Page 116 - 《应用声学》2022年第5期
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             4.3 变压器绕组机械故障实验分析                                 5 结论
                 为验证故障仿真结果的有效性,本文对上述变
                                                                   本文基于磁场 -力场 -声场的多物理场耦合有
             压器开展绕组松动故障实验。实验变压器及测点布
                                                               限元的计算方法,对变压器的绕组振动噪声特性进
             置与验证实验一致,变压器正常情况下,三相绕组
                                                               行全过程的仿真分析。得到如下结论:
             均为正常状态,三相绕组前后螺杆均为额定预紧力
                                                                   (1) 变压器正常工况的绕组振动及声场计算结
             (100% 预紧力),完成测试后,将变压器使用龙门吊
                                                               果与短路实验中振动传感器以及声音传感器测试
             吊出,放油静置后,利用扭力扳手将 C 相绕组前后
                                                               数据吻合良好,有效验证了本文建立的多物理场耦
             螺杆松动,后装机静置一段时间进行数据测量。松
                                                               合的变压器模型的正确性。基于本模型对变压器 3
             动程度设置为 75% 和50%两种,分别研究变压器绕
                                                               种常见的机械故障进行仿真和分析。
             组在轻微松动与严重松动下的声纹特性,如图 12
                                                                   (2) 变压器绕组在正常工况下振动的主频率为
             所示。
                                                               100 Hz,但存在着少量的 50 Hz、200 Hz、及 300 Hz
                                                               等 50 Hz 的偶数倍谐波分量。声信号在正常工况下
                     ੵҧ੹੤
                                                               的主频为 100 Hz 和200 Hz 两个,存在交替现象,也
                                                               存在着少量的 300 Hz 及 400 Hz 等 50 Hz 的倍频谐

                                 C         B         A         波分量。相比较振动信号而言,200 Hz 频率信号占
                                                               比明显提高。
                                                                   (3) 变压器绕组在故障状态下的声音时域信号

                         图 12  绕组松动故障实验                        对比正常工况下,具有不稳定的特征。当发生故障
                      Fig. 12 Winding loose failure test       时,声音信号主频转变为 200 Hz,且主导地位愈加

                 如图 13 所示,随着绕组机械故障程度的加深,                       明显,100 Hz 相对稳定,存在少量减少,而 200 Hz
             声音信号的幅值逐渐增大,正常工况下为 100 Hz 和                       频率分量变化明显,严重故障时的幅值为正常工况
             200 Hz 两个主频,而随着故障程度的加深,主频变                        下的数倍,可作为变压器声纹故障诊断的重要特征
             为200 Hz,且主导地位愈加明显。100 Hz 保持相对                     频率。
             稳定,存在少量减少,200 Hz变化最为明显,严重故
             障时的幅值为正常工况的 2 倍,与仿真结果变化趋
                                                                              参 考 文        献
             势一致。                                                [1] 汲胜昌, 张凡, 师愉航, 等. 基于振动信号的电力变压器机械状

               ܦԍ/(10 -3  Pa)  2 1 0 0  200  400  600  800  1000   态诊断方法研究综述 [J]. 高电压技术, 2020, 46(1): 257–272.

                                                                   Ji Shengchang, Zhang Fan, Shi Yuhang, et al. Summary
                                                                   of research on the diagnosis method of power transformer
                                   ᮠဋ/Hz
                                                                   mechanical condition based on vibration signal[J]. High
                                (a) ᮩࠀᮕጋҧ                          Voltage Technology, 2020, 46(1): 257–272.
               ܦԍ/(10 -3  Pa)  2 0                               [2] 刘云鹏, 许自强, 李刚, 等. 人工智能驱动的数据分析技术
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                                                                   在电力变压器状态检修中的应用综述 [J]. 高电压技术, 2019,
                                                                   45(2): 337–348.
                         200
                  0
                                400
                                   ᮠဋ/Hz 600   800    1000         Liu Yunpeng, Xu Ziqiang, Li Gang, et al. Overview of
                                                                   the application of artificial intelligence-driven data anal-
                                (b) 75%ᮕጋҧ                         ysis technology in power transformer condition mainte-
               ܦԍ/(10 -3  Pa)  0                                 [3] 张冰倩, 咸日常, 朱锋, 等. 一起 110 kV 变压器绕组变形故障
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                                                                   nance[J]. High Voltage Technology, 2019, 45(2): 337–348.
                                400
                         200
                  0
                                   ᮠဋ/Hz 600   800    1000         的案例分析 [J]. 变压器, 2021, 58(2): 69–73.
                                                                   Zhang Bingqian, Xian Richang, Zhu Feng, et al. Case
                                (c) 50%ᮕጋҧ                         analysis of a 110 kV transformer winding deformation
                                                                   fault[J]. Transformer, 2021, 58(2): 69–73.
                       图 13  机械故障声音信号频谱图
                                                                 [4] 陈家佳, 纪冬梅. 变压器绕组故障振动监测的研究现状 [J]. 上
                Fig. 13 A spectrum map of sound signals for me-    海电力大学学报, 2020, 36(5): 495–499.
                chanical failures                                  Chen Jiajia, Ji Dongmei. Research status of transformer
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