故障分量（共10篇）
故障分量 篇1
配电网中性点经消弧线圈接地方式有很多优点,我国35 k V及以下等级的配电网就普遍采用这种接地方式[1]。但该系统发生单相接地故障时,由于消弧线圈的补偿作用,单相接地时故障线路特征不明显,中性点不接地系统的选线方法不再适用,本文提出一种针对中性点经消弧线圈接地系统的基于单相接地故障综合工频稳态量分析的选线算法。
1 补偿电网单相故障零序电流分布[1,2,3,4,5]
中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障(假设故障发生在第K条馈出线)时,设Ci为第i条馈出线的非故障相对地电容之和,gi为第i条馈出线的非故障相对地有功损耗等值电导之和,gN为消弧线圈的有功损耗等值电导与串(并)电阻之和,L为消弧线圈的补偿电感,则流经非故障馈出线零序电流互感器的电流为
该电流在如图1所示的第Ⅰ象限。
流经故障馈出线零序电流互感器的电流为
该电流在如图1所示的第Ⅲ象限或第Ⅱ象限。式中,h=0,1,2,3,分别表示不补偿、欠补偿、全补偿、过补偿。
消弧线圈的补偿电流为
该电流在如图1所示的第Ⅳ象限。
2 选线基本理论[6,7,8,9,10,11,12,13,14]
2.1 复合电流
将各馈出线的零序测量电流与补偿电流求相量和,得各馈出线的复合电流。
非故障馈出线的复合电流为
由上式可见非故障线路的复合电流在第Ⅳ象限。
故障馈出线的复合电流为
I0k实际上就是中性点不接地电网的故障馈出线的零序测量电流I0k0,恒在第Ⅲ象限(见图2)。
2.2 判断电流
将各馈出线的复合电流逆时针旋转90°,得各馈出线的故障判断电流。
非故障馈出线:
由于I′0ih在第Ⅳ象限,则必有I0ih在第Ⅰ象限(图3中I0i1、I0i2、I0i3)。
故障馈出线:
由于I0k0在第Ⅲ象限,则必有I0g在第Ⅵ象限(见图3)。
2.3 判断量
各馈出线零序测量电流和本馈出线故障判断电流分别“点积”得到各馈出线的故障判断量P。
非故障馈出线:
由于I0i和I0ih均在第Ⅰ象限,其夹角必小于90°,必有Pi>0。
故障馈出线:
I0kh一般在第Ⅱ象限,即使在第Ⅲ象限,也由于补偿电网对脱谐度的要求,I0kh靠近负实轴,即靠近第Ⅱ象限,而I0g在第Ⅳ象限,并靠近实轴,因而I0kh与I0g夹角必大于90°,且接近180°,因此,必有Pk<0。
依据各馈出线的故障判断量P是大于0还是小于0,便可以准确判断出单相接地故障的馈出线,而当所有线路的P都大于0时可以判为母线故障。对实际电网,由于故障馈线零序测量电流I0k0是非故障馈线零序测量电流I0i的总和,即I0g远大于I0i,因此,故障判断量Pk不仅与非故障判断量Pi符号相反,而且,前者Pk的量值也远大于后者Pi。这就保证了该选线方法有较大的保护裕度。
3 基于Matlab的故障系统仿真[13,14]
3.1 基于工频稳态量原理选线的Matlab仿真算例
本文采用10 kV具有3条馈线的系统,省去了部分馈线,而使3条线路长度加长,在发生单相接地故障时,接地点电容电流超过20 A。架空输电线路参数是沿线路均匀分布,采用分布参数电路模型。参数选用如下:线路长度为50km;正序电阻0.17Ω/km,零序电阻0.23Ω/km;正序电感7.6×10-3 H/km,负序电感34.4×10-3 H/km;正序电容6.1×10-8 F/km,零序电容3.8×10-8 F/km。负载:电压等级10 kV,频率50 Hz,三相有功功率1 MW,三相感性无功功率0.6 Mvar[3]。
为突出主要矛盾,电源侧用无穷大三相电源等效,消弧线圈等效为电感和电阻的串联,过补偿度10%。经计算电感为0.538656 H[4]。
仿真参数设置如下:仿真开始时间(0.0 s),结束时间(0.5 s);微分方程解算器选择变步长(variable-step),ode15 s(stiff/NDF);最大步长、最小步长、初始步长都选择自动方式(auto);相对容差为(10-3),绝对容差为自动方式(auto);A相发生故障时间(0.03s),故障切除时间(0.4 s)。
3.2 单相接地故障仿真
3.2.1 消弧线圈串电阻对P值的影响
在过补偿情况下分别对消弧线圈不串电阻和串100Ω电阻进行仿真,P值波形如图4～7所示。
由仿真结果可以看出,故障线路的P值大约是非故障线路P值的2倍,与前面理论分析相吻合。在故障初期P值受暂态电容电流的影响,出现过零现象,影响选线的准确性,这时可以取一个工频周期P的各采样值的和作为新的P来判断故障线路,既可以消除P值振荡的影响又可以提高裕度。中性点经消弧线圈串电阻接地方式比消弧线圈接地方式有更高的保护裕度和保护灵敏度[5]。
3.2.2 高阻接地[14]
对发生高阻接地时,消弧线圈不串电阻(图8～10)和串100Ω电阻(见图11～13)情况进行仿真。
从仿真结果可以看出,发生单相高阻接地故障时,消弧线圈接地方式反而比消弧线圈串电阻接地方式有更高的保护灵敏度。其原因是前者没有串电阻,电网零序阻抗高,单相接地故障相同电阻值时,电网零序电压高,相应的零序电流(尤其是故障馈出线)大。
3.2.3 短路点对P值的影响
消弧线圈电阻100Ω,故障接地电阻0Ω。故障点分别在线路首端、距线路首端20 km处和线路末端,P值如图14～16所示。比较各P值可以看出,越靠近母线端,保护灵敏度和裕度越大。这是由于在越靠近母线端发生单相接地故障时,零序电流越大,测量电流与判断电流间夹角也越靠近0°或180°,这两方面都会引起P变大。
3.2.2节和3.2.3节都是在线路末端仿真的,因此,可以断定该选线方法具有很高的选线准确性和裕度。
3.2.4 补偿度对P值的影响
消弧线圈电阻100Ω,故障接地电阻0Ω,接地故障发生在线路末端。过补偿时P值见图16。完全补偿时消弧线圈电感为0.592522 H,P值见图17。
全补偿时保护裕度和灵敏度大,过补偿时保护裕度和灵敏度有所降低,但不影响选线正确性和裕度。
3.2.5母线故障时P值特征
消弧线圈过补偿串电阻100Ω,接地点电阻0Ω,在母线端发生A相接地故障。3条线路的P值如图18～20所示。
由仿真结果可以看出在未发生故障和故障被切除时,P值为0,当发生母线接地故障时,所有线路P值均大于0。由此可以判断当所有线路的P值都大于0时,判为母线发生了故障。
4结论
提出利用补偿电流和工频稳态分量结合起来确定故障线路的方法。把故障线路和非故障线路的零序电流与补偿电流相加,产生复合电流,与各线路故障时的零序电流比较后,经过一定变换得到P值。根据P值的正负判断故障线路。
本选线方法使用了本馈线零序测量电流和补偿电流的复合量来判断故障馈线,不与其他馈线的零序测量电流的相位做比较,因此,零序电压与电流的相位误差对选线的准确性没有影响,零序电流互感器特性的非一致性造成的测量误差被抵消,对选线的准确性也没有影响,有利于提高选线装置选线的准确性。该方法主要是依据本线路的零序测量电流和该电流计算出的故障判断电流的相位来判断的,因此,零序电流互感器的幅值误差和接地电阻的小变化对选线的准确性影响很小。
有分量的人只讲有分量的话 篇2
枭雄曹操一生至少有15个老婆，25个儿子。公元208年，53岁的曹操挥师南进，却在赤壁之战中被孙权和刘备的联军打败。锐气大伤、日益衰老的曹操开始考虑自己的“接班人”，来完成自己未竟的事业。重点考察对象是正室卞氏为自己所生的大儿子曹丕和三儿子曹植。曹植是名少年才子，他在很早的时候就会写文章，曹操读到他的文章以为是别人的代笔，曹植回答说：“言出为论，下笔成幸，顾当面试，奈何倩人？”后来铜雀台建成，曹操令诸子登台作赋，曹植“援笔立成”。相比较而言，曹丕就要差一些。一开始，曹操的情感天平更倾向于才华横溢的曹植。但后来，一件小事让曹操打消了立曹植为接班人的念头。
有一次曹操出征，这是一个博取曹操好感、表现父子之情的绝佳机会。曹丕和曹植都到路边送行，曹植卖弄小聪明，抑扬顿挫地大声引经据典、歌功颂德、卖弄文采，大家听了都很欣赏，曹操也很舒服。这时只见曹丕“泣而拜”，一句话也不说，跪在地上只是哭，引得旁人也跟着落眼泪，曹操更为感动，这时心里觉得曹植的虚无歌颂显得很虚伪。结果可想而知，曹植落了个“皆以至辞多华，而诚心不及也”的下场，曹丕用最简单、最质朴的而且成本最低的方法获得了关键加分并笑到了最后，让曹操感觉到曹丕是一个真正有分量的“潜力股”；因为过于表现，曹植的分量在父亲的内心天平上一下轻了不少，自己打败了自己。
作家苏岑说过这样一段话：“真正有分量的人，只讲有分量的话。一个敢于少讲话的人，必定是对自己话中传达的威力有信心的人。衣若素雅，能凸显你的脸庞；妆若素淡，能映衬出你的气质。着墨少一点，否则它会抢了要害之处的风头。人生需要留白。那些人生的留白，让你看起来更丰富。一个会布局的人，永远不会把人生塞得太满。”
故障分量 篇3
VSC_HVDC是一种基于电压源型换流器(Voltage Source Converter,VSC)、可控关断器件及脉宽调制(PWM)的直流输电技术[1,2],目前在国外已被成功用于海上风电场并网、非同步电网互联交易等领域,国内对其数学模型和稳态运行控制方面也取得了较多的研究成果[3,4,5,6,7,8]。而对VSC_HVDC交流系统发生故障后的控制策略研究方面,已有的控制算法[9,10]实现过程较为复杂,一定程度降低了系统的可靠性,同时,对交流系统故障造成VSC_HVDC系统直流电压越限、交流电压跌落等暂态过程的分析及控制尚未涉及。对此,本文在分析VSC_HVDC交流系统侧发生故障时系统暂态特性的基础上,提出基于故障分量补偿的优化控制策略,该优化控制器只需在原有常规控制器基础上增加故障分量补偿模块,实现过程简单可靠。仿真结果验证了本文对故障后VSC_HVDC暂态特性分析的正确性及相应控制策略的有效性。
1 VSC＿HVDC交流系统故障后特性分析
1.1 传输功率扰动分析
VSC_HVDC系统的两端换流站对称,其单侧主电路拓扑如图1所示。两侧交流系统均等效为包含内电阻和内电感的电源,R为换流电抗和换流站损耗等效电阻,L为站内线路和换流电抗器电感之和,C为直流侧电容,Us为电网侧电压,Uc为VSC输出交流电压基波分量。换流变压器靠近换流站一侧采用三角形接法,阻止了系统流入换流站的零序电流,因此以下分析中只考虑正序和负序分量。当系统中存在负序分量时,根据瞬时功率理论[11],可得VSC_HVDC交流系统侧输出的瞬时功率为
