本發(fā)明屬于電氣設(shè)備監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，，特別涉及到電力變壓器有載分接開關(guān)振動脈沖信號與變壓器油箱表面振動信號的自適應(yīng)提取方法。

背景技術(shù)：

有載調(diào)壓分接開關(guān)(on-loadtapchanger,oltc)是變壓器完成調(diào)壓的核心部件，不僅能穩(wěn)定負(fù)載中心電壓，而且也是聯(lián)絡(luò)電網(wǎng)、調(diào)整負(fù)載潮流、改善無功分配等不可缺少的重要設(shè)備，它的性能狀況直接關(guān)系到有載調(diào)壓變壓器的安全運行。發(fā)達(dá)國家對容量在10mva及以上的變壓器大都安裝了有載分接開關(guān)，我國也愈來愈多地采用了有載調(diào)壓變壓器。有載分接開關(guān)由選擇器、切換開關(guān)和電動機(jī)構(gòu)組成，機(jī)械故障是其主要故障類型，包括選擇開關(guān)觸頭接觸不良、操作機(jī)構(gòu)失靈、限位開關(guān)失靈、切換開關(guān)拒切、中止或動作滯后、內(nèi)部緊固件松動和脫落等。這些故障可以通過對有載分接開關(guān)振動信號的分析進(jìn)行有效的檢測和判斷。由于電力變壓器在運行時，鐵心硅鋼片的磁致伸縮引起鐵心振動，繞組在負(fù)載電流電場力作用下產(chǎn)生繞組振動，這些振動都將傳遞到變壓器的油箱表面，形成變壓器的主要振動。在變壓器油箱表面獲得的振動信號除了有載分接開關(guān)振動以外，還包括鐵心和繞組的振動。因此要對有載分接開關(guān)振動信號進(jìn)行分析和處理，首先需要對油箱表面振動信號進(jìn)行信號提取，從中提取出有載分接開關(guān)振動信脈沖號成分。

有載分接開關(guān)動作振動波形主要是由動靜觸頭的接觸摩擦引起的振動沖擊脈沖信號，而鐵心和繞組的振動信號主要為周期信號，同時有載分接開關(guān)在一次動作過程中，多個觸點將發(fā)生接觸與提取，產(chǎn)生的振動波形將存在多個振動沖擊脈沖，振動沖擊脈沖信號與分接開關(guān)觸點的接觸狀態(tài)相關(guān)，能夠反映出觸點接觸的狀態(tài)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種電力變壓器有載分接開關(guān)振動脈沖數(shù)自動識別方法，以實現(xiàn)對有載分接開關(guān)多個振動脈沖信號的自動識別。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種電力變壓器有載分接開關(guān)振動脈沖數(shù)自動識別方法，包括以下步驟:

(1)在變壓器油箱表面獲得振動信號，該振動信號是包括有載分接開關(guān)振動脈沖信號、環(huán)境噪聲、變壓器鐵心振動信號的混合信號；并對所述混合信號進(jìn)行零均值處理；

(2)根據(jù)所述混合信號的統(tǒng)計特性，以一個采樣間隔為分割點將所述混合信號分為前后兩個統(tǒng)計時間段內(nèi)的自回歸模型，并逐次計算對應(yīng)的回歸系數(shù)和模型階數(shù)；

(3)利用最大似然估計公式對自回歸模型的誤差進(jìn)行最大似然估計；

(4)計算信號回歸模型誤差的信息熵a值；

(5)求取信息熵a值的最小值和最大值；該最小值對應(yīng)噪聲自回歸模型和振動脈沖信號自回歸模型的最佳分割點，是在最小二乘意義下兩個模型的最佳匹配，是分接開關(guān)觸頭機(jī)械動作產(chǎn)生的振動脈沖信號的起始點；

(6)根據(jù)有載分接開關(guān)的類型，選擇有效的振動脈沖信號長度區(qū)間，求取信號長度區(qū)間對應(yīng)的信息熵a值的梯度；則可對有效信號長度內(nèi)的多個振動脈沖信號形成統(tǒng)計意義上的包絡(luò)；從第二個包絡(luò)開始，包絡(luò)的最大值表示振動脈沖信號的信息熵變化率最大，即前后兩個振動脈沖信號在統(tǒng)計意義上的分割點，標(biāo)志著后一個振動脈沖信號起始點；

(7)應(yīng)用梯度法求取局部最大值的經(jīng)典算法，獲得每個包絡(luò)的最大值，最大值得個數(shù)即對應(yīng)于振動脈沖的數(shù)目。

有益效果：本發(fā)明的方法利用振動沖擊脈沖信號和環(huán)境噪聲信號的統(tǒng)計獨立特性，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及分段的基礎(chǔ)上，通過計算信號的信息熵來判斷脈沖信號的起始時間，進(jìn)一步計算信息熵的梯度，并在運用求取最大值和最小值經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合設(shè)定的閾值來實現(xiàn)對有載分接開關(guān)多個振動脈沖信號的自動識別。

