组和换流阀侧运行正常，若不同运行条件下直流侧振动信号不满足特征分布区间，则可认定换流变压器故障位置在绕组和换流阀侧。
22、一种基于振动信号识别换流变压器故障的装置，包括分类单元，用于将采集到振动信号依据电流的有效值，将振动信号归类为稳定运行集合、电流变化集合和空载集合。
23、确定单元，用于选择空载集合中某一振动样本作为对照振动信号。
24、相关性计算单元，用于将对照振动信号和目标分析振动信号进行互相关计算，得到对照振动信号在目标分析振动信号中相似度最大时的延迟。
25、筛选单元，用于比较对照振动信号在目标分析振动信号中相似度最大时的延迟时间序列与设定的时间序列阈值，筛选出最佳目标振动信号。
26、直流侧信号计算单元，用于将对照振动信号移动至目标分析振动信号中相似度最大时的延迟位置时，截取两者的振动数据并将数据进行差分运算，提取直流侧的振动数据。
27、频谱分析单元，用于将直流侧振动信号进行傅里叶变换，提取出频谱图中基频及其倍频的有效峰值。
28、累计功率占比计算单元，用于直流侧振动信号的频谱图划分为三个不同频段，计算出不同频段的振动累计功率占比。
29、峭度值计算单元，调用直流侧信号计算单元提取的直流侧振动数据，计算直流侧振动数据的峭度值。
30、判断单元，根据直流侧振动信号分析得到的特征分布区间，确定换流变压器在不同运行状态下是否出现故障并确定故障出现的位置。
31、因此，本专利技术采用上述结构的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法和装置，具备以下有益效果：
32、本专利技术能够判断分离出的直流侧振动信号的特征值是否在特征分布区间内，若特征值在分布区间内，则确定待分析换流变压器的绕组和换流阀侧的运行状态正常，若特征值在分布区间以外，则换流变压器的绕组和换流阀侧处出现故障，实现对换流变压器故障位置的准确判断。
33、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S2中，将振动信号分为稳定运行、电流变化和空载三个集合，其具体方法下所示：
3.根据权利要求2所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S2中，选择空载集合作为对照振动信号，其具体方法下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S3中，得到对照振动信号在目标分析振动信号中相似度最大时的延迟，其具体方法下所示：
5.根据权利要求4所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S3中，将筛选出的最佳目标振动信号与移动至相似度最大处的对照振动信号对比分离出直流侧振动信号，其具体方法下所示：
6.根据权利要求5所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S4中，计算出不同频段的振动累计能量占比，其具体方法下所示：
7.根据权利要求6所述的一种基于振
8.根据权利要求7所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤S5中，判断故障并确定故障出现的位置，其具体方法下所示：
9.一种基于振动信号识别换流变压器故障的装置，其特征在于：包括分类单元，用于将采集到振动信号依据电流的有效值，将振动信号归类为稳定运行集合、电流变化集合和空载集合。
...【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤s2中，将振动信号分为稳定运行、电流变化和空载三个集合，其具体方法下所示：
3.根据权利要求2所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤s2中，选择空载集合作为对照振动信号，其具体方法下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤s3中，得到对照振动信号在目标分析振动信号中相似度最大时的延迟，其具体方法下所示：
5.根据权利要求4所述的一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法，其特征在于：在步骤s3中，将筛选出的最佳目标振动信号与移...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑宏，万书亭，孙文星，康巍，崔佳，陈长翠，李丽，李孟，鲍美军，卢衍泓，赵阿龙，吴瑞鹏，吴秋昊，
申请(专利权)人：杭州柯林电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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