故障特征频率

故障特征频率（精选7篇）

故障特征频率 篇1

0 引言

目前,大多数高压直流(HVDC)输电系统的保护装置多由ABB公司或Siemens公司提供,二者线路保护的主保护——行波保护均是利用行波波头的变化率来判断区内、外故障,忽略了行波波头易受线路传播特性的影响;并且当过渡电阻较大时也将对波头有很强的衰减平滑作用,从而导致二者行波保护灵敏度下降、抗过渡电阻能力变差[1,2,3,4,5]。例如:天广直流输电系统自2001年投运至2006年,共发生5次双极闭锁事故,其中2次是因为直流线路保护拒动,致使双极均闭锁造成整个直流系统停止输电[6];2006年和2007年葛南直流线路共发生3起接地故障,其中2起为高阻接地故障,主保护行波保护拒动致使其他保护动作造成双极闭锁[1,2]。

近年来,在交流输电线路的行波保护、暂态保护及边界保护的启发下,众多保护研究者将交流输电线路的行波保护原理移植到高压直流输电线路保护中,取得了一系列成果[7,8,9,10,11,12,13,14,15]。然而大量的暂态保护的研究局限在线路边界透射、反射系数的频谱分析上,既没有考虑线路的频率相关特性对高频分量的衰减,也没有分析故障后暂态量能量集中的频段。因此,上述暂态保护原理并没有充分抓住区内、外故障的特征差异。由于区内故障时在选取的频带内信号的能量值较小,极易被噪声覆盖,因此,有必要对直流输电线路的故障特征作进一步的分析。

本文在考虑线路频率相关特性的基础上,分析了高压直流输电线路在故障时电气量的暂态频谱的特征以及区内、外故障的特征差异,为实现高可靠性、高灵敏性的直流输电线路保护提供了参考。

1 故障暂态特征分析

1.1 区内、外故障时电流的频域表达式

如图1所示的单极高压直流输电系统,假设保护安装在整流侧。以直流线路上的串联电抗器和并联滤波器为边界,在线路上F2和F3点处故障为区内故障;以串联电抗器分界,F1和F4点处为直流母线故障,属于区外故障。

当在区内末端F3点处发生金属性短路故障时,保护安装处(以整流侧为例)的电流为:

${\rm I}{}_{\text{R}}(s)=\frac{A{}_{\text{Κ}}(s)({\rm K}{}_{\text{F}}(s)-1)}{2(1+{\rm K}{}_{\text{F}}(s)A{}_{\text{Κ}}^2(s))}S{}_0(1)$

式中:S0为故障点产生的初始电流行波;KF为直流线路边界的反射系数;AK为故障点F3到整流侧母线间线路的传播函数。

在区外F4点处发生金属性短路故障时,保护安装处电流为:

${\rm I}{}_{\text{R}}(s)=\frac{A{}_{\text{L}}(s){\rm K}{}_{\text{Ζ}}(s)({\rm K}{}_{\text{F}}(s)-1)}{2(1-{\rm K}{}_{\text{F}}^2(s)A{}_{\text{L}}^2(s))}S{}_0(2)$

式中:AL为故障点F4到整流侧母线间线路的传播函数;KZ为直流边界的透射系数。

故障电流包含的高频分量取决于极点和零点的情况,而其零、极点则与反射系数、透射系数以及传播函数息息相关。

1.2 考虑频率相关参数的直流线路传播函数

长度为L的考虑频率相关参数的直流线路传播函数表达式为[16]:

AL(s)=exp(-γ(s)L) (3)

式中:$\gamma =\sqrt{zy}$,为线路的传播参数,z和y分别为每千米线路的阻抗和导纳,为频率的函数。

由于线路的频率相关特性导致线路传播函数具有低通滤波器的属性,并且线路越长,传播函数的截止频率越低[17]。考虑频率相关参数的线路传播函数的频率特性和截止频率见附录A。

因此,考虑到线路的频率相关特性,若利用初始行波来构建暂态保护判据,则不适用于线路较长的高压直流输电系统。

1.3 线路边界透射和反射系数

高压直流输电线路两端均装设平波电抗器和直流滤波器,用于滤除换流站产生的谐波并抑制过电压和过电流[18],同时也成为直流线路的“天然边界”,如图2所示。

假设滤波器的等效阻抗用ZF表示,平波电抗器的阻抗用ZL表示,则在线路边界的透射和反射系数分别为:

