技术领域
本发明涉及电力设备检测技术领域，具体是一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法。
背景技术
随着电抗器在电力系统中的大量投入，相应的匝间短路故障问题也频繁发生。现有的电抗器匝间短路检测方法主要包括磁场线圈法、温度检测法、电气参数检测法以及脉冲振荡法。磁场线圈法对于多匝短路情况下比较有效；温度检测法需要高精度的传感器；电气参数检测法的灵敏度不高；脉冲振荡法则需要昂贵的仪器设备，并且操作复杂。整体来讲，现在的检测方法普遍存在操作复杂、灵敏度低等问题。因此，需要寻找一种高效、灵敏的匝间短路故障检测方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法，包括以下步骤：
1)搭建高压脉冲装置。
所述高压脉冲装置包括高压直流电源、FPGA模块、充电保护电阻、脉冲发生电路、控制电路和负载电阻。
所述高压直流电源通过充电保护电阻为脉冲形成单元中的电容充电。
所述FPGA模块接收上位机发送的脉冲参数，并产生开关控制信号。
所述控制电路接收开关控制信号，并控制脉冲发生电路中开关的通断，令脉冲发生电路产生脉冲电压。
所述脉冲发生电路包括串联的电容和开关。
所述脉冲发生电路通过负载电阻向待测电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
2)上位机设定脉冲参数，并发送至高压脉冲装置。
3)高压脉冲装置向待测电抗器绕组端部发送激励脉冲电压。
4)放置在待测电抗器绕组端部的电压传感器实时监测输入激励电压信号，放置在待测电抗器绕组端部的电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
5)所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理，得到激励电压数字信号和响应电压数字信号，并发送至数据处理模块。
所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理的步骤包括：
5.1)对输入激励电压信号进行模数转换，得到激励电压数字信号。
5.2)将输出响应电流信号转换为输出响应电压信号，再进行模数转换，得到响应电压数字信号。
6)所述数据处理模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行快速傅里叶变换，得到输入激励电压信号的频域表示U
7)所述数据处理模块根据输入激励电压信号的频域表示U
频率响应传递函数TF如下所示：
式中，I
所述数据处理模块根据基于基准频率响应曲线和实测频率响应曲线，计算实测频率响应曲线的数字统计指标。
所述数字统计指标包括相关系数CC、欧式距离ED、对数误差的绝对值和ASLE、误差平方和SSE。
其中，相关系数CC如下所示：
式中，X(i)为实测频率响应曲线的传递函数幅度序列。N为序列长度。Y(i)为基准频率响应曲线的传递函数幅度序列。
欧式距离ED如下所示：
对数误差的绝对值和ASLE如下所示：
误差平方和SSE如下所示：
式中，i为任意序列点。
9)所述数据处理模块存储有SVM分类器，所述数据处理模块将数字统计指标输入到SVM分类器中，完成匝间短路故障判断。匝间短路故障判断内容包括短路程度、短路位置、是否为相同股匝间短路。
所述SVM分类器由不同类型训练数据训练得到。训练数据类型包括电抗器在不同程度短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在不同位置短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在相同股匝间短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在不同股匝间短路下的频率响应曲线的数字统计指标。
训练数据获取步骤包括：
9.1)在电抗器绕组任意两匝线圈间短接阻值为R的电阻。
9.2)高压脉冲装置向步骤9.1)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.3)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.5)更新电阻阻值R'＝R+ΔR，并返回步骤9.1)，直至采集到n
9.6)在距离电抗器绕组首端L位置设置短路故障点。L初始值为0。
9.7)高压脉冲装置向步骤9.6)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.8)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.9)更新L'＝L+ΔL，并返回步骤9.6)，直至采集到n