其中:分别为电网电压正负序的d、q轴分量;为电网电流正负序的d、q轴分量;ω为电网同步角频率。
从式(1)可以看出,在交流系统发生不对称故障后,交流系统中存在的负序分量使VSC_HVDC交流系统传输的功率中出现二倍基频分量,如果不予抑制,则该脉动分量会通过换流站传递到直流系统,直流侧再经过PWM调制,引起对端VSC交流侧产生多种非特征谐波,这些非特征谐波不仅影响VSC控制器的性能,而且对交流侧系统造成谐波污染。
1.2 直流电压扰动分析
由VSC_HVDC的控制策略可知,构成VSC_HVDC系统的两端换流站之间无需通信,其控制系统相互独立,正常情况下一端采用定直流电压控制另一端采用定有功功率控制,以实现系统直流电压的稳定及功率传输的平衡。如果定直流电压控制端换流站的交流系统发生故障,骤升的故障电流使得控制器立即进入限流控制状态,VSC输送功率下降。而定有功控制端的换流站仍按原指令值输送功率,如该侧为整流方式运行,则直流电压迅速持续上升,导致控制系统无法控制直流电压。图2是双端VSC_HVDC系统定直流电压控制侧交流系统发生三相短路后的仿真结果,从图中可以看出,在4 s时交流系统发生故障后,如控制器按常规状态运行,则直流电压急剧上升,最高能到额定值的1.6倍以上,这不仅给系统带来巨大冲击,而且造成直流侧过压保护动作,系统最终被迫退出运行。
1.3 短路电流及交流电压扰动分析
根据电力系统故障分析理论,系统故障后短路电流的大小与交流电压的变化紧密相关,增大短路电流也即提升系统短路容量,有助于提高系统电压稳定性,减小由故障引起的电压跌落幅度。当VSC_HVDC交流系统发生短路故障时,来自换流站的短路电流主要流经交流线路和变压器,由于线路及变压器的阻抗主要为电抗分量,短路电流呈现为感性无功电流性质。VSC_HVDC换流站控制系统能够实时调节换流站输出交流电流的大小和有功无功性质。因此,在VSC_HVDC交流系统发生故障时无功功率类控制器需增大注入交流系统的无功电流,尤其是在所连接系统为弱交流系统时,即可为电网提供快速的电压支撑。
2 优化控制器原理
2.1 正负序分量独立控制双序电流内环控制器
式(1)表明,如需消除VSC_HVDC交流系统不对称故障引起的功率脉动,必须使式中Pc2、Ps2等分量为零值,由此可以求出负序电流参考值。
由于负序电流在正序同步旋转坐标系下表现为二倍频分量,利用传统的PI控制将无法实现无静差控制,引入与正序系统对称的负序旋转坐标系,依据正序系统下内环电流控制器设计过程[12],可得正序和负序电流内环前馈控制算法分别如式(2)和式(3)所示。此时,正负序电流可实现独立解耦控制,双序电流内环控制器参考值均为直流分量,利用传统PI控制即可保证系统的无静差调节。
上面两式中的双序控制要求控制系统分解出系统电压/电流的基波正、负序分量,传统的对称分量法利用相量旋转实现频域范畴中正负序分量的分离,而瞬时值对称分量法利用矢量旋转对时域范畴的瞬时分量进行正负序提取,但以上计算结果均非瞬时值而无法直接用于数字控制,文献[13]所提改进瞬时值分量法也仍需进行复数运算。本文根据90°相移因子在实际中的物理意义优化瞬时值分量法,利用信号的相邻采样点值计算出某时刻经90°相移后的瞬时信号值。改写瞬时对称分量法如式(4)所示。
式(4)中S90为90°相移因子,假设三相基波电流瞬时值如式(5)所示。
则根据时域和频域的对应关系,90°相移在时域对应1/4个周期(工频)延迟,向前90°相移后的瞬时值可视为当前时刻前1/4周期的信号值。但如直接用1/4周期前的瞬时值进行计算,则暂态性能较差。以A相为例,通过对信号公式进行变换如式(6)所示,把当前时刻信号的导数值作为1/4周期前的瞬时值,导数值可以由相邻两个采样时刻的采样信号进行数学求解,计算公式如式(7)所示,则此时只有一个采样周期的数据延时。
改进后的双序电流控制器如图3所示。
2.2 抑制直流电压越限外环有功控制器
对于因交流故障引起直流电压失控,文献[14]中提出切换换流站控制模式的方式来实现故障情况下的有功平衡和直流电压控制,但要求两端换流站均进行模式切换,由于两侧控制系统完全独立无法保证切换的同步进行,则直流电压仍有可能越限。
本文在原稳态运行有功功率控制器的基础上增加反映直流电压越限的补偿控制器,其控制器原理如图4所示。该补偿控制器以直流电压实际值与上下边界值之间的差值作为输入量,通过PI调节得到有功参考电流修正量无论定有功控制侧运行在整流还是逆变状态,与稳态运行情况下外环有功控制器输出参考电流方向均相反,从而无需切换控制模式即可实现降低输送功率来抑制直流电压的骤变。该补偿控制器仅限于在系统故障引起直流电压越限后投入,对于门槛范围内的直流电压正常波动则不产生作用。
2.3 提高交流电压稳定性的外环无功控制器
根据上述对VSC_HVDC交流系统故障后的短路电流分析,VSC控制器可以通过快速改变注入交流系统的无功电流来支撑电网电压水平。常规的定无功功率控制器仍按原无功参考值计算无功参考电流,则VSC注入系统的无功电流无法有效支撑系统交流电压,甚至按原无功参考值方向仍然从系统吸收无功电流进而有可能引起系统交流电压的崩溃。
本文控制原理如图5所示,含稳态运行无功控制器及暂态过程交流电压越限补偿器,后者以系统交流电压实际值与稳态运行边界值之间的差值作为输入量,通过PI调节转化为无功参考电流修正量在交流系统故障后,根据交流电压跌落情况迅速提高注入系统的无功电流来保证交流母线电压维持在安全水平;反之,当系统发生异常引起交流系统过电压时则减小VSC向系统发出的无功,甚至转而吸收系统过剩的无功功率,从而提高VSC_HVDC交流系统的电压稳定性。
3 仿真验证
3.1 模型参数
为验证所提出故障状态的正确性及相应控制策略的有效性,基于PSCAD/EMTDC建立两端联结有源交流网络的VSC_HVDC仿真模型。其中,VSC换流站1采用定直流电压和定无功功率控制,VSC换流站2采用定有功功率和定无功功率控制,正常状态下两侧均按单位功率因数运行且有功功率从换流站2流向换流站1。试验VSC_HVDC系统主要参数如表1所示。
3.2 交流系统不对称故障
系统稳定运行至4 s后,VSC换流站2交流系统发生两相短路故障,故障持续时间0.15 s。未采用正负序电流控制时系统的直流电压Udc、直流功率P+以及VSC换流站2交流系统电流iabc响应波形如图6所示,采用正负序电流控制器的系统响应波形如图7所示。
对比图6及图7可以看出,在交流系统发生不对称故障时,采用稳态模型下的常规电流控制器,系统直流功率、直流电压中均出现峰值大于15%直流分量的二倍频脉动分量,而采用图3所示的正负序电流控制器,则直流功率及直流电压中二次谐波含量减小至3%以内。
3.3 交流系统三相短路故障
在仿真环境中设定定直流电压控制侧(换流站1)的交流系统发生三相短路故障并进行仿真分析,以验证控制系统采用交/直流电压越限补偿的外环功率控制器后的系统响应。设定系统运行4 s时,换流站1交流系统端发生三相短路故障,故障持续时间0.2 s。系统响应波形如图8所示。
从图8可以看出,故障发生后,直流电压迅速上升并超过运行门槛值(设为额定值的1.2倍),由于换流站2中的有功功率控制器含有直流电压越限补偿控制器,使得换流站2传送到直流系统的有功功率迅速降低,从而避免直流电压的持续上升,有效抑制了直流过电压峰值。而对于故障侧,换流站1基于交流电压越限控制的定无功功率控制器在检测到系统交流电压降低后,自动增加无功电流参考值。从图8可以看出,故障后虽然换流站1输送的有功功率降低,但是注入交流系统的无功功率却在增加,进而有效地抑制交流电压跌落程度,提高了交流系统的电压稳定性。
4 结论
通过对VSC_HVDC交流系统发生故障后的暂态特性进行分析,提取暂态分量对VSC_HVDC稳态运行控制器进行优化,主要包括:改进瞬时值对称分量法用于双序电流内环控制器以抑制故障后直流系统中出现的二次脉动分量;在稳态外环有功功率控制器中增加直流电压越限补偿,实现故障期间系统直流电压越限后自动调整系统输送的有功功率,保证直流电压在允许值范围;反映交流电压越限的暂态无功电流补偿输出,实现交流系统故障后迅速增大换流站注入交流系统的无功电流,维持交流母线电压在一定水平,进而提高交流系统的电压稳定性。仿真结果表明,改进后的内外环控制器抑制了VSC_HVDC交流系统发生故障后的功率脉动及交直流电压越限幅度,提升了VSC_HVDC系统的故障穿越能力。
摘要：为提高基于电压源换流器的高压直流输电系统的故障穿越能力及故障后对交流系统电压的快速支撑作用,在分析VSCHVDC交流系统侧发生故障时系统暂态特性的基础上,提出基于故障分量补偿的优化控制策略。其中包括:正负序分量独立控制的双序电流内环控制器用于消除不对称故障引起的功率脉动;基于直流电压越限值补偿的有功功率控制器用于抑制故障期间的直流电压大幅波动;根据系统故障时故障电流的无功特性,由VSC外环无功功率控制器增大注入交流系统的无功电流指令,为交流系统提供快速的电压支撑。基于PSCAD/EMTDC环境的仿真结果证明,提出的优化控制策略在VSCHVDC交流系统故障时能够有效地消除直流系统的二次脉动、抑制直流电压的骤变及提高交流系统的电压稳定性。
“承诺”的分量 篇4
“八个百分之百”出台是有背景的。眼下，新昆明建设已进入了大规划、大投入、大开发阶段，开工建设的工程项目多、投资大、涉及领域广，少数地方和单位出现假冒领导名义包揽工程、制造谎言、影响工程招标、违法转包、偷工减料等问题，安全事故时有发生。不久前，改造中的昆明小庄立交桥因违规施工，造成部分匝道垮塌、两死四伤的特大安全事故也敲响了警钟。
不可否认，昆明市政府推出“八个百分之百”承诺，其初衷无疑是好的，目的是为了避免“项目上马干部下马”。但常识却告诉我们，一、两个“百分百”让人感觉实在，连续八个“百分百”难免给人以“作秀”之嫌。
