基于统计数据分析的动车组牵引变压器状态检修

刘永乐， 曲 昕， 赵 慧

（大连交通大学 电气信息学院，辽宁 大连 116028）

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动车组牵引变压器运行的可靠性直接关系着动车组的安全运行。合理完善的检修方法是变压器可靠运行的有力保障。过去变压器的传统检修方法是计划式检修［1］，在实际工作中既可能由于维修不及时，影响行车安全，又可能存在过度维修，而造成检修费用的浪费。因此如何对动车组变压器进行预防式故障检测成为我国在动车组发展中急需解决的重要问题。国内外研究者在变压器的故障检测分析研究中做出了不懈努力。广泛应用的如利用人工神经网络在变压器数据样本和多个故障状态之间建立联系［2］；改进标准的BP算法，建立变压器故障检测BP网络模型［3］；运用模糊推理算法建立预备模糊诊断系统用于变压器故障检测［4］；提出灰色聚类模型分析方法［5］和模型诊断及专家系统方法［6］用于变压器绝缘故障诊断等都取得不错的效果。

目前我国普遍应用变压器油色谱分析法［7］，分析其气体含量，然后将其与临界值比较判断是否存在故障。在实际工作中此做法存在缺点：①由于变压器的设计、制造等条件不同，故使用同一临界值判断不符合实际；②没有理论依据的取样分析法容易造成较大的误差。设备的工作状态受到各种因素影响，常常难以建立与影响因素联系的关系解析式。通过对数据的统计发现这类关系式的建立，需要利用数理统计方法。数理统计方法在各个领域都有应用。……