9.10)在电抗器绕组相同股线圈间设置短路故障点。
9.11)高压脉冲装置向步骤9.10)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.12)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.13)在电抗器绕组不同股线圈间设置短路故障点。
9.14)高压脉冲装置向步骤9.10)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.15)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.16)所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理，得到激励电压数字信号和响应电压数字信号，并发送至数据处理模块。
9.17)所述数据处理模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行快速傅里叶变换，得到输入激励电压信号的频域表示U
9.18)所述数据处理模块根据输入激励电压信号的频域表示U
9.19)所述数据处理模块计算每条实测频率响应曲线的数字统计指标，并作为SVM分类器的训练数据。
本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明采用具有丰富频谱分量的纳秒脉冲信号作为激励信号，结合SVM进行故障诊断，可快速、灵敏以及高效地检测电抗器匝间短路故障。
附图说明
图1为发明方法的流程图。
图2为发明方法的实现图。
图3为高压脉冲发生模块结构示意图。
图4为匝间短路程度频率响应曲线图。
图5为匝间短路位置频率响应曲线图。
图6为相同股和不同股匝间短路频率响应曲线图。
图7为匝间短路程度的故障诊断图。
图8为匝间短路位置的故障诊断图。
图9为相同股和不同股匝间短路的故障诊断图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
参见图1至图9，一种基于IFRA(脉冲频率响应法,Impulse Frequency ResponseAnalysis)和SVM(支持向量机，Support Vector Machine)的电抗器匝间短路故障检测方法，包括以下步骤：
1)搭建高压脉冲装置。
所述高压脉冲装置包括高压直流电源、FPGA模块、充电保护电阻、脉冲发生电路、控制电路和负载电阻。
所述高压直流电源通过充电保护电阻为脉冲形成单元中的电容充电。
所述FPGA模块接收上位机发送的脉冲参数，并产生开关控制信号。
所述控制电路接收开关控制信号，并控制脉冲发生电路中开关的通断，令脉冲发生电路产生脉冲电压。
所述脉冲发生电路包括串联的电容和开关。
所述脉冲发生电路通过负载电阻向待测电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
2)上位机设定脉冲参数，并发送至高压脉冲装置。
3)高压脉冲装置向待测电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
4)放置在待测电抗器绕组端部的电压传感器实时监测输入激励电压信号，放置在待测电抗器绕组端部的电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
5)所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理，得到激励电压数字信号和响应电压数字信号，并发送至数据处理模块。
所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理的步骤包括：
5.1)对输入激励电压信号进行模数转换，得到激励电压数字信号。
5.2)将输出响应电流信号转换为输出响应电压信号，再进行模数转换，得到响应电压数字信号。
6)所述数据处理模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行快速傅里叶变换，得到输入激励电压信号的频域表示U
7)所述数据处理模块根据输入激励电压信号的频域表示U
频率响应传递函数TF如下所示：
式中，I
所述数据处理模块根据基于基准频率响应曲线和实测频率响应曲线，计算实测频率响应曲线的数字统计指标。
所述数字统计指标包括相关系数CC、欧式距离ED、对数误差的绝对值和ASLE、误差平方和SSE。