$\{\begin{array}{l}{\rm K}{}_{\text{Ζ}}=\frac{2{\rm Z}{}_{\text{c}}{\rm Z}{}_{\text{F}}}{{\rm Z}{}_{\text{L}}({\rm Z}{}_{\text{c}}+{\rm Z}{}_{\text{F}})+{\rm Z}{}_{\text{c}}{\rm Z}{}_{\text{F}}}\\ {\rm K}{}_{\text{F}}=\frac{{\rm Z}{}_{\text{F}}-{\rm Z}{}_{\text{c}}}{{\rm Z}{}_{\text{c}}+{\rm Z}{}_{\text{F}}}\end{array}(4)$

式中:Zc为直流线路的波阻抗。

葛南直流滤波系统的频率响应见附录B,其滤波器由12/24次与12/36次滤波器并联构成,针对直流线路上的12次(600 Hz)、24次(1 200 Hz)、36次(1 800 Hz)谐波[19]。反射系数和透射系数的频谱见附录C。

2 故障暂态分量的频率分析

2.1 位置主频和边界主频

信号中是否包含某个频率的高频分量,取决于在该频率上是否存在极点,同时不存在零点。以区内故障为例,在其故障暂态电流频域表达式(式(1))中,存在2类极点。一类由位置引起,称为位置主频,另一类由边界的频率特性引起,称为边界主频。

位置主频由式(1)分母中的因式1+KFA${}_{\text{Κ}}^2$=0得到。其频率取决于传播函数,而传播函数由位置决定,因此称为位置主频。

例如,当忽略线路损耗时,位置主频为:

$f=\frac{1}{4\text{π}}\arg {\rm K}{}_{\text{F}}(5)$

假设行波从初始点传播到边界的时间为T,当边界开路时,KF=1,位置主频为:

$f=\frac{2k\text{π}}{4\text{π}{\rm T}}=\frac{k}{2{\rm T}}=\frac{kc}{2l}k=1,2,\cdots (6)$

式中:c为行波的传播速度;l为行波传播距离。

当边界短路时,KF=-1,位置主频为:

$f=\frac{2k-1}{4{\rm T}}=\frac{(2k-1)c}{4l}k=1,2,\cdots (7)$

很显然,位置主频是由行波在线路边界的来回反射造成的振荡效果。根据1+KFA${}_{\text{Κ}}^2$=0可知,由于传播函数的频率相关特性、反射系数的频率特性,导致位置主频产生偏移。

边界主频由边界反射系数的频率特性引起,由式(1)分子的频率特性所决定。其频率应该为滤波器的调谐频率,分子表达式为绝对值最大值,即极点存在于KF-1=-2的情况下,反射系数为-1的频率位置在滤波器的调谐频率处。

以附录B所示的滤波器组为例,考虑线路频率相关特性,用PSCAD得到典型50 km高压直流输电线路的参数,并根据式(1),用MATLAB做出了暂态电流的频谱,如图3所示。

由图3可以看出,分母分别在A,B,C,D处出现最小值,即为其极点,同时没有零点,因此在该频率处,暂态电流出现一个最大值。

A,B,C这3个点的频率分别为760,1 300,1 738 Hz,显然是由于线路边界的反射系数引起的主频。因为在边界处的直流滤波器的带通频率分别为600,1 200,1 800 Hz,所以反射系数在这3个频率内取到最小值(接近-1)。而D点的频率为3 588 Hz,是由故障位置引起的主频。理想情况下,50 km线路在边界开路时的最小位置主频大约为3 000 Hz。

可见,位置主频和边界主频是相互影响的,它们在互相的作用下发生了偏移。位置主频的频率是最小位置主频的整数倍。1 000 km线路的位置主频和边界主频的关系如图4所示。

通过上述分析可见,高压直流输电线路发生故障时,故障后暂态电流的频谱由位置主频和边界主频调制在一起显现出某种特征。如图4所示,等间距的尖峰波形是位置产生的位置主频,由式(1)的分母决定。这些尖峰叠加在由式(1)的分子表达式所决定的曲线上。

2.2 区内、外故障的频谱特征区别

对比3个典型位置(F1,F3,F4处)的故障,区内末端F3处故障时,保护安装处的电流为:

${\rm I}{}_{\text{R}}(s)=\frac{A{}_{\text{L}}(s)({\rm K}{}_{\text{F}}(s)-1)}{2(1+{\rm K}{}_{\text{F}}(s)A{}_{\text{L}}^2(s))}S{}_0(8)$

正方向区外F4处故障时保护安装处的电流表达式同式(2)。

反方向区外F1处故障时,保护安装处的电流为:

${\rm I}{}_{\text{R}}(s)=\frac{{\rm K}{}_{\text{Ζ}}(s)({\rm K}{}_{\text{F}}(s)-1)}{2(1-{\rm K}{}_{\text{F}}^2(s)A{}_{\text{L}}^2(s))}S{}_0(9)$

