基于WP＿SVD降噪的OLTC振动信号特征识别

王春亮，李 凯，马宏忠，王安其

（1.河海大学能源与电气学院，南京 210098；2.江苏省电力公司南京供电公司，南京 210008）

变压器有载调压分接开关OLTC（on－load tap changer）作为变压器的核心部件之一，在电力系统中发挥着稳定负荷中心电压、调节无功潮流、增加电网调度灵活性等重要作用［1］。据国内外资料统计，分接开关占有载调压变压器故障的41%，国内外统计数据表明，分接开关的故障占变压器故障的20%以上。目前，基于振动信号分析的有载分接开关监测技术主要集中在特征提取方法与故障诊断策略，包括时域和频域两大类［1，2］，利用加速度传感器监测设备操作过程中产生的振动信号，并进行分析，提取故障特征，是目前比较有效的监测和诊断方法。OLTC振动通常呈现出非平稳性，经验模态分解（empirical mode decomposition）可以根据振动信号自身的时间特征尺度进行自适应分解，将振动信号分解成一组本征模态函数IMF（intrinsic mode function），从而为深层次的进行希尔伯特 －黄边际谱变换奠定了基础。但是现场采集到的振动数据往往含有异常数据和各种噪声，从而影响了EMD的分解效果。所以在对振动信号进行EMD分解之前，选择合适的降噪方法对含噪信号降噪是非常重要的，这有助于提高信号特征提取的精度。本文利用Matlab仿真软件进行数值仿真分析，对SVD降噪、小波包降噪进行了研究，并且运用WP＿SVD相结合的方法对含噪信号进行二次降噪。仿真结果表明，作者提出的WP＿SVD降噪的特征提取效果最优。本实验基于河海大学“电力系统动态……