这让我想起了河南省交通厅三任厅长“前腐后继”的“故事”。1997年10月，曾写“血书”表白“我以一个党员的名义向组织保证，我绝不收入家的一分钱，绝不做对不起组织的一件事”的河南省交通厅原厅长曾锦城，因受贿被判刑15年。2001年3月，曾锦城的继任者张昆桐在高喊“让廉政在全省高速公路上延伸”的口号声中，亦因受贿、挪用公款罪被判处无期徒刑；2001年12月，张昆桐的继任者石发亮，这个常把“一个‘廉’字值千金”、“不义之财分文不取”、“人情工程一件不干”挂在口边的交通厅长再度落马，其受贿金额远远高于前两任厅长……
“血书”都不管事，一大摞口头“承诺”又有何用?在“有项目必有腐败”，特别是在当前政府性投资工程建设项目成为“唐僧肉”和“腐败高发区”的不争事实面前，在权力得不到有效制约、监督机制依然乏力的现实情况下，“百分之百”保证工程建设项目优质、高效、安全或许能够做到，但要想“百分之百”地消除此间的腐败，除非是让“机器人”来当领导、来监管，否则就是痴人说梦；苏州“百官共廉”神話的破灭就是明证。
故障分量 篇5
在故障发生后快速、准确地确定出故障点的位置是电力系统故障检修的必要环节,这不仅有利于减轻人工巡线的困难,同时也有利于及时清除故障,以保证供电可靠性和维护系统的安全稳定运行[1,2]。随着同步相量测量及数字化变电站技术的日益成熟[3,4],利用非本地信息精确地定位故障点的方法逐渐有了实现基础。近年来国内外的电气工作者们对基于同步相量测量单元(PMU)的输电线路故障定位方法进行了广泛、深入的研究。
文献[5-6]提出了具有自适应性的故障检测和定位算法,该方法通过线路参数估计算法和离散傅里叶变换以分别消除线路参数的不确定性及噪声和测量造成的误差,具有较高的准确性;文献[7]提出了一种利用同步电压相量的故障点定位算法,该算法原理简单也不需要进行复杂的计算。以上这2种算法都要求在线路两端配置PMU,即实现PMU的全网配置,受到经济条件的制约。文献[8]提出了一种基于高斯-塞德尔迭代法的故障点定位方法,不要求在全网配置PMU。文献[9]提出了一种基于同步电压相量的故障定位方法,利用母线同步电压相量进行故障定位,只需配置少量的PMU,不过需要实时计算并修改系统的阻抗矩阵,计算量大。
本文提出了一种基于有限PMU测量故障分量信息的故障定位新算法。该算法仅利用有限PMU测点提供的同步数据信息,并依据故障线路两端的系统阻抗等值模型和故障点注入电流源的转移等值模型就可精确地定位出故障点。
1 故障定位基本原理
PMU可以实时测量其所在母线的电压相量和该母线所有进出线的电流相量,同时可以给这些测量量打上同步时标[3],因此可以用来实现在广域范围内定位故障点的算法。但是不论是从经济还是技术的角度,全网配置PMU都不太现实,在实际应用中需要对PMU的布点进行优化。本文使用了一种间隔母线配置PMU的布点策略,该策略首先将PMU装设在线路一端的母线上,然后在与线路没有配置PMU的一端相邻的任一母线上配置一个PMU,如此就可以对与这3条母线中任2条相连的线路实现精确的故障定位。对于故障定位来说,这种布点策略是最优的[8]。如图1所示,仅在母线i和母线k上配置PMU,则母线i,j,k的组合就属于这种布点策略。
图中仅母线j没有配置PMU。子系统表示母线j连接的其他拓扑结构,其内部结构不会对算法的结果造成影响。分别为母线i,j,k的电压;为线路i-j上的电流,电流方向由母线i指向母线j,其他电流量的含义类似。假设线路j-k之间发生了故障,故障点距离母线k的距离占线路j-k全长的百分比为α。
1.1 纯故障等值模型的获取
纯故障等值模型是在系统中正常运行时所有电势源的电势都为零的情况下,只有故障点有注入电流源(或电压源)的系统等值模型。无论系统发生何种类型的故障,都可以应用叠加原理将系统故障后的等值模型等效为故障前的稳态等值模型和纯故障等值模型的叠加[10],因此本算法适应于接地短路故障、相间短路故障等情况。
根据前面的分析,将图1所示的系统故障等值模型进行分解,以获得系统的稳态等值模型和纯故障等值模型,如图2所示。
图2(a)中各个变量与图1中对应的变量含义相同,上标0表示各变量采用故障前的稳态值。图2(b)表示系统的纯故障等值模型,表示故障点的注入电流,其值等于故障发生后与故障发生前故障点处电流的差值;表示故障发生后与故障发生前母线j电压的差值,含义类似;在故障发生后与故障发生前的值之差,含义类似。本算法需要用到2种等效的思想,而2种等效思想的研究对象都是系统的纯故障等值模型。
1.2 对系统阻抗的等效
如前所述,图2系统的纯故障等值模型中只有一个电流源,因此,可以利用等价原理将母线j左边的所有部分(包括子系统)等价为一个阻抗[11],这个阻抗称为母线j背侧的系统阻抗,用zsj来表示。同样也可以将母线k背侧的部分等效为一个系统阻抗,用zsk表示。利用系统阻抗的概念,可以将图2所示的纯故障等值模型进行简化,从而得到系统阻抗的等值模型,如图3所示。
由图3可以得出:
式中:为线路i-j的阻抗值。
同时根据电流的分配原理,由图3还可以得出:
式中:zjk为线路j-k的阻抗值。
联立式(1)和式(2)可得:
由于母线i和母线k上装设了PMU,因此,式(3)中只有和α这2个未知数。
1.3 对故障点注入电流源的等效
故障点注入电流源的存在改变了系统的节点数和拓扑结构,给故障定位计算带来了困难,因此本文考虑将故障点的注入电流源通过等价变换转移到系统的已有节点上,实现在不改变系统拓扑结构的前提下确定出故障点的精确位置。
对于图2(b)所示的纯故障等值模型,可以列出故障线路j-k的电压方程如下:
式中:为节点j和节点k的注入电流;为故障点的电压;为与母线j相邻的除去故障节点之外的其他母线上的电压对母线j注入电流的贡献值,的含义类似;Yk-为母线k的自导纳中除去线路j-k导纳剩下的部分,Yj-的含义类似。
由于这里考虑的对象是系统的纯故障等值模型,因此,该模型中只有故障点有注入电流源,因此有
结合式(5)对式(4)进行化简,并消去,可得:
式(6)与式(4)是等价的。比较这2个公式可以看出,等价变换之后,故障点没有注入电流了,系统的节点数和拓扑结构都没有发生变化,只是在母线j和母线k上面分别增加了电流源换言之,单独在故障点的作用效果,与在节点j和节点k分别加上这2个电流源的作用效果是等价的,这相当于注入电流源发生了转移,从故障点转移到了系统的已有节点j和k。据此可以得到纯故障等值电路在故障点注入电流源转移后的等值电路图,如图4所示。应用叠加原理,2个电流源共同作用的结果等于2个电流源单独作用结果的叠加,因此,图4还可以继续分解为电流源单独作用的电路图。
1.4 故障点的计算
系统的节点电压方程为:
式中:U,I,Z分别为系统的节点电压向量、节点注入电流向量和系统阻抗矩阵[12]。
如前所述,图4所示的系统等值模型中只有节点j和节点k有注入电流,因此,其节点注入电流向量I中除了第j行和第k行之外的其余元素都为0。由此可以得出,该等值模型中每个节点的电压等于Z中相应行的第j列和第k列的元素分别与电流和相乘的结果,对于节点i,则有:
式中:Zij为阻抗矩阵中第i行、第j列的元素,其他类推。
又因为有:
联立式(9)和式(8)可得:
注意到母线i和母线k上装设了PMU,因此,式(10)中也只有和α这2个未知数,这与式(3)的情形相同。将式(3)和式(10)联立化简后,可得:
式(11)是一个一元一次方程,可以分解为分别用实部和虚部表示的2个等式,并且2个等式求得的α值是相等的。由于实际系统中的大部分设备的电阻值都很小,取实部来计算很容易受到各种噪声的干扰,因此本文将式(11)取虚部来计算,即
整理式(12)得:
式中:
对于一个连通的系统,其系统阻抗矩阵是一个密集矩阵,Zij和Zik都不等于0[12],因此,β-Zik+Zij和β-Zik不会同时为0,即式(13)所示的一元一次方程是有解的。这说明了式(3)与式(10)线性无关,可以构成方程组来求解α,从而证明了本算法的合理性。最终由式(13)得:
由于系统阻抗矩阵可以离线计算,因此式(16)的计算量很小。
1.5 故障支路的确定
本文采用间隔母线配置PMU的方法进行布点,2个PMU之间最多会有2条线路,因此需要对故障支路进行甄别。对于故障线路,由式(16)计算得到的α取值范围为0~1;而对于非故障线路,计算得到的α取值范围会超出这个范围,同时由于将非故障线路当做故障线路来处理,计算的结果会出现更大的偏差。因此实际应用中可以同时对这2条线路进行α值的计算,然后通过比较,所得α值比较合理的线路就是故障线路。
2 动模试验
本文通过动模试验的录波数据对该算法进行验证,试验中采用的PMU是动模测量等效PMU,而不是实际配置PMU。试验采样频率为1kHz。系统拓扑结构如图5所示。
图5中:G1和G2为发电机,T1和T2为变压器,R1至R6为断路器。母线2经变压器T2连接到无穷大系统。依据间隔母线配置PMU的布点策略,在母线2和母线3上分别配置PMU。本算法采用式(16)中各个因子的正序分量对α进行求解。各设备的参数见附录A,进一步可以得到系统的正序阻抗矩阵Z。
2.1 非振荡故障试验
以线路1-3故障为例说明非振荡故障的试验过程。线路1-3的中点发生a相金属性接地故障时该支路上a相电流录波图如图6所示。
图6中,纵坐标用I61表示,其下标数字表示线路1-3上的断路器编号,以此来表示电流方向为从断路器6指向断路器1,而横坐标表示采样点序列。由图6可知,故障暂态分量的持续时间为80~100个采样点之间。故障分量的求取方法为当前采样值减去2个周波(40个采样点)前的采样值[13],因此应该跨越80~100这20个采样点来求取故障分量,然后依次对故障分量进行快速傅里叶变换(FFT)和对称分量变换以获得工频正序故障分量,代入式(16)即可获得故障点的距离。图7表示最后获得的工频正序故障分量图。
图7中,I61和I32分别为线路1-3和线路1-2上电流工频正序故障分量的虚部值,电流方向的确定原则与图6一致;V2和V3分别为母线2和母线3上电压工频正序故障分量的虚部值;横坐标表示采样点序列。最后的计算结果见表1,表中α值为故障支路计算结果,伪α值为非故障支路计算结果。
注:AG表示A相接地故障;AB表示AB相间故障;其他类推。下同。
由表1可以看出,本算法在任何故障类型下都可以准确确定出故障点位置,说明本算法不受故障类型的影响;对非故障线路计算的α远远超出了0~1的范围,很容易甄别出来。因此可以通过对故障线路和非故障线路同时进行计算来甄别故障线路,进而确定故障点的具体位置。