通过观察不难发现,区、内外故障的差别在于边界的透射系数。区外故障时,暂态电流频谱如图5所示(反方向区外故障和正方向区外故障时的频谱相差很小,因为传播函数AL的截止频率远高于KZ的截止频率)。其频谱与透射系数的频谱相匹配。

对比区内末端故障的频谱,不难发现,区内、外故障的差别主要体现在反射系数的通带和透射系数的阻带。

从图6可以看出,区内、外故障时的差别主要体现在反射系数的通带(600～3 000 Hz)。随着频率的进一步升高,由于传播函数的截止频率与线路长度成反比,因此有效频带必须小于线路传播函数的截止频率。

3 各种影响因素分析

3.1 故障电阻对主频偏移的影响

假设故障点附加电源为理想单位阶跃电源,故障距离为20 km时,在不同过渡电阻阻值的情况下,电流的实际主频及电流的幅值大小如附录D表D1所示。

电流的实际边界主频随着过渡电阻的增大接近理想值,当过渡电阻大于500 Ω时,又逐渐偏移;电流的实际最小位置主频随着过渡电阻的增大逐渐接近3 750 Hz。各主频处电流的幅值随着过渡电阻的增大而减小,这是由于过渡电阻对行波能量的衰减平滑作用造成的。

3.2 故障距离对主频偏移的影响

当系统双极运行时,由于不同故障位置接地点处线模和地模间传播函数和波阻抗参数不匹配,导致行波传输畸变,将对位置主频造成偏移。因此,要分别讨论故障距离对2种主频偏移的影响。

不同故障距离对电流的边界主频的影响见附录D表D2。实际边界主频随着故障距离的增大逐渐接近理想值;而电流幅值随着故障距离的增大而减少,这是由于长距离线路对暂态量的衰减作用造成的。

不同故障距离对位置主频的影响见附录D表D3。故障距离越长,最小位置主频偏移量越小,这是由于位置主频是由行波在线路上传播产生的,当故障距离较短时,其受边界作用较为突出,相当于弱化了线路对位置主频的作用,而突出了边界对位置主频的干扰。

综上所述,过渡电阻和故障距离对各边界主频的偏移影响并不大;而位置主频随着过渡电阻和故障距离的增大偏移量逐渐越小。

3.3 故障位置对区内、外故障特征的影响

当故障距离L1小于25 km时,由c/(4L1)可知最小位置主频大于3 000 Hz,将落在所选有效频带之外,即所选有效频带内不包括边界主频和位置主频相互叠加而产生的特征,而只包含边界主频处的信号能量,此情况并不影响区内、外故障差异的明显性。

如附录D表D4所示,当故障距离为20 km时,即使过渡电阻为500 Ω,各边界主频处电流也均大于0.34(均大于区外故障时的情况),这是由于故障距离很短时,线路对边界主频信号的衰减作用很小,即使没有位置主频的叠加,在所选有效频带[500,3 000]Hz内,区内、外故障的差异依旧明显。

3.4 线路边界特性的影响

如果直流滤波器因故退出一组则将消失一个边界主频,例如12/24次滤波器退出,则1 200 Hz的边界主频将消失,600 Hz主频处的信号能量也将有一定的衰减。但是,区、内外故障的有效频带主要是由边界的透射系数与反射系数及线路的频率相关特性共同决定。而经仿真验证可知,退出一组滤波器时对边界透射系数阻带的截止频率影响并不大,当退出12/24次滤波器时,透射系数的截止频率变为600 Hz,而退出12/36次滤波器时,其变为602 Hz,可见退出一组滤波器对本文所提出的有效频带大小的影响并不大。另外,即使边界主频能量衰减,但是由于位置主频的作用,区内、外故障时有效频带内电流的能量值差异依旧明显,如图7和图8所示。

4 PSCAD仿真验证

仿真模型如图9所示,直流电压为±500 kV、输送容量为1 000 MW、直流线路长度为1 000 km、采样频率为4 kHz,假设保护安装在整流侧出口处。

对于双极运行系统,两极线路之间相互耦合,本节先对双极线路进行解耦,然后提取有效频带[500,3 000]Hz内电流线模分量的暂态有效值。

以保护安装在整流侧为例(逆变侧与之相似),图10给出了不同故障位置时整流侧电流的线模分量在有效频带内的有效值。图中:I1为整流侧整流阀出口(反方向F1点)电流有效值;I2为线路出口(F2点)电流有效值;I3为线路末端(F3点)电流有效值;I4为逆变侧整流阀出口(F4点)电流有效值;I5为交流侧母线故障(F5点)电流有效值。

由图10可知,区外各种类型故障下有效频带内电流有效值均小于0.02(标幺值);而区内故障时有效频带内的电流有效值最小为0.4(标幺值)。区内、外故障特征差异不仅明显,而且数值相差较大。

