[发明专利]基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法

说明书

本发明公开一种基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法，包括如下步骤：步骤1，在特高压变电站现场安装加速度振动传感器测得来电瞬间的电抗器振动信号；步骤2，对测得的电抗器振动信号进行经验小波变换；步骤3，对得到的每个经验模态分量做Hilbert变换，得到表征原信号幅值和频率特征的时频能量谱图；步骤4，对原振动信号做经验模态分解，将其结果与步骤3做比较，验证经验小波变换在特高压并联电抗器振动信号分析中的有效性。此种方法可有效提取特高压并联电抗器振动信号的特征量，缩短计算时间，提高分析效率。

技术领域

本发明属于电力设备状态检测与故障诊断领域，特别涉及一种基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法。

背景技术

近年来，为解决能源分布不均而导致能源中心与负荷中心分布不一致的问题，中国大力发展超、特高压输变电工程。特高压并联电抗器主要用于补偿特高压输电线路的容性无功，改善电压分布，同时对电网质量及输电线路经济、稳定运行起了良好的作用，是远距离输电系统的关键设备。但由于特高压电抗器自身特殊的结构特点，在运行期间，其铁心间产生的电磁力和铁心硅钢片磁致伸缩会产生强烈振动，电抗器的振动不仅产生噪声，造成环境污染，降低了设备的使用寿命，而且极大增加了电网事故发生的概率。为保证特高压输电线路的安全经济运行，开展针对特高压并联电抗器的振动分析和监测具有非常重要的意义。

目前，一般使用能够反映信号瞬时振动特性的时频分析方法来处理机械振动信号。短时傅里叶变换、小波包分解、经验模态分解等时频方法取得了一定的应用。短时傅里叶变换使用形状固定的窗函数，导致其时频分辨率始终不变，不能兼顾信号时间与频率分辨率同时达到最优。小波包分解虽然能表征局部信号特征并在一定程度上解决了短时傅里叶变换的问题，但该方法缺乏自适应性，对信号的分解效果主要依赖于小波基的选择，且提取高频特征量时易存在频率混叠现象。近年来，Huang等提出的基于经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition，EMD)的希尔伯特-黄变换广泛应用于对机械振动信号进行时频局部化分析，并取得了较良好的效果。EMD具有完全自适应性，但其缺乏数学理论基础，而且具有端点效应、过包络、欠包络、虚假模态等问题。2013年，法国学者Gilles在小波分析基础上，结合EMD的优势提出了经验小波变换(empirical wavelet transform，EWT)。该方法通过对信号傅里叶谱自适应的分割，在每个区间内构造正交小波滤波器来提取具有紧支撑傅里叶谱的固有模态，对提取出的模态成分进行希尔伯特变换，得到每一个分量的瞬时频率和振幅。EWT是基于小波理论框架的，因此该方法理论充分，能够避免产生模态混叠及虚假模态，从而更有效提取信号特征量。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法，其可有效提取特高压并联电抗器振动信号的特征量，缩短计算时间，提高分析效率。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法，包括如下步骤：

步骤1，在特高压变电站现场安装加速度振动传感器测得来电瞬间的电抗器振动信号；

步骤2，对测得的电抗器振动信号进行经验小波变换；

步骤3，对得到的每个经验模态分量做Hilbert变换，得到表征原信号幅值和频率特征的时频能量谱图；

步骤4，对原振动信号做经验模态分解，将其结果与步骤3做比较，验证经验小波变换在特高压并联电抗器振动信号分析中的有效性。

上述步骤2的具体过程是：设置信号的分解层数N，计算原信号的傅里叶频谱，通过对信号傅里叶频谱自适应的划分将原信号的傅里叶支撑划分成N个连续部分，根据连续部分边界构造正交小波滤波器来提取原信号中具有紧支撑傅里叶谱的固有模态。