[发明专利]基于多测点振动信号的变压器异常状态检测方法

权利要求书

1.一种基于多测点振动信号的变压器异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，在变压器油箱表面均匀布置多个振动传感器，采集油箱前后左右四个侧面不同方向的振动信号以及油箱顶部垂直方向的振动信号；

S2，根据步骤S1采集到的振动信号，利用快速傅里叶分解提取每个振动传感器振动信号的100Hz及其整数倍谐波的幅值作为特征向量T_x(x＝1,2,3···m，其中m为主要频率分量的数量)，变压器油箱表面不同位置的振动传感器对应的特征向量组成了变压器整体的特征向量矩阵其中n为振动传感器的数量；在变压器未发生故障的时期，通过振动传感器采集变压器正常状态下的振动数据，从中提取变压器正常状态下的特征向量，正常状况下变压器的振动信号是稳定的周期信号；对采集到的振动信号进行分析，如果发现某些测点的振动信号波形不具有周期性和平稳性，说明变压器已发生较明显的机械故障，对于各测点振动信号都是平稳周期信号的情况，则需要根据步骤S3-S4做进一步的诊断；

S3，采用k均值聚类算法对每个振动传感器不同时间段的振动信号的特征向量进行聚类分析，得到k个最终的聚类中心以及各聚类中心簇内向量距中心欧式距离的波动范围；计算待测振动信号的特征向量与各个聚类中心的欧式距离；选取距离最近的聚类中心作为基准向量，根据特征向量与基准向量之间的欧式距离与该聚类中心对应的波动范围，计算该振动传感器确定的变压器处于各种状态下的置信度函数；

S4，利用DS证据理论融合不同传感器的置信度函数，得到最终的置信度函数，取置信度函数最大值对应的结果，作为变压器运行状态检测的结果；

所述步骤S3中，采用k均值聚类算法对每个振动传感器不同时间段的振动信号的特征向量进行聚类分析，得到k个最终的聚类中心以及各聚类中心簇内向量距中心欧式距离的波动范围；计算待测振动信号的特征向量与各个聚类中心的欧式距离；选取距离最近的聚类中心作为基准向量，根据特征向量与基准向量之间的欧式距离与该聚类中心对应的波动范围，计算该振动传感器确定的变压器处于各种状态下的置信度函数，具体包括：

S301，对于单个振动传感器不同时间段振动信号中得到的所有特征向量为T₁₁,T₁₂,…,T_1z，其中z表示采集样本的数量，根据采集数据期间负荷波动的规律选定分类数k；

S302，在样本中随机选取k个样本作为初始聚类中心C＝{T_c1,T_c2,…T_ck}；

S303，计算其余各样本T_1y到k个聚类中心的欧式距离：D_yk＝||T_1y-T_ck||₂，表示第y个样本到第k个聚类中心的距离；

S304，从各样本特征向量距离k个聚类中心的欧式距离中选取最小的一个min{D_i1,D_i2,…,D_ik}，将此样本归入聚类中心所在类别中，从而将所有的样本分成k个数据簇；

S305,利用分类好的各个数据簇中的样本更新聚类中心，确定新的聚类中心为表示第k类数据簇中d个样本的均值；

S306，计算各簇聚类中心的更新幅度：ΔT_ck＝T_ck'-T_ck，选取各聚类中心的最大更新幅值ΔT＝max{ΔT_c1,ΔT_c2,…,ΔT_ck}，判断最大更新幅值是否小于预设的阈值，如果更新幅值小于阈值或者迭代次数超过设置的最大值时聚类结束，否则，回到第S303步；

S307,聚类完成后得到k个最终的聚类中心T_k＝{T_c1,T_c2,…,T_ck}，计算各簇数据中所有样本距离聚类中心欧式距离的最大值F_k＝max{D_1k,D_2k,…,D_dk}，表示此类数据正常状态下的波动范围的阈值，依次可得k簇数据的波动范围F＝[F₁,F₂,…,F_k]；

S308,对于同一振动传感器采集到的待测振动信号的特征向量T_1t，计算待测振动信号的特征向量T_1t与k均值聚类得到的各个聚类中心的欧式距离：D_tg＝||T_1t-T_cg||₂，得到距离向量D_k＝[D₁,D₂,…,D_k],选取最近距离向量min{D₁,D₂,…,D_k}对应的聚类中心T_ck作为基准向量，根据待测振动信号的特征向量与基准向量之间的欧式距离D_tk＝||T_1t-T_ck||₂与该聚类中心对应的波动范围F_k，确定此振动传感器测得到的变压器处于各种状态下的置信度函数m₁，包括：

变压器无故障的置信度函数为：

变压器处于故障预警状态的置信度函数为：

变压器处于严重故障状态的置信度函数为：

其中，A表示变压器处于无故障状态，AB表示变压器处于故障预警状态，B表示变压器处于严重故障状态；

S309,同理，对于变压器的其他振动传感器特征向量T₂～T_n依据同样方法可以计算得到变压器处于各种状态下的置信度函数m₂～m_n；

所述步骤S4中，利用DS证据理论融合不同传感器的置信度函数，得到最终的置信度函数，取置信度函数最大值对应的结果，作为变压器运行状态检测的结果，具体包括：

根据DS证据理论，将各个振动传感器的基本概率分配为m₁(A₁),m₂(A₂),…,m_r(A_r)，其中，A₁表示对于事件存在的第一种假设结果，A₂表示对于事件存在的第二种假设结果，A_r表示对于事件存在的第r种假设结果，对于某个命题Ψ的合成规则为：

其中，K反映了证据的冲突程度，K值越大，说明证据的冲突程度越大，

因此，各个命题的合成规则如下：

取置信度函数最大值R＝max{m(A),m(AB),m(B)}对应的结果R作为变压器运行状态的检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于多测点振动信号的变压器异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，振动信号的采集，在变压器油箱表面均匀布置多个振动传感器监测点，采集油箱前后左右四个侧面不同方向的振动信号以及油箱顶部垂直方向的振动信号，具体包括：在油箱前后左右四个侧面以及油箱顶部各布置9个振动传感器测点，各个振动传感器测点之间等距离分布。