2.2 振荡再故障试验
振荡试验过程和非振荡故障过程类似,这里不再赘述。最后获得故障分量和α值分别见图8和表2。
由表2可以看出,在振荡过程中发生故障的情况下,本算法也可以精确地确定出故障点的位置,并且所得的误差与非振荡故障的误差相差很小;同时振荡再故障的情况下,也可以通过对故障支路和非故障支路同时进行α值的计算来甄别故障支路;此外本算法也适应于振荡过程中发生各种类型故障。
2.3 试验误差分析
由表1和表2可以看出,本算法的误差很小,不到1%。分析得出,除了测量、传感以及计算的误差之外,主要的误差来源在于系统阻抗的求取过程。因为在求取系统阻抗的过程中进行了一些近似处理,包括输电线路等值电路、发电机阻抗及线路互感和对地电容的简化处理等。此外,振荡会引起系统参数的变化和导致额外噪声的产生,这也可以给实验结果造成一定的误差,但是从实验结果来看,总的误差很小。
试验结果表明,对于在非振荡状态和振荡状态下发生各种类型的故障,本算法都可以准确地甄别出故障线路,并准确地确定出故障点位置。
3 结语
故障分量 篇6
目前，自动重合闸和距离保护元件都需要正确地选出故障相别，同时要求选相快速，准确度高。根据采用电气量的不同，可以将选相方法分为实测量选相和故障分量选相。基于故障分量的选相元件从理论上消除了负荷电流的影响，与传统方案相比，有较为突出的优越性。其中，突变量选相和序.分量选相为电力系统中应用较为广泛的两种故障分量选相元件[1,2,3]，但序分量选相在弱电源侧灵敏度不足，且序分量的计算是对三相正弦分解的结果，在暂态过程中电流不完全是正弦的，分析比较困难，正、负序分量的计算需要移相，只有对稳态正弦量才能移相，因此对快速保护应用正、负分量选相方式需慎重[4]。突变量选相主要包括相电流差突变量选相、相电压差突变量选相及电流电压综合突变量选相。其中，相电流差突变量选相具有灵敏度高、受负荷分量、系统频率偏移及过渡电阻影响小等优点，但短路电流中含有非周期分量，三种相电流突变量可能存在很大偏差，会把三相短路误判为两相短路故障;且在弱电源侧由于故障电流分配系数的影响，弱电源侧仅仅流过零序分量，相电流差突变量选相会出现灵敏度不足的问题[5,6];而电压突变量选相在弱电源侧具有较高的灵敏度，在强电源侧灵敏度不足[7];电压电流复合突变量在大部分情况下都会收到很好的选相效果，但是当系统和故障参数满足一定条件时，仍然存在灵敏度不足和两相接地故障误判为三相接地故障[8]等缺陷。因此，目前高压输电线路中所采用的选相元件在不同的过渡电阻、故障位置、故障类型、强弱电源侧等故障条件下，都存在着无法快速准确识别故障相的情况。
本文提出利用卡尔曼滤波算法提取电压故障分量，通过分析各种故障类型下电压故障分量和其余两相电压故障分量差量的比值特征，实现故障选相。大量PSCAD仿真实例表明，该算法在多种故障条件下(包括在不同的故障位置、故障类型、过渡电阻、初始相角等)均具有较高的灵敏度和可靠性，并可在故障后半周波内快速准确地选出故障相;同时，该方案在强弱电源侧均具有足够的灵敏度。
1 输电线路的故障电压特征分析
如图1所示为简化双端电源系统，以其为例分析线路故障时保护安装处的各相电压故障分量与其他两相电压故障分量差量的比例关系。
母线M侧保护安装处的各相电压故障分量为
式中：分别为母线M处A、B、C三相电压故障分量;IMA1、IMA2、IMA0分别为故障点F处的A相各序故障电流;分别为正序、负序和零序电流分布系数;ZiS为M侧母线到故障点之间的线路各序阻抗(i=1,2,0)。由于高压输电线路较长，因此可近似认为系统正负序阻抗和正负序电流分布系数相等，以下故障分析中即假设：s1=s2,Z1S=Z2S。
1)当发生单相(AG)接地故障时
若s1 Z1S=s2 Z2S,M侧各相的电压突变量(即故障分量)为
定义故障相识别系数：保护安装处的各相电压故障分量与其余两项故障分量差的比值，A、B、C三相故障相识别系数分别为
在单相故障中
因此存在如下关系：
2)当发生两相(BC)相间故障时，根据边界条件IMA1+IMA2=0,IMA0=0计及式(1)，可得M侧的电压故障分量为
将此时的故障分量代入式(4)中，求得的三相故障相识别系数满足
3)当发生两相接地(BCG)故障时，根据边界条件IMA1+IMA2+IMA0=0，计及式(1)，可得M侧的电压故障分量为
将此时的故障分量代入式(4)中，求得的三相故障相识别系数满足
4)当发生三相接地(ABCG)故障时，根据边界条件计及式(1)，可得M侧的电压故障分量为
将此时的故障分量代入式(4)中，求得的三相故障相识别系数满足
2 滤波算法的选择
在电网发生故障时，交流信号中含有谐波分量和衰减直流分量，因此不能通过以正弦函数模型的算法来计算，如半周积分法和导数法、两点乘积算法等[9]。而在一般输电线路(指中、低压网络或不长的高压输电线)上发生短路时，可以不用考虑非整数倍的高频分量;这种情况下就可以通过采样周期函数模型的算法，即假设输入信号可分解为基波的整倍数频率分量，如傅里叶变换或沃尔什函数算法，来计算需要分解的基波分量，但沃尔什函数尤其在相位计算时，计算量较大、耗时较长;傅氏变换算法易受系统运行方式、故障位置、过渡电阻等因素的影响且需要较长的数据窗[10]。
相比而言在高压输电网络中，用基于随机模型的卡尔曼滤波算法能在较短的数据窗内给出基波分量的最优估计[11]。此外，在构建卡尔曼滤波算法模型时，由于暂态电流信号中含有较大的衰减直流分量，其状态方程相比于采用电压信号的更加复杂。下例针对考虑到5次谐波时的电压电流状态转移方程做比较分析[12]。
采用电流信号时的卡尔曼状态转移方程为
采用电压信号时的卡尔曼状态转移方程为
式中：x1rk、x1ik表示基波分量的实部虚部;x 0k为直流分量部分;wk为一方差固定的高斯白噪声。相比以上两式可知，采用电流信号作为输入数据会使卡尔曼滤波模型更复杂，加大算法的运算量并降低了提取基波分量的速度，同时模型中对应衰减直流分量的参数受线路参数影响较大，降低了模型的普遍适用性。此外电流互感器的磁饱和也会影响采样数据的准确性，因此采用卡尔曼滤波算法分析电压数据，会得到更好的滤波效果。
3 基于故障相识别系数的选相流程
通过比较故障相识别系数在不同故障条件下的变化特征，可实现选相的目的。具体选相流程如图2所示，按大小对计算得到的故障相识别系数进行排序，分别定义为Ymax、Ymid、Ymin，然后计算这三个系数所符合的判据，依次识别出单相故障、两相相间故障、三相故障和两相接地故障，四个判据如下。
(1)单相接地故障判据为
故障相为识别系数最大相。
(2)两相相间故障判据为
故障相为识别系数较大两相。
(3)三相接地故障判据为
(4)两相接地故障判据为
故障相为识别系数较大两相。
当故障相识别系数不满足以上四个判据时，再通过电流序分量法进行故障选相。
4 仿真验证及分析
参考京津唐500 kV超高压输电线路参数，本文采用PSCAD仿真软件搭建了一条长度为300 km的分布参数输电线路模型[13]，如图3，线路参数为
两侧发电机的系统参数为
并联电抗器按补偿度为70%来整定，取
仿真系统共设置了4种故障类型AG、AB、ABG、ABCG,4个故障点(依次距离M母线1f=1km、f2=100 km、f3=200 km和f4=300 km),4种过渡电阻(0Ω，100Ω，200Ω，300Ω)以及7个故障初相角，依次为(以M母线A相电压为准)0°、30°、60°、90°、120°、150°、180°，以上共组成448个样本。仿真中，没有考虑电容式电压互感器(CVT)的暂态特性对该选相系统的影响，有待进一步的分析研究。
4.1 滤波算法的比较分析
本文所用卡尔曼模型，考虑的谐波成分为2～5次谐波，因此系统状态矩阵为10阶方阵[14]，其状态方程为
测量方程为
为均值为零且其协方差矩阵为为均值为零的高斯白噪声，其协方差为0.001。
状态转移矩阵为
为了验证卡尔曼滤波算法比目前常用的全周傅氏算法在高压线路故障中提取基频电压更准确快速，同时用两种算法对仿真模型中一个三相故障样本(过渡电阻为0Ω，故障点为f2，故障时刻为t=0.02s)的故障相进行滤波处理，并与理论计算得到的故障后稳态基频电压进行对比，如图4所示(图中实线为基频电压理论计算值，虚线为两种滤波算法得到的滤波结果)。
以理论计算得到的基频电压值为准确值，对两种滤波算法得到的基波量进行误差分析，如表1所示。
由表1可知，卡尔曼滤波算法在故障后17 ms内基本可以准确得到基频电压量，而傅氏算法则需要近一周波的时间。仿真结果验证了在高压输电线路故障中，卡尔曼滤波算法相比于傅氏算法有更准确更快速的滤波效果，能在故障一个周波内较精确地提取基频信号分量。
4.2 不同故障条件下的识别系数
1)过渡电阻、故障类型及故障位置的影响
由于篇幅有限，文中仅列出在故障后半周波，故障初相角为120°时各种故障条件下的各相识别系数数值，如表2所示。
对仿真结果进行分析可知：当发生单相接地故障时，故障相的识别系数会远远大于其余两相的识别系数，且非故障相的系数接近相等;当发生两相接地故障时，三相识别系数均不相等，故障相的系数大于非故障相的系数，且非故障相的系数接近于零;当发生两相相间故障时，两故障相的识别系数接近于1，非故障相的识别系数几乎为零;当发生三相接地故障时，三相的识别系数均接近0.58，与理论分析一致。
此外，对比表2中其他故障条件相同仅过渡电阻变化时的各组数据，可以得出：随着过渡电阻的增大，会降低该选相元件的灵敏度。分析仅故障位置变化时的各组数据，可知故障位置距离M侧母线越大，该选相元件的灵敏度越低。对于相间故障时的识别系数，受故障条件影响较小，该选相系统对相间故障始终有很高灵敏度。虽然会因故障位置和过渡电阻的变化，对单相故障、两相接地故障及三相接地故障的故障相识别系数数值造成影响，但其特征依然明显，符合前文中对故障相识别系数的理论分析，该选相系统对绝大多数故障仍具有较高的灵敏度，可以快速准确地完成选相。在线路末端发生高阻接地时，此时该选相系统的灵敏度不足，尤其对于末端的三相高阻接地，可能无法正确识别故障相，如表2中线路末端三相接地且过渡电阻为300Ω时的YA为0.79。