线路末端经50,100,200,300,500 Ω过渡电阻短路时,有效频带内电流的大小依次为0.36,0.24,0.18,0.12,0.08(标幺值)。

由于长线路的频率相关特性以及过渡电阻对信号的衰减作用,当线路末端经500 Ω过渡电阻接地短路时,有效频带内的暂态电流的大小衰减至0.08(标幺值),但是依旧大于区外故障时的有效值,差异明显。

5 结论

由于目前直流线路暂态保护的研究未充分把握住区内、外故障差异,导致保护的灵敏性不足。本文对直流线路故障特征进行了详细分析得出如下结论。

1)由于直流边界滤波器和平波电抗器的作用,使得边界的透射系数具有低通滤波器的特性,而反射系数则呈现带通的特性。在滤波器调谐频率处,边界的透射系数为0,而反射系数约为-1。

2)故障电气量高频分量包含位置主频和边界主频。位置主频是由故障行波在传播过程中经边界的反射后相互叠加而产生的宏观上的周期分量;边界主频是由线路边界的频率特性使电气量在该频率处存在极点,从而产生衰减的周期分量。故障暂态特征是位置主频和边界主频混合作用的结果。

3)区内、外故障时的主要差异取决于反射系数频率特性的通带和透射系数的阻带,因此其特征频带应为透射系数阻带截止频率与反射系数通带最高频率间的频带。

4)由于电压传递函数中零点的作用,使电压在区内、外故障特征频带内的差异被抵消;而电流由于在特征频带内无零点,因此在特征频带内差异明显。PSCAD仿真表明,对于1 000 km线路,即使在末端经过300 Ω的过渡电阻接地短路,其暂态电流的有效值也高达0.12(标幺值),足够构造高灵敏度暂态保护判据。

附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。

故障特征频率 篇2

关键词：经验模式分解,集合经验模式分解,自适应时变滤波分解,时频分析法,轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的基本组成部件,也是易损零件,据统计,机械故障中70%是振动故障,其中30% 的故障都与滚动轴承有关［1］,轴承的使用周期过短会影响机械设备的正常生产［2］。旋转机械在生产运行中其振动信号是混在强噪声环境下的非平稳随机信号,传统的傅里叶变换并不能满足针对这类非线性、非平稳信号的分析需要。1998 年由Huang N E等提出一种新的时频分析法( Hilbert-Huang Transform,HHT) ,能够有效地对非线性、非平稳信号进行分析,同时具有良好的自适应性［3］。HHT在机械故障诊断领域已得到广泛的应用,并取得了良好的效果,但存在一些不足,如HHT的核心内容经验模式分解( Empirical Mode Decomposition,EMD) 产生模态混叠,影响分析结果。为了克服这一缺点,WU Z H和Huang N E提出了EMD方法的改进———集合经验模式分解( Ensemble EmpiricalMode Decomposition,EEMD) ,利用高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特性,使信号在不同尺度上具有连续性,从而有效地解决了模态混叠问题［4］。但是,EEMD算法中核心方法依旧是EMD方法,其端点效应问题仍旧存在而且计算速度和精度不高。笔者提出一种基于自适应时变滤波分解( Adaptive Time Varying Filter Decomposition,ATVFD) 和EEMD相结合的新方法,使分解结果更加准确,且避免了端点效应带来的影响,通过HHT边际谱提取出故障特征频率。实验结果表明,笔者提出的方法能够应用于滚动轴承的故障诊断［5，6］。

1 HHT基本原理*

HHT方法分析信号有两个基本步骤［7，8］:

a. 使用EMD分解把信号分解成固有模态函数( Intrinsic Mode Function,IMF) ,其需要满足两个条件,即在整个数据中,其极值点个数和过零点的数目相等或最多差一个; 在任意点,由局部极大值构成的上包络和由局部极小值构成的下包络的均值必须为零。

b. 对IMF进行Hilbert时频谱和边际谱分析。

1. 1 EMD算法原理

对于信号x( t) ,计算所有信号的极大值和极小值,用三次样条插值函数拟合出上包络线u( t)和下包络v( t) ,得到平均曲线:

从而得到第一个IMF分量h1( t) :

这时h1( t) 可能不满足IMF定义,需要再次筛选:

重复式( 3) 直到满足筛选停止准则0. 2 <SD < 0. 3,则SD为:

将式( 3) 重复k次得到:

此时h1k就是第一个IMF分量,表示为C1( t) = h1k( t) ,则残余信号为:

以r1作为待分析信号,重复以上步骤直到所得剩余部分为一单调信号或其值小于给定值时,分解完毕,得到所有IMF分量C2( t) 、C3( t) 、C4( t) ,…,Cn( t) 以及残余分量Rn( t) ,这时信号可表示为所有IMF分量和残余量之和:

