图书介绍
变压器故障的多参数智能诊断方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 朱永利等著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030566362
- 出版时间：2018
- 标注页数：194页
- 文件大小：27MB
- 文件页数：204页
- 主题词：变压器故障－故障诊断
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 变压器常见故障类型2
1.3 变压器常用监测/检测手段4
1.4 基于多监测参量融合诊断的意义与诊断框架6
1.5 本书的内容安排8
参考文献8
第2章 非平稳信号的典型处理方法及其在去噪中的应用10
2.1 非平稳信号的特点和处理用途10
2.2 基于小波变换的非平稳信号分析方法及其在去噪中的应用11
2.2.1 连续小波变换11
2.2.2 离散小波变换12
2.2.3 基于小波变换的多分辨率分析13
2.2.4 小波变换在信号处理中的应用17
2.2.5 小波应用的总结29
2.3 基于EEMD的非平稳信号分析方法及其在去噪中的应用29
2.3.1 EMD方法简介29
2.3.2 EEMD方法简介33
2.3.3 EEMD方法在非平稳信号去噪中的应用34
2.3.4 结论39
2.4 基于ITD的非平稳信号分析方法及其在去噪中的应用40
2.4.1 ITD方法简介40
2.4.2 ITD方法的改进及其在去噪中的应用45
2.4.3 结论54
2.5 变分模态分解分析方法及其在去噪中的应用54
2.5.1 变分模态分解算法54
2.5.2 基于双阈值筛选法的VMD算法分解模态数K的确定57
2.5.3 VMD算法在去噪中的应用61
2.5.4 结论66
2.6 非平稳信号的模式识别方法概述66
参考文献67
第3章 基于油色谱数据的变压器故障诊断70
3.1 变压器油中溶解气体含量与变压器状态的对应关系70
3.1.1 油中溶解气体的组分70
3.1.2 正常运行变压器的油中气体含量70
3.1.3 变压器内部故障与特征气体含量对应关系71
3.2 油色谱故障诊断研究现状73
3.2.1 油中气体色谱分析方法73
3.2.2 故障诊断研究现状74
3.3 相关向量机算法介绍76
3.3.1 相关向量机理论简介76
3.3.2 RVM分类模型80
3.4 MKL-RVM算法及其改进80
3.4.1 MKL-RVM算法介绍81
3.4.2 MKL-RVM算法核函数参数获取82
3.5 基于MKL-RVM的变压器故障诊断分析87
3.5.1 变压器故障类型的划分及其表示方法87
3.5.2 MKL-RVM融合诊断模型特征变量的确定87
3.5.3 核函数选取和核函数参数优化88
3.5.4 诊断输出89
3.5.5 基于MKL-RVM的变压器故障诊断过程90
3.6 MKL-RVM算法的实现91
3.7 变压器故障诊断方法的测试和比较分析92
参考文献97
第4章 变压器振动信号的特征提取和故障诊断方法99
4.1 变压器振动信号研究意义及现状99
4.2 变压器本体振动分析100
4.2.1 变压器铁心振动机理及其与振动信号的关系100
4.2.2 变压器绕组振动机理及与振动信号的关系101
4.2.3 变压器振动信号分析102
4.3 基于傅里叶变换和小波包分析的振动信号特征提取104
4.3.1 傅里叶变换与小波包算法104
4.3.2 基于傅里叶和小波包分析的信号特征提取方法106
4.4 基于EEMD的振动信号特征提取107
4.4.1 EEMD方法概述107
4.4.2 基于EEMD的振动信号特征提取方法108
4.5 变压器铁心和绕组故障诊断实例108
4.5.1 试验环境与条件108
4.5.2 基于FFT和小波包的特征提取和诊断109
4.5.3 基于EEMD的特征提取和诊断117
4.5.4 实例分析和比较123
4.6 本章小结125
参考文献126
第5章 宽频带脉冲电流特征提取和放电类型识别128
5.1 研究背景及意义128
5.2 国内外研究现状128
5.2.1 脉冲电流法研究现状128
5.2.2 局部放电脉冲电流特征提取的研究现状129
5.2.3 局部放电类型识别的研究现状130
5.3 油纸绝缘放电试验131
5.3.1 局部放电试验环境131
5.3.2 局部放电波形初步分析133
5.4 基于PRPD的局部放电信号统计特征提取136
5.4.1 局部放电相位分布分析136
5.4.2 基础放电参数提取137
5.4.3 局部极值点双阈值过滤法138
5.4.4 自适应阈值选取方案140
5.4.5 阈值方案的优化144
5.4.6 基础参数自适应提取流程144
5.4.7 谱图绘制与谱图特征提取145
5.5 基于变分模态分解和多尺度熵的局部放电信号特征提取与类型识别147
5.5.1 MSE理论148
5.5.2 基于VMD-MSE特征提取150
5.5.3 局部放电实验数据分析151
5.6 基于变量预测模型模式识别方法的局部放电信号类型识别154
5.6.1 变量预测模型模式识别方法基本原理154
5.6.2 VPMCD方法存在的问题157
5.6.3 VPMCD方法的改进158
5.6.4 基于PLS-VPMCD方法的局部放电信号类型识别160
参考文献162
第6章 基于超声信号的变压器绝缘放电故障诊断164
6.1 变压器放电的超声信号检测现状164
6.2 超声波检测法原理165
6.3 基于超声信号的变压器绝缘放电判别方法166
6.3.1 局部放电超声信号频谱分析166
6.3.2 基于超声信号频域内累计越限次数的放电判别方法168
6.4 超声信号放电故障判别案例168
6.4.1 实验室超声信号的判别168
6.4.2 现场实测超声信号的判别171
参考文献173
第7章 变压器多检测手段的融合诊断及系统开发174
7.1 融合诊断研究现状174
7.2 变压器融合诊断175
7.2.1 多专家协同诊断结构175
7.2.2 协同诊断规则176
7.3 基于可信度的变压器综合状态的多监测参量的融合确定178
7.3.1 基于可信度的变压器综合诊断不确定性的表示178
7.3.2 基于可信度的变压器综合诊断的推理算法181
7.4 基于多监测参数的变压器融合诊断系统开发184
7.4.1 系统开发模式184
7.4.2 变压器监测/检测数据的设计与管理186
7.4.3 变压器综合诊断系统的功能设计190
7.5 故障诊断案例分析191
参考文献194