经仿真验证，在该仿真模型中，当过渡电阻为300Ω时，在线路全长的92%，该系统均能准确选相;当过渡电阻不超过275Ω时，在线路全长，该系统均能准确选相。针对该选相元件对线路末端高阻接地灵敏度不足的问题，通过结合序电流进行选相，序电流选相方法见文献[15]。
2)故障初相角的影响
由于非周期分量的存在，不同的故障时刻也对应着不同的暂态特性，通过设置故障初相角为0°、30°、60°、90°、120°、150°、180°(以M母线A相电压为准)，研究故障时刻对选相系统的影响。图5所示为f1处发生三相接地故障(过渡电阻为100Ω)后，故障初相角为0°、60°、90°、150°的故障相识别系数。
故障初相角影响着非周期分量起始值，因此不同的初相角会使故障相识别系数在故障初始阶段波动的幅度和时间各异，但针对图3所示模型中各初相角，该识别系数在6 ms内都能稳定。在全部样本的仿真结果中，变化的故障初相角也不会影响该选相算法在10 ms后输出的识别系数大小。说明该选相算法受故障初相角影响很小。
经仿真测试，该算法对于448个样本的识别准确率为99%(其中单相故障准确率为100%;相间故障准确率为100%;两相接地故障准确率为99%;三相接地故障准确率为97%);选相元件动作时间在故障后半周以内。
4.3 强电源侧故障
利用电压突变量选相，克服了电流突变量选相在弱电源侧灵敏度不足的缺陷，但也存在在强电源侧灵敏度不足的弱点，为了验证该系统在强电源侧的选相效果，将仿真系统N侧的发动机容量减小100倍，此时，M侧相当于强电源侧。当M侧母线出口处发生非金属性故障(过渡电阻分别为100Ω、200Ω)时，故障后半周波的故障相识别系数及选相结果如表3所示。
比较表3与表2中对应M侧母线出口处发生非金属性故障(过渡电阻为100Ω、200Ω)的故障相识别系数，可知本选相方法在强电源侧故障选相时，虽然灵敏度有所降低，但仍能满足选相要求，可靠、准确地选出故障相，且能在半周波内完成故障选相。因此，该选相系统克服了运用电压突变量在强电源侧选相灵敏度不足的缺点，能够在强电源系统中适用。
5 总结
本文提出了一种新型的电压故障分量选相方法。该方法首先利用卡尔曼滤波算法提取相量，然后将每相电压故障分量与其余两相故障分量差量的比值，定义为故障相识别系数，通过分析该系数在不同故障类型下呈现的特性进行选相。最后利用PSCAD对该选相系统进行验证。仿真结果表明：在高压线路故障中，卡尔曼滤波算法相比全周傅氏算法有更好的滤波效果，能在较短的时间内更准确地提取基频电压分量;该选相系统选相速度快，能够在半周波内准确识别各种故障类型，且受过渡电阻、故障初相角和故障位置的影响很小，在极端情况下，线路末端高阻接地时需采用序电流选相元件作为补充;同时该系统克服了电压突变量选相在强电源侧灵敏度不足的缺陷，在系统中强电源侧同样适用。
摘要：针对目前超高压线路中所用选相方法不能快速准确地识别所有故障类型的问题,提出一种基于电压故障分量和卡尔曼滤波算法的新型选相方法。该方法定义每相电压故障分量和其余两相电压故障分量差值的比值为故障相识别系数。通过研究该系数在不同故障条件下的变化特征,可实现快速选相的目的。仿真结果表明,在高压线路故障中利用卡尔曼滤波算法提取基波相量速度快、准确率高。同时该选相算法受过渡电阻、故障位置、故障初相角的影响很小,在半周波内可准确选出故障相,且在强弱电源侧均具有较高的选相灵敏度。
故障分量 篇7
滚动轴承的内圈、外圈或滚动体有损伤时, 随着轴承的周期性旋转, 故障元件表面与其他元件表面在接触过程中会发生周期性的机械冲击, 从而导致滚动轴承振动信号中出现周期性的冲击成分[1]。由于滚动轴承的重要故障信息往往包含在周期性冲击成分中, 因此, 如何从轴承故障振动信号中提取出周期性冲击成分来进行解调分析是轴承故障诊断的关键。
目前, 滚动轴承故障诊断的主要方法有共振解调[2,3]、谱峭度[4]、小波变换[5,6,7]、Hilbert-Huang变换[8,9,10]、LMD[11,12]等, 上述方法在滚动轴承故障信号冲击成分的提取与解调分析方面均取得了一定的效果。
最近, Starck等[13]基于信号的稀疏表示和形态多样性提出了形态分量 分析 (morphological component analysis, MCA) , 并在此基础上发展了其扩展算法———广义形态分量分析 (general- ized morphological component analysis, GMCA) 。MCA方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性 (可以由不同的字典稀疏表示) 进行分离[14]。该方法首 先应用于 图像处理[15,16]和脑信号分离[17], 近来, GMCA方法被引入机械故障诊断领域, 并用于齿轮箱复合故障诊断[18,19], 取得了较好的效果。但GMCA方法需要同时采集多路传感器信号, 在一定情况下会增加工程应用难度。MCA方法能从单路传感器信号中分离出不同形态的信号分量, 工程上应用较为简便, 因此本文将其引入滚动轴承故障振动信号分析。
基于以上分析, 本文将MCA方法与Hilbert包络解调方法相结合, 提出了基于MCA和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中谐振分量 (光滑部分) 与冲击分量 (细节部分) 的形态差异, 采用不同的过完备字典分别进行稀疏表示, 实现信号中谐振分量与冲击分量的分离, 再对冲击分量进行Hilbert包络解调分析, 根据包络谱诊断轴承故障。算法仿真和应用实例表明, 该方法能有效地分离出轴承故障信号中的冲击分量, 凸显故障特征。
1MCA方法简介
1.1MCA原理[13]
MCA算法可以看成是BP (basis pursuit) [20]和MP (matching pursuit) [21]算法的结合。对于任意的输入信号s, 假设s为K个不同形态分量sk的线性组合, 即。形态分量sk都存在着对应的能稀疏表示该信号分量的形态字典, 即sk=Φkαk, 其中, Φk为过完备字典, αk为分解系数列阵。假设字典Φk能且仅能稀疏表示信号分量sk, 而对于其他信号分量sk′ (k≠k′) 则不能有效稀疏表示, 此时, 信号s的稀疏分解可以归结为变换系数{α1, α2, …, αK}的优化求解问题:
式中, 为f (x) 取最小值时的x值。
式 (1) 为非凸函数, 难于求解, 且算法复杂度随字典列数的增加指数上升。因此, 根据基追踪算法, 可将式 (1) 中的l0范数转化为l1范数, 此时, 可将式 (1) 转化为可优化求解的线性规划形式:
放宽式 (2) 的约束条件, 可将式 (2) 转换为
式中, λ为给定的阈值。
根据sk=Φkαk, 给定sk, 便可以得到
式中, Φk*为Φk的伪逆矩阵。
根据式 (3) 、式 (4) , 可将式 (1) 中系数{α1, α2, …, αK}的优化求解问题转化为式 (5) 中信号分量{s1, s2, …, sK}的优化求解问题:
1.2阈值函数的选择
对于式 (5) 的优化求解问题, Starck等[13]在BCR (block-coordinate-relaxation) 算法的基础上, 给出了MCA的数值实现步骤。在这一算法步骤中, 变换系数αk的阈值去噪采用了软阈值方法:
式中, αkj为向量αk中的第j个分量;δk为与αk对应的阈值。
软阈值方法在保证信号连续性的同时, 削弱了有用信号, 故效果不 佳。Bobin等[22]采用MOM (means of max) 机制来对MCA的算法性能进行改善, 并在变换系数αk的阈值去噪处理上采用了硬阈值方法:
相对于软阈值去噪而言, 硬阈值去噪取得了更好的降噪效果, 然而, 硬阈值法在阈值点不连续, 对信号进行阈值去噪时会给信号带来较大的方差。
针对软阈值处理和硬阈值处理的不足, Gao等提出了半软阈值法[23]:
式中, δk2、δk1分别为上阈值和下阈值, 一般δk2=2δk1。
半软阈值法是软阈值法和硬阈值法的一种折中形式, 能更有效地减小均方差, 抑制噪声, 较好地解决了抑制噪声与保留信号细节之间的权衡问题。因此, 本文采用半软阈值方法对变换系数αk进行消噪处理。
2基于MCA和包络谱的滚动轴承故障诊断原理
滚动轴承内外圈的故障特征频率分别为[1]
式中, fi、fo分别为内外圈故障特征频率;fr为轴的转动频率;Z为滚动体个数;d为滚动体直径;D为轴承节径;α 为接触角。
轴承旋转过程中, 当轴承内外圈或滚动体出现故障时, 故障元件表面会周期性地撞击滚动轴承其他元件表面, 产生间隔均匀的脉冲力, 从而导致轴承振动信号含有周期性冲击成分。滚动轴承的重要故障信息往往包含在冲击成分中, 因此, 对轴承故障振动信号中的冲击成分进行准确提取和解调分析是轴承故障诊断的关键。
Hilbert解调方法是一种常用的包络解调方法, 能有效地提取机械故障信号中的调制信息。 但对于轴承早期故障振动信号, 由于冲击成分能量小, 往往淹没在机械系统自身振动与环境噪声中, 因此, 需预先对包含轴承故障信息的冲击成分进行提取。MCA方法根据信号中各成分的形态差异, 通过构建不同的稀疏表示字典将信号中的谐振成分、冲击成分及噪声成分有效地分离。基于MCA和包络谱的滚动轴承故障诊断方法的步骤如下:
(1) 构建离散余弦与离散正弦字典来稀疏表示信号中的谐波成分, 构建8阶消失矩Symlet小波字典来稀疏表示信号中的冲击成分。
(2) 利用MCA方法对滚动轴承故障信号进行分析, 得到包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量以及两分量之和与原始轴承故障信号的差值, 即噪声分量。
(3) 对包含轴承故障信息的冲击分量进行Hilbert包络解调 分析, 根据包络 谱诊断轴 承故障。
3算法仿真
为验证MCA方法对谐波信号和冲击信号的分离效果, 设置的仿真信号为
其中, h (t) 为正弦成分, 由k个幅值为Ai、频率为fi的正弦成分构成;s (t) 为周期冲击成分[24], 由M个幅值为Bm、衰减系数为β、共振频率为fr的单冲击信号构成, 冲击之间的时间间隔为Tp, 即冲击出现的频率fb=1/Tp;u (t) 为单位阶跃函数;n (t) 为噪声成分, 以模拟随机干扰。