1. 2 Hilbert变换的时频谱与边际谱

对各个IMF分量进行希尔伯特变换,可以得到解析信号( 不考虑残余量) 和其时频谱( 信号幅度在三维空间的时间- 频率函数) 为:

边际谱定义为:

边际谱是对信号中各个频率成分的幅值的整体度量,它表示了信号在概率意义上的累积幅值,反应了信号的幅值在整个频率段上随频率的变化情况。在某个频率 ω 存在幅值,代表在信号的整个时间长度上,很可能有这样一个频率的波动在局部出现过,h( ω) 越大,代表 ω 出现的可能性越大。就机械设备实际情况而言,既然有能量存在,就必定有能量的根源———振动冲击存在,也就是说轴承在运作过程中对其损伤部位有冲击力作用。

2 改进的ATVFD-EEMD算法原理

2. 1 ATVFD算法

首先,识别出信号x( t) 所有局部均值点,并组成一个时间序列{ e( ti) } ,其中ti表示第i个局部极值点的时间［9］。对于连续3 个局部极值点e( ti) ,e( ti + 1) 和e( ti + 2) 使用三抽头时变滤波器计算ti + 1时刻的局部均值m( ti + 1) ,则:

其中时变滤波器在ti、ti + 1和ti + 2时刻的脉冲响应值分别为:

利用式( 11) 可以得到信号各局部极值点处的局部均值m( 0) 、m( t1) 、m( t2) ,…,m( tn) ,再使用三次样条插值函数对其进行曲线拟合得到局部均值m1( t) ,以后处理步骤与EMD相同。

ATVFD算法在每次分解时只需进行一次曲线拟合,从而降低了计算量,加快了分解速度; 另外,其局部均值不是由局部均值的包络所得,而是在局部极值的基础上通过时变滤波器算法得到,使分解结果更加精确; 相比EMD算法,ATVFD算法的边界摆动有所改善。

2. 2 EEMD算法原理

在EMD算法中,得到合理IMF的能力取决于信号极值点的分布情况,如果信号极值点分布不均匀,会出现模态混叠的情况。为此,Huang NE将白噪声加入待分解信号,利用白噪声频谱的均匀分布,当信号加在遍布整个时频空间分布一致的白噪声背景上时,不同时间尺度的信号会自动分布到合适的参考尺度上,并且由于零均值噪声的特性,经过多次平均后,噪声将相互抵消,集成均值的结果即可作为最终结果［10］。

EEMD算法步骤为: 首先在原始信号x( t) 中加入均值为0、标准差为常数( 通常为原始信号标准差的0. 1 ~ 0. 4 倍) 的白噪声n( t) ,即xi( t) =x( t) + ni( t) 。

再对第i次加入高斯白噪声的信号xi( t) 进行EMD分解,得到IMF分量Cij( t) 与余项ri( t) ,其中Cij( t) 为第i次加入高斯白噪声后,分解得到的第j个IMF分量。

然后重复以上步骤N次,利用不相关的随机序列的统计均值为零的原理,将上述对应的IMF进行总体平均运算,消除多次加入高斯白噪声对IMF的影响,最终得到EEMD分解后的IMF分量为:

此时EEMD的分解结果为:

2. 3 改进的ATVFD-EEMD算法

笔者提出的ATVFD-EEMD分解方法步骤如图1 所示。原始信号分解前加入均值为0、标准差通常为原始信号标准差的0. 1 ~ 0. 4 倍的白噪声n( t) ,对加入噪声后的信号进行ATVFD分解,得到IMF分量Cij( t) ,其中i表示加入高斯白噪声次数,cj表示集总平均后得到的j个IMF分量。

最后ATFVD-EEMD的分解结果为:

3 基于ATVFD-EEMD的滚动轴承故障诊断实验

滚动轴承故障诊断实验使用QPZZ-Ⅱ旋转机械振动模拟实验平台,针对支撑轴承内圈损伤故障进行实验研究。实验时,交流变频电机转速为2 148r / min,使用型号为HRB-N205EM的轴承,其参数见表1( 由表1 数据可计算出内圈损伤故障特征频率f = 256. 11Hz) 。实验测得的原始信号时域曲线如图2 所示。

对实测信号分别进行EMD分解和ATVFD分解求出第一次分解的均值曲线如图3 所示。从图3 中可以看出,在左端点处EMD算法曲线有严重的抖动,端点效应严重; 而ATVFD在左右端点都具有良好的均值曲线。