其中，相关系数CC如下所示：
式中，X(i)为实测频率响应曲线的传递函数幅度序列。N为序列长度。Y(i)为基准频率响应曲线的传递函数幅度序列。
欧式距离ED如下所示：
对数误差的绝对值和ASLE如下所示：
误差平方和SSE如下所示：
式中，i为任意序列点。
9)所述数据处理模块存储有SVM分类器，所述数据处理模块将数字统计指标输入到SVM分类器中，完成匝间短路故障判断。匝间短路故障判断内容包括短路程度、短路位置、是否为相同股匝间短路。
所述SVM分类器由不同类型训练数据训练得到。训练数据类型包括电抗器在不同程度短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在不同位置短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在相同股匝间短路下的频率响应曲线的数字统计指标、电抗器在不同股匝间短路下的频率响应曲线的数字统计指标。
训练数据获取步骤包括：
9.1)在电抗器绕组任意两匝线圈间短接阻值为R的电阻。
9.2)高压脉冲装置向步骤9.1)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.3)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.5)更新电阻阻值R'＝R+ΔR，并返回步骤9.1)，直至采集到n
9.6)在距离电抗器绕组首端L位置设置短路故障点。L初始值为0。
9.7)高压脉冲装置向步骤9.6)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.8)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.9)更新L'＝L+ΔL，并返回步骤9.6)，直至采集到n
9.10)在电抗器绕组相同股线圈间设置短路故障点。
9.11)高压脉冲装置向步骤9.10)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.12)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.13)在电抗器绕组不同股线圈间设置短路故障点。
9.14)高压脉冲装置向步骤9.10)的电抗器绕组端部注入激励脉冲电压。
9.15)电压传感器实时监测输入激励电压信号，电流传感器实时监测输出响应电流信号，并发送至数据采集模块。
9.16)所述数据采集模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行处理，得到激励电压数字信号和响应电压数字信号，并发送至数据处理模块。
9.17)所述数据处理模块分别对输入激励电压信号和输出响应电流信号进行快速傅里叶变换，得到输入激励电压信号的频域表示U
9.18)所述数据处理模块根据输入激励电压信号的频域表示U
9.19)所述数据处理模块计算每条实测频率响应曲线的数字统计指标，并作为SVM分类器的训练数据。
实施例2：
参见图1至图9，一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法，包括以下步骤：
1)利用高压脉冲发生模块产生激励脉冲电压，并加载到电抗器绕组端部进行相关短路实验；进行相关短路实验的目的为：a)观察频率响应曲线变化，b)获取SVM训练数据。
所述高压脉冲发生模块包括高压直流电源、充电保护电阻、脉冲发生电路、控制电路以及负载电阻。其中高压直流电源提供输入电压，通过充电保护电阻为脉冲发生电路中电容充电；控制电路通过控制脉冲发生电路中固态开关的通断产生脉冲电压作用于负载电阻上；将负载电阻上的电压加载到电抗器绕组端部。
2)使用电压和电流传感器获取激励信号和响应信号；
3)数据处理模块将采集信号分析处理，绘制频率响应曲线并计算数学统计参数；
所述数据采集是用电压传感器把高压脉冲发生模块产生的高压纳秒脉冲激励信号进行模数转换，同时电流传感器对绕组末端接地线上的响应电流信号进行I-V转换，并一起通过模数转换采集至数据处理模块。
所述数据处理模块主要包括频率响应曲线绘制以及数学统计指标计算功能，均可由编程实现。
4)通过SVM对频率响应数据解析，进行匝间短路故障诊断。
所述支持向量机进行故障诊断是由计算机编程实现。分别计算频率响应曲线的数学统计数据指标，包括相关系数(CC)、欧式距离(ED)、对数误差的绝对值和(ASLE)、误差平方和(SSE)。最后将样本数据输入到SVM中进行故障诊断。
实施例3：
