基于相似性理论的机车牵引变压器非侵入式在线状态监测与寿命预测方法研究

As for the high cost of experiment on large and complex electrical systems directly, and the obvious difference of experiments results between reduced scale transformers and real one, the design laws of scale models and experiment, as well as general guidelines for data processing, based on the similarity theory, will be proposed. And the high speed EMU / locomotive traction transformer was taken as the main subject in this project.Through analyses the physical theories and formulas of traction transformer system, the equivalence laws, between the scaling model and actual electric equipment, will be revealed. .Secondly, on this basis, considering the construction and operation characteristics of high-speed EMU / traction transformer, the non-invasive online monitoring and pattern recognition methods, to solve the fault signal extraction under harsh conditions, the corresponding between the signal and the failure state and the fault severity estimate， will be proposed, by using the experimental results of scale model. .Finally, in accordance with its operational characteristics, the fault and life prediction model of traction transformer will be proposed. By referencing the probability and statistics, multi-physics coupling analysis, the stress-time model of key structural in traction transformer will been built, which will improve the objective and reliable of condition monitoring and fault prediction system.

由于大型复杂电气系统实验成本高昂，而目前按比例缩小的实验变压器及其实验方法在电磁场特性方面与真实研究对像之间仍存在一定差距。.首先基于相似性理论提出高速动车组/机车实验牵引变压器设计和实验数据处理的一般性准则。通过对实际牵引变压器系统各物理量间基础理论的分析研究，根据相似性准则和数据等效性处理方法，探寻实验设备与实际电气设备之间特征量的等效性规律。.其次，在此基础上，本课题将利用缩放比例模型的实验结果，针对高速动车组/机车牵引变压器结构和运行特点，提出牵引变压器非侵入式在线状态监测和模式识别方法，解决恶劣条件下牵引变压器的故障信号提取、信号和状态之间的关系对应、故障程度评估等问题。.最后，根据高速动车组/机车牵引变压器运行特点，借鉴概率统计、多物理场耦合分析，雨流统计，得到牵引变压器关键结构的应力-时间模型，提出可靠的牵引变压器故障和寿命预测模型，提高状态监测及故障预测系统的超前性。

变压器一直是电压转换和电能分配的重要设备，其一旦发生故障将导致整个电力系统的完全瘫痪。以其为研究对象的在线监测和运行保障技术一直是电气工程领域的重点内容。为了解决缩小模型实验数据等效性问题，更好地开展变压器在线状态监测和故障预测方法研究。本项目针对高速动车组/机车牵引变压器的特点，以有效开展高速动车组/机车牵引变压器在线状态监测和故障预测方法研究为目标，深入研究了变压器的基本电磁场原理，提出了非侵入式在线状态监测和模式识别理论和方法、解决了恶劣条件下非线性复杂系统故障信号提取、信号和状态之间的关系对应、故障程度评估等问题。.首先，项目组从牵引变压器电-磁场基础理论和公式的分析研究出发，提出了缩小比例变压器模型设计和实验方案设计的基本方法，结合缩放比例模型实验数据处理，解决了大型复杂电气设备特性之间的试验数据等效性问题。.其次，通过建立铁芯等效非线性电感的数学模型，提出了利用在线测量主变压器各端口电气量在线估测机车主变压器铁芯损耗来实时监测机车主变压器铁芯工作状态的新方法。.第三，针对机车牵引变压器的工作环境因素，项目组分析了牵引供电网的高次谐波、变压器负载情况以及铁芯的影响，提出了一种基于牵引变压器分布参数模型的非侵入式交流机车牵引变压器绕组故障在线诊断方法。.第四，针对变压器绕组发生混合变形故障的情况，在分析了变压器频率响应曲线特点的基础上，项目组提出了一种基于融合MMR指标（Max-Min Ratio, MMR）和频率响应曲线偏移面积比的变压器绕组变形故障诊断方法。.最后，针对现有变压器状态评估及故障预测的不足，项目组采用预先计算变压器的健康指数，并根据健康指数结合人工智能技术建立了变压器故障概率模型及计算相关参数，得出变压器设备随役年限、检修过程、异常状态等因素的故障率变化趋势，提出了一种基于多源数据融合的变压器状态评估及故障检测方法。