取采样频率为1024Hz, 采样点数为512, 将表1中各参数值代入式 (12) 、式 (13) , 得到的正弦分量和冲击分量分别如图1a、图1b所示。将式 (12) 、式 (13) 代入式 (11) , 并加入幅值为0.2的随机噪声 (见图1c) , 得到的仿真合成信号如图2a所示, 图中的冲击分量已被淹没。图2b所示为图2a的包络谱, 受正弦成分的影响, Hilbert包络解调方法在对信号进行解调时会将两正弦频率之差作为解调结果解出, 导致图2b出现了频率峰值f2-f1。
对图2a所示的仿真合成信号进行形态分量分析, 得到的各分量如图3所示。对比图1可知, 正弦分量与冲击分量已基本分离, 仅在信号幅值方面略有差异。
对图3b所示的仿真合成信号冲击分量进行Hilbert包络解调分析, 得到的包络谱如图4所示。图4中, 频率fb及其谐波处峰值明显。对比图2b可看出, 由于去除了正弦分量的干扰, 故图4仅存在与冲击相关的频率峰值。
4应用实例
为验证基于MCA的包络谱方法在滚动轴承故障诊断中的有效性, 分别设置滚动轴承内外圈故障进行试验。试验轴承为6307E型滚动轴承, 轴承参数如表2所示。
利用激光分别在轴承内圈和外圈上切割宽为0.15mm、深为0.13mm的槽, 以模拟内圈和外圈故障。实验时, 滚动轴承外圈故障的轴转速为1500r/min, 内圈故障的轴转速为1200r/min。 经计算得到, 外圈故障特征频率为76.5Hz, 内圈故障特征频率为98.8Hz。采用加速度传感器拾取振动信号, 采样频率为4096Hz, 采样点数为1024。图5为滚动轴承外圈故障振动信号的时域波形图, 图中冲击不明显。
对图5轴承外圈故障振动信号进行形态分量分析, 得到分解后的各分量如图6所示。图6a中, 外圈故障信号较图5的平缓;图6b中, 外圈故障信号中的冲击成分明显;图6c为分离出的噪声分量。
对图6b所示的轴承外圈冲击分量进行Hil- bert包络解调分析, 得到的包络谱如图7所示, 图中, 外圈故障特征频率fo明显。图8所示为直接对外圈故障信号进行Hilbert解调分析得到的包络谱, 图中也存在着明显的外圈故障特征频率fo。但对比图7、图8可知, 由于去除了其他成分的干扰, 图7的频谱比图8更加干净。
图9为滚动轴承内圈故障振动信号的时域波形图, 图中无显著冲击。对图9内圈故障信号进行形态分量分析, 得到的各分量如图10所示。图10b所示为提取出的内圈故障信号中的冲击分量, 图中, 冲击现象明显。
对图10b所示的内圈故障冲击成分进行Hil- bert包络解调分析, 得到的包络谱如图11所示。 图11中, 二倍转频2fr、三倍转频3fr和内圈故障特征频率fi处存在峰值。图12所示为直接对内圈故障信号进行Hilbert解调得到的包络谱, 图中, 转频fr、三倍转频3fr处峰值突出, 轴承内圈故障特征频率处无明显峰值。
5结论
(1) 算法仿真和应用实例表明, 利用本文方法对滚动轴承故障信号进行分析, 能有效去除谐振分量和噪声分量的干扰, 且本文方法得到的包络谱中的故障特征更加突出, 凸显了故障特征。
故障分量 篇8
滚动轴承 (以下简称“轴承”) 是旋转机械中最重要的零件, 被誉为“工业的关节”, 广泛应用于航空航天、轨道交通等各个领域[1,2]。它也是机器中最易损坏的零件之一。在设备运行时, 若轴承滚道接触表面出现局部缺陷, 其振动会产生异常声响, 且该声音频率等于介质振动频率[3]。因此, 声音信号蕴含了轴承状态的重要信息。
目前国内外广泛采用振动信号分析技术来诊断轴承故障, 是接触式测量, 即传感器与被测轴承座或其相连结构的表面接触。但在工业中的一些高温、高腐蚀、油膜、运动部件的场合下, 该技术的应用因布置传感器的难度十分高而受到限制。然而, 通过非接触式测量方法, 只需要利用传声器 (麦克风) 采集声信号, 再进行信号处理, 简单方便, 可对恶劣工况下的轴承进行故障诊断。由有关非接触式故障诊断文献[4]可知, 不同故障下的声信号与振动信号, 用时域的诊断方法和时频分析的方法对故障进行准确定位, 能够判断出轴承有无表面损伤类故障。因此表明机械的声信号也可以作为轴承故障诊断的依据。但是, 上述文章中的实验是在无回声的消音环境下进行的, 没有加噪声, 信噪比较高。而正常环境中却存在大量的噪音与杂音, 信噪比较低, 所以开展基于声信号的非接触式轴承故障诊断的深入研究意义重大。
轴承故障检测结果主要受信号分析技术的影响。小波分析和神经网络的出现, 推动了声学故障诊断技术的发展;独立分量分析 (ICA) 技术的兴起为声学故障诊断技术中多源信号混合提取问题提供了全新的思路[4];主分量分析[5]能消除滚动轴承故障声信号的环境噪声。但一方面实际的故障声信号信噪比差, 成分复杂, 信号中的冲击成分、谐振成分及噪声无法被任意单一的字典充分地表示;另一方面声波在传播时由于扩散、散射和被介质吸收等原因, 幅值会不断减小[3], 轴承损伤引起的周期性冲击脉冲很容易被其他噪声淹没。形态分量分析 (MCA) 方法的出现为复杂信号稀疏分解提供了更优的思路和算法, 在信号和图像处理等领域中均取得了很好的效果[6], 且MCA比主分量分析有更佳的去噪能力, 更适用于分析信噪比较差的单通道轴承故障声信号。
综上所述, 提出了一种基于声信号MCA和Hilbert[7]谱分析的轴承故障诊断新方法, 即在利用传声器采集轴承工作表面局部性缺陷故障引起的声信号后, 根据信号的时频特征建立由coif4小波字典和局部余弦字典组成的冗余字典[8,9], 利用MCA对故障声信号进行稀疏分解和去噪, 分离出原信号中的冲击分量、谐振分量和噪声分量, 并运用Hilbert变换对冲击分量进行处理, 得出故障频率, 准确识别故障类型。经仿真分析和实验验证, 该方法能在强噪声背景下根据声信号准确识别轴承故障类型。
1 MCA方法介绍
1.1 MCA算法原理
基追踪算法虽被理解为是一种最佳基算法, 但所挑选的基存在不稳定性, 利用拉格朗日法直接求解稀疏去噪或逼近的问题会更有效。所以为了逼近信号x, 不对基追踪得到的系数取阈值, 而将x的稀疏分解归结为如下优化问题的求解[8]:
式 (1) 是凸函数, 因而可通过其拉格朗日追踪的松弛公式求解:
其中, T为阈值。
式 (2) 被称为拉格朗日基追踪或l1追踪。该算法执行的是一种广义软取阈值处理, 当噪声为高斯白噪声时, 通常取为字典Dk的大小) 。
由于xk=Dkαk, 已知xk, 可得:
其中: Dk*=DkT (DkDkT) -1, Dk*为Dk的伪逆矩阵。
1.2 冗余字典的选择
字典D是由参数化波形函数组成的集合。当字典中元素Dk的个数等于信号长度k时 (列数等于行数) , 称该字典为完备字典;当Dk的个数大于k时, 称该字典为冗余 (过完备) 字典。
针对轴承故障声信号的复杂性, 使用小字典稀疏表示信号的能力有限, 需选用更多模式的冗余字典来逼近已知信号, 使误差最小。但这是一个NP-hard问题, 所以有必要选择“好的”但未必最优的逼近。
噪声被定义为与字典中任何向量之间都没有较强相关性的信号分量。在信号稀疏分解中, 选择与噪声结构不相干且能稀疏表示各有效信号分量的冗余字典 (该字典不能稀疏表示噪声分量) , 可达到去除噪声和稀疏分离各信号分量的效果。因此, 只需分别选择时频分辨率与故障声信号中的冲击分量、谐振分量结构相适应的两个字典。目前, 常用的字典有Dirac字典、Fourier字典、小波字典、局部余弦字典等。
小波字典将频率轴分割为不同大小的子区间, 在时间轴上是一致平移的, 所以具有好的自适应性, 适合逼近冲击信号;局部余弦字典将时间轴分割为任意长度的子区间, 在频率轴上是一致平移的, 适合逼近谐振信号。
因此, 在分析上述字典的基础上, 根据轴承故障声信号的时频特征, 选用由coif4小波字典和局部余弦字典组成的冗余字典作为逼近。该字典具有自适应于故障声信号的时频局部化, 能达到所需要的灵活度[9]。
2 仿真分析
由于滚动轴承外圈、滚动体缺陷故障与内圈缺陷故障声信号的仿真、实验和信号处理方法类似, 均可用声信号形态分量分析方法准确识别故障, 仅声信号波形有所不同 (内圈和滚动体的冲击分量幅值因被转速频率所调制而做周期性变化) 。因此, 为避免内容重复, 仅列出轴承内圈仿真及实验结果。
为验证声信号形态分量分析方法对谐振信号、冲击信号和噪声的分离效果, 在Matlab软件[11]中设置滚动轴承内圈故障仿真复合声信号为:
式 (5) 中, n (t) 为噪声分量;s (t) 为周期性声信号冲击分量;h (t) 为声信号谐振分量。
式 (6) 中, s (t) 是由M个幅值为B, 衰减系数为β, 高频共振频率为fn的冲击成分组成的冲击信号 (幅值被频率fr调制) ;T为冲击间隔时间, 故障冲击频率为f=1/T;u (t) 为单位阶跃函数, fr为轴的转速频率。
式 (7) 中, h (t) 是由K个幅值为A, 频率为fi的谐波成分构成的谐振信号。
为了使仿真更加接近实际工况, 取采样频率fs=10 000 Hz, 采样点数N=99 000, 采样时间t=N/fr=9.9 s, 加入高斯白噪声[12]使信噪比SNR=-5, 并将表1中的参数代入式 (5) 、 (6) 、 (7) 。
通过Matlab仿真分别得出各声信号分量时域波形 (如图1) 、合成声信号及其Hilbert谱 (如图2) 。由图2 (a) 可知, 在信噪比差的环境下冲击特征被淹没。图2 (b) Hilbert谱中, 故障特征频率受噪声和谐振信号干扰, 包络解调后出现了三个幅值较高的频率峰值f2-f1、f3-f2、f3-f1, 不易识别出故障类型。
对图2 (a) 中的仿真合成声信号进行MCA, 分离得到的各分量如图3 所示, 复合声信号中的冲击分量、谐振分量及噪声已基本分离, 仅信号幅值略有削减。此外, 在信噪比特别差的情况下, 采用软取阈值算法去噪, 冲击分量中幅值较小的某些冲击被视为噪声而分离, 但主要的时频成分被保留了下来, 仍可看到明显的周期性冲击信号, 冲击之间的时间间隔为T=1/f=0.006 2 s。由此可以判断滚动轴承内圈出现故障。