附圖說明

圖1為分接開關(guān)振動信號；

圖2為分接開關(guān)振動信號信息熵曲線；

圖3為分接開關(guān)振動信號脈沖數(shù)識別圖形。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做更進(jìn)一步的解釋。

一種電力變壓器有載分接開關(guān)振動脈沖數(shù)自動識別方法，包括以下步驟:

(1)在變壓器油箱表面獲得振動信號，該振動信號是包括有載分接開關(guān)振動脈沖信號、環(huán)境噪聲、變壓器鐵心振動信號的混合信號；并對所述混合信號進(jìn)行零均值處理；

變壓器油箱表面采集得到的混合信號為xn＝{x1,...,xn}，則混合信號去除均值的方法為：

式中，表示去掉均值后的第n個信號的幅值，xn表示采集得到的混合信號時間序列中第n個信號的幅值，n表示采集得到的混合信號時間序列的總個數(shù)，xm表示在第m個混合信號的幅值，下標(biāo)n、m分別表示采集到的混合信號中的第n、m個信號。

(2)根據(jù)所述混合信號的統(tǒng)計特性，以一個采樣間隔為分割點將所述混合信號分為前后兩個統(tǒng)計時間段內(nèi)的自回歸模型，并逐次計算對應(yīng)的回歸系數(shù)和模型階數(shù)；

具體方法為：

變壓器表面采集得到的混合信號的時間序列為xn＝{x1,...,xn}。

首先進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)分段，從第一個數(shù)據(jù)x1開始，把混合信號的時間序列分成{x1}和{x2,...,xn}兩個時間段，如圖2所示。

然后進(jìn)行第二次分段，第一個時間段增加一個數(shù)據(jù)x2，第二個時間段減少一個數(shù)據(jù)x2，即兩個時間段分別為{x1，x2}和{x3,...,xn}。依次遞推，對于總共有n個數(shù)據(jù)的混合信號，則總共需要n-1次數(shù)據(jù)分段。

對于第j次分段后的兩段數(shù)據(jù){x1,x2,...,xj}和{xj+1,xj+2,...,xn}，分別用下式建立第一段數(shù)據(jù)和第二段數(shù)據(jù)的自回歸模型：

式中，為自回歸模型的系數(shù)，mi(i＝1,2)分別為噪聲模型的階數(shù)和信號模型的階數(shù)。該模型將時間序列在模型窗內(nèi)分為確定的和預(yù)測誤差若誤差為高斯分布，則其均值方差且與時間序列確定的部分不相關(guān)

(3)利用最大似然估計公式對自回歸模型的誤差進(jìn)行最大似然估計；具體方法為：

把j作為分割點，使用自回歸模型的系數(shù)來提取時間序列[m1+1,j]和[j+1,n-m2]中的預(yù)測誤差部分。假設(shè)誤差為高斯分布，則這兩個時段誤差的似然函數(shù)l可用下式表示：

式中分別表示時段1和時段2的模型參數(shù)(依賴于j)，而且p1＝m1+1，p2＝j(luò)+1，q1＝j(luò)，q2＝n-m2，n1＝j(luò)-m1，n2＝n-m2-j；

若把k作為分割點，使用自回歸模型的系數(shù)來提取時間序列[m1+1,k]和[k+1,n-m2]中的預(yù)測誤差部分。

對方程最大似然函數(shù)取對數(shù)并求偏導(dǎo)數(shù)，尋找模型參數(shù)的最大似然估計，如下式所示：

求解上式，可求得模型參數(shù)：

通過實驗研究發(fā)現(xiàn)，對于變壓器表面測得的混合信號自回歸模型誤差參數(shù)的最大似然估計，可以用下式代替：

上式中，下標(biāo)k表示采集得到的混合信號中的第k個信號。

(4)對于第j次分段，通過下式計算信號回歸模型誤差的信息熵a值，計算結(jié)果如附圖2所示：

上式中，c＝(m1+m2-n)(log2π+1)，為常數(shù)。

(5)采用minmax算法獲取信息熵a值的最小值和最大值。

(6)根據(jù)有載分接開關(guān)的類型，選擇有效的振動脈沖信號長度區(qū)間，采用diff算法求取信號長度區(qū)間對應(yīng)的信息熵a值的梯度，則可對有效信號長度內(nèi)的多個振動脈沖信號形成統(tǒng)計意義上的包絡(luò)。

(7)應(yīng)用梯度法求取局部最大值的經(jīng)典算法，可以獲得每個包絡(luò)的最大值，最大值得個數(shù)對應(yīng)于脈沖的數(shù)目，如圖3所示。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。