用于变压器端部垫块脱落故障识别的时间序列频谱熵稳定度算法

摘要

变压器声纹信号包含丰富的信息,在不同的运行状态下声纹可分为瞬态声纹和稳态声纹。以某变压器端部垫块脱落故障为出发点,分析其振动机理并挖掘声纹特征,实现对该故障的判别工作。首先,建立质量-弹簧-阻尼模型分析了该故障的振动模式和发展规律;其次,对声纹信号进行短时傅里叶变换,并利用Mel滤波器组对时频谱进行压缩感知;再次,利用时间序列频谱熵特征提取算法,引入了信号稳定度的概念;最后,对162台变压器现场采集的工况声纹信号数据集和试验采集的铁心松动故障信号数据集进行稳定度计算,统计稳定度分布情况。利用端部垫块脱落为瞬态声纹分布,而现场和铁心松动故障为稳态声纹分布的差异,通过稳定度方法从两类数据集中识别出端部垫块脱落故障。