[發明專利]一種基于振動信號的調相機故障診斷方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 202011155374.2
• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112257616A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 蔚超;謝天喜;林元棣;許建剛;王同磊;王勝權;吳益明;姚廷利;張玉良;馬宏忠;蔣夢瑤
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司;國網江蘇省電力有限公司;河海大學;江蘇省電力試驗研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01R31/00;G01H17/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張歡歡

本發明公開了一種基于振動信號的調相機故障診斷方法、裝置及系統，診斷方法包括：采集待診斷調相機不同位置表面的振動信號，并通過快速傅里葉變換提取特征量信息構成特征向量；將特征向量輸入完成訓練的故障診斷模型進行故障診斷，所述故障診斷模型在完成訓練后具有振動信號特征與故障類型之間的非線性映射。本發明利用振動信號對調相機進行故障診斷，可以在許多故障初期就及時發現并采取相應的措施進行處理。

技術領域

本發明屬于調相機故障診斷技術領域，具體涉及一種基于振動信號的調相機故障診斷方法，還涉及一種基于振動信號的調相機故障診斷裝置及系統。

背景技術

伴隨遠距離直流輸電的規模化建設，換流站對無功補償容量的需求也越來越大，無功支撐能力不夠的問題在電網動態調整過程中也愈加突出。由于調相機的固有無功輸出特性符合故障期間電力系統對動態無功的需求，可以在換流站使用大型同步調相機作為無功電源來解決動態無功補償問題。應用基于振動信號的調相機故障診斷方法，對于保障調相機組安全的運行，提高電網長期運行的穩定性和可靠性具有重大意義。

振動法是二十世紀八十年代才被提出，不過之后的大量實驗證明，對某些故障，這種方法的診斷的正確率還明顯高于其他方法。振動檢測的流程主要是將振動傳感器安裝在調相機合適的位置，然后實時監測繞組、氣隙墊片、鐵心等傳遞到電機表面的振動信號，通過各種算法與數據比對，一旦出現故障立即就能有所體現。利用振動信號檢測可以在線監測，避免了對電力系統正常運行的影響，并且實際中沒有與設備有電氣連接，相對常規的監測方法有著很大的安全與經濟優勢。

對于同步調相機現階段仍然廣泛應用常規電氣量進行實時檢測和相關的故障診斷。然而大型調相機一般只有在故障發生一段時間后，或者情況惡化，其電氣量才會有明顯的變動，在故障發生初期其電氣量幾乎無法反饋出有效信息，難以避免一些嚴重事故。大型調相機在現場運行時，一些輕微故障或者故障初期，并不會對系統的運行產生影響，但分析一些非電氣量，例如振動和溫度，就能夠及時發現這些輕微的故障，并進行相關處理防止其愈發嚴重。因此通過振動法對調相機進行故障診斷會取得更好的效果。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供了一種基于振動信號的調相機故障診斷方法，解決了常規電氣量檢測在調相機故障初期不能及時的鑒別出故障的技術問題。

為解決上述技術問題，本發明提供了一種基于振動信號的調相機故障診斷方法，包括：

采集待診斷調相機不同位置表面的振動信號；

從各振動信號中提取特征量構成特征向量；

將特征向量輸入預先通過小波神經網絡對歷史故障信號進行訓練而構建成的故障診斷的故障診斷模型進行故障診斷，得到故障診斷結果。

進一步的，所述調相機不同位置表面的振動信號，包括：

調相機定轉子外側非運動部分表面和機座周圍的振動信號。

進一步的，所述從各振動信號中提取特征量，包括：

采用快速傅里葉變換來從調相機振動信號中提取特征。

進一步的，所述故障診斷模型為小波神經網絡結構，其輸入層為故障信號的特征量，輸出層為故障類型。

進一步的，所述故障診斷模型選擇Morlet小波函數作為模型隱藏層中的激勵函數，即：

在式中，a表示Morlet小波函數的伸縮因子，b表示Morlet小波函數的平移因子。

進一步的，所述故障診斷模型的訓練過程包括：

1)從調相機上采集到的大量振動信號的樣本數據中提取特征組成訓練樣本，對調相機的運行時的各種狀態進行編碼，作為模型訓練輸出的目標值。