声波法进行变压器局部放电模式识别的研究门窗合页焦作梭织设备电子地图调节蝶阀

声波法进行变压器局部放电模式识别的研究

1 引言

局部放电是引起变压器绝缘故障的主要因素之一。确液压油缸定局部放电性质是判断其绝缘故障严重程度的依据。因此，有效地识别局部放电模式对判断局部放电对变压器的危害程度是有帮助的。目前局部放电模式识别多数采用电脉冲法和气相色谱法。在电脉冲法中，由于现场存在的大量电磁干扰，使得电脉冲信号检测和处理都有困难，通常是在停电状态下采取大量的防干扰措施后进行，检测目前还很难进行。气相色谱 2014年法虽无电磁干扰问题，但该方法存在严重的滞后，只有在放电量达到一定程度、且放电一定时间以后才可以检测到所需信号。超声波法测量局部放电在目前技术条件下，有望实现检测及模式识别。因此，ndgaard 等人曾研究了GIS中的局部放电超声波信号的模式识别[1]，Hucher和Kranz也提出了将超声波脉冲波形转换至频域，利用频谱特征进行识别的方法 [2]。

根据水声学理论，变压器油中的局部放电超声波信号的产生是一个非线性过程。另外由于变压器油的扰动以及局部放电的随机性等原因，造成所测量的声信号中存在大量的瞬态成分，所以其声信号还具有非平稳特性。本文根据局部放电产生的超声波本身存在的非线性和非平稳特性，利用分形理论对超声波信号的时域脉冲波形进行分析，以实现对一定绝缘模型的局部放电模式识别。

2 分形理论及其参数计算方法

2.1 分形介绍

分形是人们在自然界和社会活动中所遇到的不规则事物的一种数学抽象。目前对分形还没有一个严格的数学定义，只能给出描述性的定义：分形是对没有特征长度，但具有一定意义下的自相似图形和结构的总称[3]。分形理论突破了传统几何中维数的限制，认为复杂的几何体可以是分数维的，以此描述研究对象表面的粗糙程度。人们对于分形的兴趣是由于用它可以描述和解决一些实际问题，例如描述海岸线、云层边界、地表形状、流体的湍流等[4,5]，使得这些本来十分复杂的事物可以用很少参数的简单公式来描述。对不同的信号，一般其分形维数亦不相同，因而分形维数能用于信号识别。目前分形理论已在复杂事物的模式识别和图象压缩方面得到广泛应用。

2.2 分维数的计算

目前还没有所有分形都适用的维数定义，统称那些取非整数值的维数为分维数。大多数分形维数的定义是基于“尺度d下的度量”这一思想。设F是N维欧氏空间子集(即F Rn)，对于每个d 0，忽略尺度小于d 的不规则性，并且考察测量值Nδ(F)在d →0时的状况。 如果存在两个非负数C和D，使得Nδ(F)满足幂定律Nδ(F) ~ Cd-D，则称F具有维数D，而C可以看作F的D维长度。一般情况下，考虑分形参数主要是分维数，随时间变化量的维数常采用盒维数来计算。

其中 Nδ(F)有多种定义形式，为计算方便，取其为覆盖F的边长为d 的最小超立方体的个数。

2.3 空缺率的计算

理想的分形体在所有的尺度上都满足统计相似性。分维数与尺度无关，但在实际情况下，一般自相似性质只体现在较小的范围内，相应的分形维数在较小的范围内才具有稳定性[4]。为了克服此缺点，引入空缺率的概念。它是从概率角度出发，反映图形表面密集程度的一个参数。

设P(m,d裁条机)是有m个点落在边长为d 的盒子中的概率。其中，盒子中心为图形中的任意点。对于每个d 值，可以得出

式中 m为盒子内分形面上点的数量上限。

对于不同的d ，区域中分形面刻刀上点的总数为S，则

从空缺率的定义可以看出，空缺率表示分形集合的密度，即纹理表面的密集程度：纹理表面越将标距部份（即两条标距线之间的部份）用对照度高的涂料涂色（若试样色彩较浅则标距用黑色颜料涂满光滑，Λ(δ)越小；纹理表面越粗糙，Λ(δ)越大。

3 局部放电模型实验

为了研究变压器局部放电的超声信号特征，根据变压器中一般常见的局部放电形式制作了相应的四种局部放电模型[6~8麻花钻]，分别为：

（1）针对板模型 针尖和板均由铝制作。为防止电晕，针采用直径30 mm的铝棒，其端部为30°的锥尖，尖直径为1 mm，针尖与板之间的距离为5 mm。为模仿变压器实际环境，在尖板之间放以2016年为例置了1 mm厚的绝缘纸板。

（2）气隙模型 气隙由2块环氧树脂板之间制造一个直径为5 mm柱高为1 mm的圆柱构成。柱面与环氧树脂面平

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