对图3 (a) 中的声信号冲击分量进行Hilbert变换, 得出该信号的包络频谱图 (如图4) 。对比图2 (b) 可知, 图4 中的噪声分量和谐振分量已基本被分离掉, 虽幅值略有削减, 但频谱图中转频fr、内圈故障特征频率f及其倍频处峰值仍比较明显, 结合图3 (a) 中冲击分量的周期性冲击特征, 进一步提高判断该轴承内圈发生故障的准确性。
3 实例分析
为了验证基于声信号MCA和Hilbert谱分析的轴承故障诊断方法的有效性, 选用SKF6205-2RSJEM型号的内圈故障轴承 (线切割加工裂缝) 作为实验研究对象, 并将其安装在实验室内的本特利RK4 转子实验台上。故障轴承参数如表2所示。
实验设备如图5, 包括北京声望公司的MP201 电容型传感器 (直径0.5 in, 频率响应范围6.3~20 k Hz) , NI公司的PXI-1033 采集箱、PXI-4496采集卡, RK4电机转速控制器等。
传声器固定在距离轴心18.2 cm并正对故障轴承所在轴承座的侧面中心线上。此外, 在空载情况下, 设置轴转速为1 800 r/min, 采样点数为99 000, 采样频率为10 k Hz, 并运用MATLAB在声信号数据中加入方差为0.2的高斯白噪声。经计算, 得到内圈故障特征频率为f=161.7 Hz[13], 图6和图7 分别为轴承内圈局部缺陷故障声信号的时域图和Hilbert谱, 可见图6 中有冲击现象, 但无明显周期性;图7 中虽有内圈故障特征频率, 但被噪声和其他杂频干扰, 不易准确识别故障类型。
利用形态分量分析方法对图6 的信号进行稀疏分解, 得出的三个分量如图8 所示。可看到有明显的周期性冲击信号存在, 虽经转频调制后的某些幅值较低的冲击被分离掉, 但从图8 (a) 、 (b) 、 (c) 仍可计算出冲击之间的时间间隔为T=1/f= 0.006 2s。由此可判断滚动轴承内圈出现故障。
对图8 (a) 的冲击分量进行Hilbert变换, 得出Hilbert谱如图9 所示。相对于形态分量分析前的信号 (如图7) , 图9更加干净, 且故障特征频率f=161.7 Hz处峰值更加明显, 结合图8 (a) 冲击分量中的周期性冲击特征, 进一步提高判断该轴承内圈发生故障的准确性。
4 结束语
轴承转动过程中会产生声信号, 通过分析该信号的时域特征, 提出了基于声信号MCA和Hilbert谱分析的轴承故障诊断新方法。仿真和实例分析结果表明:
(1) 轴承故障声信号由冲击分量、谐振分量及噪声复合而成, 通过构建由coif4小波字典和局部余弦字典组成的冗余字典能对原信号作较好的逼近;
(2) 利用MCA方法进行广义软取阈值去噪, 并稀疏分离出原信号的冲击分量;
(3) 结合由MCA分离出的声信号冲击分量和其Hilbert频谱图, 能准确地识别滚动轴承故障类型。
摘要：滚动轴承是工业领域旋转机械中最重要的零部件, 也是机器中最易损坏的零件之一, 其工作表面发生局部缺陷时会产生异常声响。实际的滚动轴承故障声信号信噪比差, 成分复杂, 信号中的冲击成分、谐振成分及噪声无法被任意单一的字典充分表示。在分析该信号时频特性的基础上, 提出了一种基于声信号MCA和Hilbert谱分析的轴承故障诊断新方法。该方法通过构建一个冗余字典来逼近故障声信号, 利用形态分量分析稀疏分离出故障声信号中的冲击分量、谐振分量和噪声分量三种成分, 并对冲击分量进行Hilbert谱分析。经仿真和实例分析, 得出该方法能准确识别滚动轴承故障的结论。
朋友的分量 篇9
好像是到美国读书之后，觉得“物以类聚，人以群分”说得特别好，还曾经把这句话当QQ签名好长一段时间，那段时间看友谊这件事看得很开，顺其自然，聊得来才是做好朋友的开始。
对眼的朋友不仅是学校里那个和你一起吃饭、一起玩闹、腻在一起的人；不一定多长时间才能见一次，一见面聊不完的话，掏心掏肺，很久聊上一回的话，能搁在心里好久；每次见面，一个眼神一个动作就知道对方在想什么，这才是真正的好朋友。这样的朋友一辈子，大概一个手能数得出来，足够了。至于和朋友相处的基本原则，很简单呀，真心实意，大大咧咧，别有太多小事儿，遇到问题会想到她，解决没解决不重要，可以感觉到她说话的分量。
我不是一个很外向的人，慢热，不熟悉的人大概一句话也没有，熟了就和疯子一样，不是一个很好的现象，改变不了，有时候就很尴尬。这两天和老妈聊济南的朋友，生分得厉害，聊不到一块儿，也没剩几个，一个又一个出去上学，假期也不重合，有些孤独。在国外，和美国姑娘热不起来，没有朋友的那种天然靠近；留学生在一起，会格外珍惜彼此的相处，惺惺相惜吧。有一个很好的朋友，刚出国认识的，做了很长一段室友，24小时患难与共，室友加好朋友不容易，用她的话说，就是互相包容对方的缺点。这样的感觉大概每个留学生都有。
美国姑娘要比中国姑娘生活简单，朋友之间没有这么多活动，无非周末约着看场球啊电影啊逛个街啊，再就约着去谁家住一个晚上，还有老美最喜欢的聚会。我室友也喜欢周末出去，喝到半夜回来，回来就嚼薯片，大半夜咯吱咯吱的，一开始真吓了我一跳，后来习惯了，就知道她和朋友散场回窝了。世界上老美最会享受，真没错，从来不亏待自己。
我的几个好朋友一个比一个值得一说。第一个妹子小学的同学，小学没念完就去了西班牙，等我也出国读书，两个人的关系就越来越近。每年暑假回来，看电影啊唱歌啊逛街啊星巴克读书啊，没有个够，假期回国前就开始约。上个暑假我们只有半个月，急不可耐的我还跑到北京接她。两个人都上大一，都喜欢咖啡喜欢阅读，她是学霸女神，说英语西班牙语法语地地道道，最近在学德语，每个暑假满满当当，上个暑假来我们家小住，好好过了一下闺蜜瘾。
另外一个好朋友高中同学，因为喜欢动漫开始腻，念高中吃住又在一起。她大学去了北京，两个人或北京或济南见。对我像个大姐姐，不动声色地体贴；很外向，爱恨分明；聊天也是无节操无下限；两个人时，互相称对方宝贝儿；一年就见那么几回，见面前许多期待，分手时许多不舍。下个暑假我要去北京上课，能见到她，想想还有点小激动呢。国内还有个上大学的妹子，生日比我小一天，每次回来都争取见，每次还没热起来就分开，每次出国行囊里都会有她的一封信，看得眼圈儿都湿了。
很多家长不支持孩子追星，跟着一个人家并不认识你的神跑，行为不理智，您和老妈的态度也是犹抱琵琶半遮面。青春期，孩子想飞机火车的去见偶像，折腾一下，家长很少开绿灯，孩子只得撒谎成全自己。我不会这样，撒谎是很重的错，用谎言去做一件心仪的事，没劲儿。既然老爹老妈是朋友，你得和朋友沟通啊，说服他们啊。这次上海男神讲座，老爹老妈最终同意我飞过去听，是自己放弃的。这两天男神新书签售，见到不少微博上的朋友，有的微博上认识一两年了，但第一次见，有的三两次见，有上学的有工作的。和她们话题面窄，仅限于互粉，除了聊男神近乎无语。上次南京见的那个妹子算真正的朋友，我去南京她来济南，见面无数话，向对方吐槽也不一定围着男神。
老爹说要定时清一清微信微博上的朋友圈，这个想法我非常赞同。我不喜欢混圈，而且不在一个时区，国内白天发的东西我都在睡觉，自然很难跟上，当然也错过了好多精彩。微博圈里净些垃圾股，搞代购、卖面膜的也掺在里面。最近加了好多一起玩手机游戏的小伙伴，不聊天也不看朋友圈，只是在游戏互动，会不会在老爹那儿这些也该清理掉？我的朋友圈相对于我的生活，是比较隐私的地方，有陌生人进来总不太好，有的时候自己在朋友圈里喜欢分组发，有些人能看有些人不能看，把老妈放在了可以看任何组的圈子里，老妈的成分里面还有闺蜜，老爹别羡慕，谁让你没有微信呢。
身边不少同学把老爹老妈屏蔽在朋友圈外面，对此我没啥看法，至少不反对，因为存在着隐私啊代沟啊，还有一些不着调的老爹老妈啊，很正常，不是不成熟没长大的事儿，成长中夹杂着这么个“抵制老爹老妈”的情绪，但我不会这么做，这么好的一条路干嘛自己堵上，老爹老妈你得意失意时都是你铁杆的朋友，有想不到的朋友缘，有些唠叨是特烦，过后也有幡然醒悟的。老妈一直都是闺蜜，絮絮叨叨全是生活啊啥的；老爹是找来发泄心情的，不知道为啥听到老爹的声音，不由自主地掉眼泪，心里的痛苦啊委屈啊，控制不住。美国人用脸书，脸书貌似没有屏蔽这一功能，所以他们想屏蔽谁不是太好办。
老爹提到一个问题，中国孩子是不是比较自私比较自我，是不是还是不成熟，是不是因为独生子女的缘故，所以朋友之间常常会触到这根自我的线。我觉得有些美国姑娘，特别成熟，家里也有兄妹，但异常自私，高中时接送我们上学放学的那个，就异常自私，什么都以她的时间为准，全世界就她最重要。还有我最近的室友，除了有事儿以外从来不聊，说什么都感觉能把你噎死，这种人在美国真的好多好多。
——爱你的小疯丫头
小丫头：
有一句话，养鱼就是养水，就像朋友和圈子。
人的一生大概会碰到三种人：一种终生挚友，亲密相知，相互间会有思想、行为和情感的碰撞，相互间会深深地持续地影响着对方；不会很多，三两个而已，或亲人或同学同事同道，或许是个从未见过面的人，像柴可夫斯基和梅克夫人，两人写了十三年的信，《悲怆》是柴写给梅的，是柴生前最后一部作品，也是柴自己认为写得最好的，丫头找来听听，无与伦比的感觉。第二种是你碰到的绝大多数人，匆匆过客，即聚即散即离，相识而不相知，相知而不相投，相投而不如故，这些人随着岁月的流逝而被淡忘，想一想小学初中高中那些面孔，还有多少留在丫头的记忆里？第三种人也是极少数，或对他人造成伤害而有意为之，或引人反感而不自知，遇到这种人，人们绕道而行，躲避不已，被迫与之相处的会苦不堪言，他们没有朋友，也从来没有享受到朋友带来的快乐，这是他们自己的悲哀。
nlc202309081648
什么是朋友圈？就是人与人按照自己的需要凑在了一起。人活着就要同其他人打交道，就要和别人发生联系，就有一个圈子、团体的问题。一个圈子的选择与被选择，受经济的文化的政治的道德的以及时间地点许多因素影响，自己的性格、脾气和喜好也决定对一个圈子的选择。融不进一个圈子，有时候是圈子的问题，圈子不讨人喜欢，你抵制它；有时是我们不在状态，不被接受，离那个圈子还差一截；有时候貌似进入了一个圈子，没有相互适应，面和心不合。圈子对一个人的影响不容小觑，进入一个圈子，或成就或毁掉一个人都是有可能的。圈子是易碎的，随着人们的变化发展，一些圈子消失了，新的圈子出现了，人的社会关系分分合合，没有不散的宴席，但是圈子消失之后会留下挚友闺蜜。
