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Gaoya dianqi, 2021 2018年1月,广州市花都区芙蓉变电站正式投产了国内首台110 kV植物油主变压器。与传统的矿物油变压器不同,该次投运的主变压器采用天然酯作为对流循环散热介质。为掌握此大型植物油变压器的振动特性,文中首先根据变压器振动机理,使用有限元仿真软件建立了植物油介质下的振源振动二维模型,对机械波在植物油中的传播特征进行了研究,之后根据机械波传递特性在变压器的油箱壁高低压两侧分别设置了6个振动测点,采用振动信号分析法对变压器的振动特征进行了研究,为振动监测法在大型植物油变压器故障监测上的运用提供了一定的基础。
曲德宇 +4 more
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Gaoya dianqi, 2015 电力变压器发生铁心松动故障后,虽然振动信号中基频分量（100 Hz）会发生变化,但影响振动基频信号的因素众多,很难据此准确诊断铁心松动故障。研究发现,变压器铁心松动后,50 Hz分量及其部分倍频分量、基频的倍频分量等新特征频率能够反映故障。根据特征频率之间的关系提出基于振动的变压器铁心故障诊断方法,不仅能够诊断出变压器铁心内部有无故障,还能判断其故障类型。为了验证提出的模型和方法,文中对实际变压器设置铁心松动故障,采集其监测点处的振动信号,经过消噪、折算处理,采用提出的诊断方法对实际变压器进行故障诊断 ...
王春宁 +4 more
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Gaoya dianqi在换流变压器长期振动载荷下，其阀侧套管金属法兰容易因应力集中而出现疲劳开裂，但如今针对套管法兰应力和疲劳寿命的研究还相对匮乏。文中参考实际套管建立阀侧套管模型，采用有限元仿真方法得到不同振动载荷和套管结构下法兰应力和振动疲劳寿命。研究发现：在不同振动方向下，由于交变应力和静态应力的共同影响，套管法兰在x向振动下疲劳寿命最小，在z向下最大；在不同振动频率或幅值下，法兰疲劳寿命随着交变应力的增大而减小，而危险点处静态应力几乎不变。改变套管结构，发现主要是通过减小静态应力来增大法兰寿命 ...
颜锐奇, 张晋寅, 韦晓星, 王仲
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Gaoya dianqi, 2019 运行中的变压器会产生持续振动,通过振动的变化可以判断变压器内部运行状态。变压器振动信号中包含了大量状态信息,难以从中提取有效特征来监测绕组松动状态。为此,提出了基于混沌理论和核可能性聚类算法KPCM的变压器绕组松动状态监测方法。首先,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过选择最佳嵌入维数和时间延迟,对实测变压器振动信号进行相空间重构。然后,针对重构信号的高维空间分布,使用KPCM聚类方法对分布模式进行识别,据此对绕组松动状态进行监测。现场实测数据的计算结果表明 ...
黄春梅 +4 more
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Gaoya dianqi, 2008 针对高压断路器液压操动机构,分析了振动产生的原因,提出采用EMD（经验模态分解）方法对振动信号进行分解,利用包络谱分析方法提取信号的时域参量,作为反映液压机构操动特性的依据。实验分析表明,该方法能有效地提取液压操动机构运动过程的时域特征。
张国钢, 王宏伟, 汤翔, 耿英三
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Gaoya dianqi与声压法和声强法相比，振动声功率测算方法具有从变压器本体和风扇综合噪声中提取本体声源特性的优势。振动测点的布放方式对声功率测算结果影响较大。目前振动测点布放尚无统一标准，多采用近似均匀布放方式，声功率测算结果往往偏低。文中提出基于变压器箱体表面主振点定位的非均匀布点方法，对山西省内某1 000 kV特高压变压器的本体辐射声功率进行了测算研究。在测试条件下，新方法得到的本体振动声功率高于均匀布放方式，本体振动和风扇总声功率与声压法测算结果吻合度更高。该方法有利于提高特高压变压器本体声功率测算的准确度 ...
张超, 刘国强, 芦竹茂, 俞华
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Gaoya dianqi宽频振动信号包括1 Hz~20 kHz的低频振动信号和20~500 kHz的高频超声信号。近年来，利用振动信号对变压器、电容器、电抗器等电力设备进行状态检测的手段日益成熟，超声信号也可以很好地检测出电力设备中的局部放电并定位，均已有较为成熟的应用。文中提出了基于宽频振动传感器的电力设备状态监测方法，并使用该传感器同时测量了脉冲振动源的振动以及油纸绝缘针板电极局部放电的超声，借助仿真对超声时延进行了修正，对局部放电进行了识别，并与脉冲电流法所得结果进行了对比。结果表明 ...
相晨萌 +6 more
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Gaoya dianqi, 2005 以一台SYJZZ型有载调压开关为研究对象,分析振动信号与OLTC的触头状况之间的关系。首先分析了OLTC动作过程与振动信号在时间上的对应关系,提取出正常信号的基本特征,并找出与故障信号的区别,进而分析故障信号的原因。比较振动信号的分析结果与实际故障的检测结果,得出振动法检测变压器有载调压开关是一种有效可行的方法。
程锦 +5 more
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Gaoya dianqi, 2020 文中提出了基于变压器振动噪声及BP神经网络的故障诊断方法,通过振动噪声检测系统获得变压器振动噪声信号,经FFT变换计算得到特征值,特征值作为输入量经训练好了的BP神经网络预测得到变压器故障类型。通过对6种变压器典型形态试验的诊断,验证了该方法的有效性。该方法充分利用变压器振动噪声信号,通过BP神经网络算法实现变压器带电故障诊断,大大提高了变压器故障诊断率,为变压器运维人员提供了一种带电巡检的有效途径。
余长厅, 黎大健, 汲胜昌, 邓军
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Dianci bileiqi, 2016 支柱绝缘子的振动声学检测结果评定需要与缺陷样品振动信号进行比对,缺陷样品的特征可能影响判定结果。分析了支柱绝缘子物理特性和运行经验,提出支柱绝缘子振动信号分布规律的假设,并用统计方法分析实测振动信号的分布并验证了假设。基于信号的统计分布规律制定了识别异常支柱绝缘子的方法,并通过超声和射线检测方法验证了异常绝缘子中存在的缺陷。
郑欣, 吴章勤, 刘荣海, 张轩
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