对原始信号分别进行EMD分解和ATVFD-EEMD分解,用两种方法分解出的IMF分量如图4a、b所示,对IMF分量信号计算出的边际谱如图5a、b所示。

通过图5 可以看出,ATVFD-EEMD算法与EMD算法相比,EMD算法的边际谱曲线在频率260. 0、50. 0、100. 0Hz附近出现较大的振幅,这说明在EMD分解过程中出现端点效应和模态混叠问题,从而影响边际谱的曲线,导致无法准确判断滚动故障诊断其故障类型; 而笔者提出的AT-VFD-EEMD算法的故障频率为255. 6Hz,不仅在精度和准确度上有较大优势,而且其边际谱曲线只在频率255. 6Hz附近出现较大振幅,有效地抑制了边界效应和模态混叠问题,可以准确判断出故障位置和故障类型。

4 结束语

交通频率收听表现走强的特征分析 篇3

关键词：交通频率,收听状况,走向趋势,改革举措

1 目前我国交通频率基础运作状况的客观论述

透过频率名称角度观察验证,大部分交通频率在定位过程中,都主张凭借单纯样式的交通广播进行后续工序衔接,能够涉猎到其余技术类型的机构屈指可数,也就是说,关于交通音乐、交通经济、交通文艺的双重定位频率,还是占据主导位置。关于此类环境下的交通频率运作细节具体如下所示。

1.1 听众规模日渐庞大,车上收听需求最为突出

结合我国车上收听市场调查验证,交通频率的听众规模在相关市场排名居于前列,相比新闻、音乐频率几乎毫不逊色。包括苏州、哈尔滨、沈阳、北京等城市的交通频率平均值都稳定在30%以上,而车上作为交通频率收听的必要场所,其听众规模大约占据交通频率收听人数总量的62%左右。

1.2 交通频率整体市场竞争实力雄厚,听众忠实程度更为可观

如今我国交通频率市场份额已经超过其余类型广播频率,在整体收听市场内约达到31%的份额,可以说和音乐频率旗鼓相当。但是,在车上收听市场体系内,交通频率则保留独占型优势地位。结合各类频率市场竞争力分布格局观察,交通频率市场占有率优势,不单单限定在日渐广泛的听众规模上,听众人群忠实回应程度也是名列前茅的。

2 收听交通频率人群相关习惯特征的科学鉴定

2.1 车上收听竞争力相对更为强劲

因为学习、生活、工作的需要,接近早晨7点开始,人们就基本全部外出了,此时车上交通频率收听急剧上升,一直持续到晚上7点过后,才慢慢出现下滑迹象,随后家中收听才会逐渐延续。尽管说家庭和车上收听规模旗鼓相当,但是两类市场竞争优势却存在本质性差异,就是说车上始终是交通频率的主流竞技场所,白天市场份额基本维系在50%以上,高居市场首位。

2.2 工作日早晚双高峰走势迹象极为显著

交通频率在我国每天的收听效率开始衍生出早晚双高峰迹象,至于其余时段广告收听绩效相对比较稳定。这类结果主要是由出行人员作息安排、媒体关注消费心态决定的。早间出行过程中,出行人员对于周边交通道路、天气、新闻资讯等实用性信息获取需求较大,收听高峰数值达到上限;而傍晚下班后对于媒体信息需求则倾向于休闲、娱乐层面,音乐文艺频率收听业绩由此获得新生。至于周末时段,人们都希望出外放松或是在家休息,交通频率收听表现得则十分平淡。

另外,交通频率的各类目标听众表现中,男性、中青年特色极为突出,这和实际生活中驾车人群的性别、年龄结构分布特性基本吻合。

3 交通节目的设置结果以及后期收听表现的细致解析

3.1 生活服务内容主流价值得以凸显,占据节目播出总量的30%以上

结合北京、上海、深圳等发达城市的广播市场节目收听表现结果分析,涉及音乐、生活服务、新闻节目播出比重最大。但是,内部资源使用效率却已经濒临负值状态,其中新闻、实事节目例外,市场人气全面高涨,表明社会整体对于广播新的需求空间极为广阔。现下我国交通频率的节目内容,大多集中限定在生活服务层面上,内部资源使用效率稳定在17%,远远超出区域节目市场收听水准。其中,汽车服务、天气预报节目收听效果最佳,而音乐、文艺节目也达到将近33%的播出比例。但播出实效和资源使用效率还不是十分理想,其中播出比例较小的新闻和法制节目,收听方面获得较为丰厚的回报,资源使用率已经达到90%以上。

3.2 交通频率广告承载能力较强,内部资源使用率高

如今我国交通频率在广播市场内的竞争优势空间不断扩张,社会基层大众文化素养更是产生了本质性的变化结果,至此涉及交通广播的存在意义得到进一步升华和认同。其中,广告实际接收效率可谓是节节攀升,几乎贴近30%左右;并且,内部资源使用效率也达到40%以上,已经超出新闻、音乐频率的广告播出实效。

4 结语

随着我国科研、经济实力的不断提升,涉及交通广播自身优势全面彰显,包括其自身的优质化广告客户资源、品牌栏目影响力、高端听众群体的忠实度等。今后相关工作人员要做的就是及时挖掘全新的发展支点,为交通广播文化事业推广宣传和覆盖落实提供无限的支撑引导动力。

参考文献

[1]罗欣.广播频率多元化与专业化的选择与思考[J].记者摇篮,2012(12).