参见图2，一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测系统，包括高压脉冲发生模块、上位机、数据采集模块、数据处理模块、电流传感器和电压传感器。
其中高压脉冲发生模块包括高压直流电源、充电保护电阻、脉冲发生电路、控制电路以及负载电阻，如图3所示。
其中高压直流电源提供输入电压，通过充电保护电阻为脉冲发生电路中电容充电；控制电路通过控制脉冲发生电路中固态开关的通断产生脉冲电压作用于负载电阻上；将负载电阻上的电压加载到电抗器绕组端部。并进行了相关匝间短路实验，包括不同短路程度、不同短路位置以及相同股和不同股短路对比实验。
用电压传感器把高压脉冲发生模块产生的高压纳秒脉冲激励信号进行模数转换，采集至数据处理模块；同时电流传感器对绕组末端接地线上的响应电流信号进行I-V转换，并通过模数转换采集至数据处理模块。
数据处理模块主要包括频率响应曲线绘制以及数学统计指标计算功能，均可由编程实现；频率响应曲线绘制是将采集的输入激励电压信号和输出响应电流信号分别进行快速傅里叶变换，根据式(1)进行频率响应计算并绘制频率响应曲线。式中，I
然后对频率响应数据进行对比。以电抗器在健康情况下测得的频率响应数据为基准，来综合对比分析实测频率响应曲线的波峰、波谷的频率与幅值的变化信息，当实测频率响应曲线的波峰、波谷的频率以及波形形态变化较大时，则认为电抗器存在匝间短路故障。对步骤一中的实验进行频率响应曲线绘制并分析。
实施例4：
利用一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法进行短路检测的实验，过程如下：
1)参见图4，利用一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法进行不同程度匝间短路检测，过程如下：
通过在电抗器的某两匝之间分别连接2.2Ω、1Ω和0Ω的电阻(短接)来模拟不同短路程度，如图4所示。在0.8-1.2MHz内随着短路程度的加深，等效电感越小，由式(2)可知频响曲线会向高频移动；1.8-2MHz内不同短路程度下的谐振峰均向低频移动，由于实验中设置的短路点为引线连接，可能会引入并联杂散电容造成电容的增加并在高频下起主导作用。
2)参见图5，利用一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法进行不同位置匝间短路检测，过程如下：
分别在电抗器的首端、1/4、1/2、3/4、末端设置了短路故障点，得到的频响曲线如图5所示。可以看出在0.8-1.2MHz之间随着短路位置向中心靠拢，频响曲线也在不断向高频移动。这是因为不同位置的匝间短路需要考虑互感的影响，在中部发生短路时，短路匝对其他匝的影响是最大的，此种情况下的等效电感是最小的，因此频响曲线变化最大；在1.8-2MHz频段内同样可以看到不同短路位置下的谐振点均向左移动。
3)参见图6，利用一种基于IFRA和SVM的电抗器匝间短路故障检测方法进行同股与不同股匝间短路检测，过程如下：
在内外两股线圈的同一位置处设置短路故障点来模拟相同股和不同股匝间短路，得到的频响曲线如图6所示。在0.8-1.2MHz内可知不同股匝间短路的频响曲线偏移程度更大，当发生短路时不同股匝间短路会影响更多的绕组支路，因此相比于相同股匝间短路而言等效电感的减少量也越大；除此之外，相同股匝间短路中外部比内部线圈频响曲线的偏移程度要更大一些，因为外部线圈半径大，每匝线圈的电感量更大，匝间短路时的电感减少量也更大，频响曲线更向高频移动。此外，在1.8-2MHz内短路下的谐振点频率同也左移。
4)检测结果
利用支持向量机诊断可由计算机编程实现。首先每种故障的样本为40个，其中训练样本为20个，测试样本为20个，然后分别计算频率响应曲线的数学统计指标，包括相关系数(CC)、欧式距离(ED)、对数误差的绝对值和(ASLE)、误差平方和(SSE)。根据下式计算得到实测频率响应数据的数学统计指标。最后将样本数据输入到SVM中进行故障诊断。
图7-9分别为匝间短路程度、匝间短路位置、相同股和不同股匝间短路下的诊断结果。其中图9中的相同股匝间短路包括外部相同股匝间短路和内部相同股匝间短路两种情况。可以看出匝间短路程度诊断准确率为100％。匝间短路位置诊断准确率为98％，在首端和末端没有错误诊断，错误诊断主要集中在中部和3/4处。相同股和不同股匝间短路诊断准确程度为97.5％，统计结果如表1。
表1诊断结果
Table 1 Diagnostic results
整体来说，利用该发明提出的方法能够很好的检测电抗器中出现的短路故障。
机译： 一种基于发动机振动的喷油器故障检测方法
机译： 一种基于静态电流测量的电子设备故障检测方法
机译： 一种基于静态电流测量的电子设备故障检测方法