没有一个人群或圈子的存在对我们来说像如鱼得水一般的酣畅，即便鱼到了水里，鱼对水的遗憾，也只有鱼才知道，所以有句话：养鱼就是养水。鱼是没有办法选择水的，而人也会遇到没有办法选择圈子的时候。任何一个圈子不是天然就招人羡慕和向往的，它也可能是一个问题圈子，是一碰即伤的陷阱。圈子里的舒适与难受、圈子外的自由与孤独，个中滋味，充满着不同的无奈与艳羡。中国人讲究面子和人际关系，生怕漏在圈子外面，生怕没有成为那个大多数，这是一件使人很无语的事情。了不起的家伙往往是异常孤独的人，往往是不合群的人，因为他的思想和想法走在大多数人的前面，往往不被人理解，遭人耻笑，但最终以他为中心会形成一个巨大的都来拾取好处的圈子。
一个人朋友的多少、圈子的大小，既不代表这个人品质的优劣、情商智商的高下、人缘的好坏，也不说明这个人的人际关系状况，更不能预测这个人的前途。但是一个能力、水平、素质优秀的人，周围必定有一个潜在的优秀的朋友圈子，人的快乐与成功、孤单与失败，相当程度上取决于人结交第一种朋友的能力，可以没有第一类的朋友，但不可以没有结交第一类朋友的能力和资质，有力量的人才可以呼朋引伴。朋友关系的形成既是自然自发的、不期而至的、不可强求的，又是主动建设的、潜移默化的，好朋友常常有榜样的力量，引领的力量，有共同的志向兴趣爱好。知己是一种守成一种体验一种相互需求，能读懂对方的优劣、强弱、性格脾气，就像丫头说到自己“学霸的”、“大姐姐似的”两个知己，一个眼神一个举止就可以明白，语气里都带着对她们的着迷和喜欢。
好朋友本来就属于很远很淡很稀有的东西。知己最重要的内容是平等，不是谁给予谁，不是居高临下，够水平的朋友要一等一地相衬，没有对称、没有达到对方的高度和深度，只能成为对方的玩偶、开心果，就不会有相互欣赏、心照不宣；更不会有苦乐与共、肝胆相照。好朋友不是私有财产，不可以用正当的理由、以爱的名义去伤害朋友，不可以因为是好朋友就要求畅通个人隐私、分享朋友的所有，不可以因为不分彼此就强迫朋友放弃时间、空间和爱好以适应自己。尊重就是以他人的眼光看自己，体谅就是了解对方的感受和困惑。斤斤计较得失和处处以我做事都是做朋友的大敌。
自私、无知、不善良、脑子里充满了布局的人，他们心里从来不装任何人，他们从来不知道爱是会流动的，所以他们从来没有知己的朋友；他们总是在抱怨，他们不快乐，他们牢记着每一个人曾经对不起他的林林总总的所有鸡毛蒜皮，仿佛整个世界都欠着他们；他们把自私变成怨恨，变成气势凌人、得理不让人。
不要试图改变这种人，除非他们在成长过程中改变了自己；也不要鄙视他们，就像不要一味纵容他们。在某种程度上，他们是弱者，因为他们察觉不到自己咄咄逼人的行事说话的风格，察觉不到他们已经对他人造成伤害。在这个世界上丫头会遇到无数非常奇怪的事情和人，有些是因为文化宗教家庭背景及受教育程度等不同造成的，有些是无知无耻无能无聊无奈等原因造成的，还有些是因为自私自爱自我自大自恋等原因造成的。可以礼貌而绅士地和其保持安全距离，不要让其伤害到你。但是，当无中生有、造谣中伤、黑白颠倒影响到你的学习和生活，产生了恶劣的后果，就要反击那些下三滥的龌龊。
要远离这样一些和你凑近乎的朋友：酒肉朋友、极端自我的朋友、寡情薄义的朋友、唯利是图的朋友、长舌妇朋友和不思进取的朋友。老爹也不是很信任微信下的友情，有时候为了应付，点一个符号打发，交流变得简单而苍白，在这个意义上，凡是无谓占据你许多时间的垃圾股朋友圈，要收缩要舍弃要清理。要注意到和朋友相处的细节：在思想、作为和情趣上保持自己的个性，而不是面对朋友一味地迎合、趋同，丢失了自我；被朋友无意无心的伤害绊了一个跟头，不妨告诉朋友，而不是埋在心里，使其发酵成一个隐痛；朋友间担当而有原则，亲密而有空间，同流而不合污，得意而不忘形；记住，没有十全十美的人会意外被我们碰上，又意外成为我们的知己，何况有一个十全十美的朋友对我们并非一件好事。
又及：据研究发现，人际关系的好坏，还影响到一个人的身体健康，虽然还不知道人际关系是通过什么渗透进人体的，但孤僻孤独和坏的人际关系会导致疾病。
——爱你的老爹
故障分量 篇10
变压器是变电站的重要元件,其安全运行直接关系到整座变电站乃至电网的安全稳定和用户的用电,因此,对变压器的保护要引起足够的重视[1]。变压器后备保护作为变压器内部故障的近后备和各侧母线及母线所带出线故障的远后备,地位也非常重要。目前变压器的后备保护多为过流保护,多年的运行经验表明,变压器后备保护的配置方式还存在较多问题[2]。例如:降压变压器(或联络变)等值电路中低压侧漏抗相对较大,容易造成高压侧配置的复合电压闭锁过电流保护灵敏度不足;此外,三绕组变压器的高压侧后备保护不但要为变压器内部故障提供后备保护[3],还要为中压侧和低压侧故障提供后备保护,这就会引起各侧后备保护之间配合复杂、动作延时过长等问题[4]。
本文将故障分量引入变压器保护中,提出基于电流故障分量比相法的变压器后备保护方案。该方案建立在信息集成基础之上,利用集成保护的信息冗余性,对获取的全站信息进行分析比较,得出判据。同时,本文对该方案进行了性能分析和仿真验证,并在结论中对保护应用于智能变电站进行了展望。
1 保护方案
电流故障分量比相法是通过比较2个故障分量
的相位而实现的,可表示为:
式中:分别为流过继电器R1、R2的电流故障分量。
如图1所示,规定故障电流正方向为母线指向线路。
当变压器低压侧出现故障或低压侧母线出现故障时,故障分量电流流向如图2所示。
由图2中故障电流方向可得:
高压侧90°
中压侧90°
90°
低压侧-90°
-90°
当低压侧出线发生故障时(以出线10为例),故障电流流向如图3所示。
于是由图3可得:
高压侧90°
中压侧90°
90°
低压侧-90°
90°
同理可推得高压、中压侧故障时Gmn函数的范围。由此可以得出判据:只要Gmn(m=1、2、3;即高中低压侧)其中一式满足-90°
2 性能分析
为保证选择性,传统变压器各侧后备保护之间的动作延时要互相配合[5]。以图4所示的单侧电源双绕组变压器为例,设各侧均装设独立的过流保护,保护动作时间要与各侧出线保护的最大动作延时配合,例如与该侧出线所采用的过流Ⅲ段或距离Ⅲ段保护的动作延时配合。
图4中变压器高、低压侧后备保护3、2的动作延时表示为t3、t2,高、低压侧出线保护4、1的最大动作延时表示为t4、t1。同时,设置Δt作为相邻保护动作的时间间隔。为了保证选择性,保护时间配合应满足以下要求:
假设t1=t4=2s,Δt=0.5 s。如果低压侧出线发生故障而出线保护拒动或断路器失灵,则至少经过t2=2.5 s才能将故障切除,对于高压侧故障也要经过t3=2.5 s的时间去切除故障。对于变压器内部故障同样需要较长的时间去切除。
基于电流故障分量比相法的变压器后备保护方案并不是分侧独立运行,所以不存在各侧保护动作时间相互配合的问题。它将变压器各侧信息集成于保护控制中心,当变压器低压侧发生故障主保护拒动时,本保护可以将判断出的低压侧故障结果直接通知保护控制中心,跳开高压侧后备保护,时间不超过1 s,大大缩短了后备保护动作时间。
本方案采用电流的故障分量作为动作量,其具有以下优点:
(1)非故障状态下不存在故障分量的电压、电流,故障分量只有在故障状态下才会出现。
(2)故障分量独立于非故障状态,但仍受系统运行方式的影响。
(3)故障点的电压故障分量最大,系统中性点的电压为零。
(4)保护装设处的电压故障分量和电流故障分量间的向量关系由保护装设处到系统中性点的阻抗决定,且不受系统电势和短路点过渡电阻的影响。
(5)线路两端故障分量电流之间的相位关系分别由故障点到两侧系统中性点的阻抗决定,与两侧电势和故障点过渡电阻无关。
(6)故障点短路支路中只有故障分量存在。
(7)故障分量是由故障产生的电气量,包括稳态量和暂态量,他们都包含有故障的性质、类型、位置和时间等所有可以利用的信息[6]。
除此之外,故障电流比相法不必设置电流动作门槛值和复压启动时的电压门槛值,只需要对各侧的故障分量电流的相位进行比较,相比以往的复压过流后备保护,本方案具有较高的灵敏性。
3 仿真验证
仿真系统结构如图1所示.系统频率为50 Hz。当变压器低压侧出现故障或低压侧母线出现故障时,流过各继电器的故障电流波形仿真图如图5所示。
由图5可得:G3,=-34°,G32=-68°,G33=26°,G21=106,G22=118°,G23=230°,G11=180°,满足故障判据,保护可靠动作。
当低压侧出线发生故障时(以出线10为例),流过各继电器的故障电流波形仿真图如图6所示。
由图6中波形可得:G31=26°,G32-50°,G33=194°,G21=153°,G22=142°,G23=126°,G11=180°,符合故障判据。
同时,通过仿真图形还可知,当发生故障时,变压器各侧保护均流过电流的故障分量。由于该方法利用的是故障分量相位比较,不必设置动作门槛值,所以只要有故障分量流过,满足动作判据,保护就能可靠动作切除故障,不存在动作死区,克服了以往后备保护整定门槛值复杂,且灵敏度不足的缺点。
4 结论
(1)本文介绍了一种基于电流故障分量比相法的变压器后备保护方案,该方案具有信息获取和共享便利的优势,是继电保护的原理改进和创新,不但缩短后备保护的动作时间,而且提高了变压器后备保护的灵敏度。
(2)智能变电站是现代化变电站的发展方向[7]它采用先进、可靠、集成、低碳、环保的智能设备,以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求,自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能,并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能的变电站。它基于IEC61850标准,体现了集成一体化、信息标准化、协同互动化的特征[8,9]。本方案的基础是信息集成,同时还体现了集成保护的优越性,符合智能变电站的要求,将其应用于智能变电站中将会使变电站运行更加安全可靠。
参考文献
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