[2]缪缤.塑造广播品牌实现广播频率创新转型[J].声屏世界,2013(4).

利用相电流频率特征的选线方法 篇4

关键词：配电网,故障选线,频率特征,频谱分析

随着城市的发展, 我国中低压配电网出线众多, 结构异常复杂, 线路上存在大量的架空-电缆混合线路, 大大加大了单相接地故障时选线的难度。

现有的单相接地故障检测方法对故障信号的特征没有进行深入的分析, 大部分仅仅从时域的角度, 通过比较各线路暂态信号的幅值和相位来实现故障选线, 这些方法通常有一定的适用性, 但是在暂态信号较弱和有外界干扰因素存在时, 选线的准确性和可靠性不高。基于相关性选线方法在纯架空线路中应用的比较好, 但在架空-电缆混合系统中时在一定条件下其效果则不太理想。基于能量最大原理的特征频带选线方法也已被提出, 但此方法存在各线路能量最集中的频带不一定相同的问题, 且利用特征频带选线损失了其余频带的故障特征。

针对以上不足, 本文打破了传统的思想, 从频域的角度, 对发生单相接地故障时各线路故障相暂态特征信号进行频谱分析, 并借助FFT变换将故障线路与健全线路故障相频率特性的区别有效的揭示出来, 然后求取出各线路的重心频率, 最后比较各线路故障相重心频率的大小来识别故障线路

1 故障暂态特征分析

当系统某线路发生单相接地故障时, 各线路故障相电流在配电网中的传播路径如图1所示。图中以线路2的C相发生接地故障为例来进行分析, E、F点处分别安装了相电流采集装置, C1、C2分别为线路每相对地电容。箭头表示充、放电电流流向路径, 根据图中暂态信号的充、放电特性可知, 放电信号直接经故障相对地电容与地构成回路, 回路所含电感小, 信号衰减速度快, 具有较高的振荡频率 (k Hz) 。充电信号需经过变压器, 再经非故障相对地电容与地构成回路, 回路的电感较大, 信号衰减速度慢, 具有较低的振荡频率 (百Hz) , 并且充电信号比放电信号强。

图2中a、b分别为线路1、2故障相电流信号传播的等效电路, 由于配电网出线较短, 电阻值小, 故可以忽略不计, C、C'分别表示回路a、b的等效电容;L、L'为等效电感;LD为变压器等效电感。

由频率计算式1可知, 充电电流信号经过变压器向非故障线路充电时, 由于受变压器线圈电感的影响, 使得回路中电感数值变大, 因此, 信号频率较低, 集中在数百Hz。放电电流信号不需要经过变压器, 可直接通过线路的对地电容放电, 由于线路电感较小, 因此, 放电电流信号频率较高, 集中在数千Hz。中性点不接地系统, 线路2的故障相C暂态电流信号主要包含非故障相电容充电信号 (百Hz) , 故障相电容放电信号 (k Hz) 和工频分量 (50Hz) , 由于充电信号占据主要, 所以信号能量主要集中在数百Hz频段。而对非故障线路1而言, 其故障相C的暂态信号包含该线路的电容放电信号 (k Hz) 和小部分的工频分量, 因此信号主要集中在k Hz频段。中性点经消弧线圈接地系统, 线路1的A相信号仅增加一个电感分量, 不影响总体暂态信号的分布特征。需注意的是, 由于信号形成原因较多, 除上述主要暂态信号以外, 还存在其他的暂态信号, 但所占比例不大, 对信号整体分布影响很小。通过上述分析可知, 故障线路与非故障线路故障相信号集中的频段存在很大差别, 前者较低, 后者相对较高。

2 傅里叶变换 (FFT变换)

快速傅里叶变换 (Fast Fourier transform) , 即利用计算机进行离散傅里叶变换 (DFT) 的高效、快速计算方法的统称, 简称FFT。利用这种算法能使计算机在进行离散傅里叶变换时所需的乘法次数大为减少, 特别当被变换的抽样点数N越多时, FFT算法计算量的节省就越显著, 通过它把信号从时间域变换到频率域, 进而研究信号频谱结构和变化规律, 使信号处理变的更加灵活。

