盲源分离技术在振动法检测变压器故障中的应用

变压器油箱表面的振动信号可以反映其内部绕组与铁心的健康状况,具有良好的应用前景。但在油箱表面测得的信号都是绕组和铁心振动信号的混合,且两者相关程度很高,难以用普通分离算法进行分离,不利于分别对绕组及铁心的故障进行诊断。鉴于此,本文提出一种基于子空间独立分量分离法(SDICA)的变压器绕组和铁心振动信号盲源分离方法。首先,对基于SDICA算法的盲源分离方法进行了说明,利用所构建的仿真信号对该算法进行了验证,并与普通盲源分离算法—快速独立分量分离(fastICA)算法的分离结果进行了对比,证实了SDICA算法适用于变压器振动信号的分离;然后,运用SDICA算法对测得的一台试验变压器的振动信号进行了分离,并探讨了测量位置、电压等级以及负载大小对分离结果的影响;最后,将SDICA盲源分离算法在一台现场实际运行的、有一定故障隐患的变压器中进行应用,成功分离出了绕组和铁心振动信号,且绕组信号中包含有丰富的振动故障特征,与该变压器实际的运行情况相符合。本文提出的盲源分离算法可根据在油箱表面测得的多路振动信号直接分离出绕组和铁心振动信号,这对于振动法在变压器绕组及铁心故障诊断中的推广应用具有重要意义。