非周期性连续时间信号x (t) 的傅里叶变换可以表示为:

式中计算的结果是信号x (t) 的连续频谱。但在实际的计算系统中得到的是连续信号x (t) 的离散采样值x (n T) 。故需要利用离散信号x (n T) 来计算信号x (t) 的频谱。

有限长离散信号x (n) , n=0, 1, …, N-1的DFT定义为:

3 选线原理及步骤

3.1 选线原理

信号的频谱反映了信号的频率成分及各频率成分能量的大小, 当信号各频率分量的集中频段不同时, 其重心频率位置也有所不同, 当发生单相接地故障时, 利用故障线路与非故障线路故障相电流信号集中频段的差异, 通过监控其重心频率所在位置的情况, 能够有效的判定故障线路。

重心频率的计算:

对于计算出来的离散的电流信号频谱可采用公式 (4.4) 来计算重心频率, 其中fg表示重心频率, 是模拟频率的重心位置, i (f) 为电流信号频谱, f为各条谱线相应的模拟频率, f1~f2为计算频率区间, 通常接地故障时电流信号频率分布主要集中在0~3000Hz区段, 因此取其为计算区间, 计算公式如下:

3.2 选线步骤

(1) 在线监测系统电压, 当大于零序电压越限时, 启动选线和保护判断, 由于单相接地故障时故障相电压降低, 非故障相电压升高, 从而可以有效判别出故障相;

(2) 利用FFT对提取出故障相电流信号进行频谱分析, 并计算出各线路相应的重心频率;

(3) 通过重心频率大小的比较判定出故障线路, 跳闸隔离故障线路。

4 仿真验证

本文通过ATP软件搭建了一个10kv配电网选线模型, 如图3所示。其中本文通过文献[13]设置电缆线路参数和架空线路参数;变压器连接方式为Y/Y, 其额定变比为110k V/10.5k V;谐振接地系统过补偿度为8%, 消弧线圈电感值分别取为0.989H;各条馈线的负荷都用一个400+j20Ω的等效阻抗代替。共4条线路, 其中L1、L3分别为30km和20km的架空线路;L2是混合线路, 由5km的架空线路和5km的电缆线路组成;L4为6km的电缆线路。

本文分别对不同的故障发生角、过渡电阻、故障位置、故障线路等进行了详尽的仿真, 限于篇幅,

图4、5只给出了故障初相角为0°时, 各线路故障相暂态电流波形及频谱分析图, 由图可知, 故障线路故障相暂态电流信号集中的频段明显低于非故障线路, 故障发生角的大小主要影响信号的幅值, 对信号集中频段特征的影响不大, 也进一步验证理论分析的正确性。

表1分别给出了各种故障条件下的选线结果, 从表可知, 无论在何种故障情况下, 故障线路的故障特征距离均为最小值, 远小于非故障线路。母线故障时, 各线路故障特征距离相差不大, 其最大值和最小值之差均小于设定值0.3, 因此, 可判定为母线故障。从选线结果分析可见, 该选线方法无论何种接地情况下, 均能有效地判定出故障线路。

5 结论

本文根据对小电流接地故障特性的分析, 利用故障相电流信号频段分布的差异, 并借助重心频率这一概念来作为选线判据, 从而确定故障线路, 大量仿真分析表明, 该方法具有以下特点:

(1) 适用于中性点不接地及谐振接地系统, 具有运算简单、抗干扰能力强、选线精度高、等优点。

(2) 不受接地电阻、故障初相角限制, 在高阻接地和故障初相角接近0。时依然有较好的效果。

(3) 不仅能够有效区分线路故障与母线故障, 还能有效识别故障相。

参考文献

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[4]熊姗霞.基于小波相关分析的配电网故障选线方法的研究[D].广西大学, 2013.

[5]熊姗霞.基于小波相关分析的配电网故障选线方法的研究[D].广西大学, 2013.

[6]王铭, 王宏伟, 赵义明.模极大值均方根比在配网暂态接地故障选线中的应用研究[J].电力系统保护与控制, 2014, 42 (17) :51-54.

故障特征频率 篇5

励磁系统自动电压调节器应具有动作符合发变组及电力系统特性的PSS等附加功能单元, 是大型汽轮发电机励磁系统技术条件的标准要求[1]。励磁调节器普遍采用PID+PSS控制方式, 能够快速调节机械功率的大型汽轮发电机选用无反调作用的PSS, 以加速功率信号或转速 (或频率) 变化量为输入信号的PSS, 对测量单元模块的制造安装质量和运行可靠稳定性也提出了更高要求, 而测量单元模块发生输入输出故障, 势必对励磁系统乃至发电机造成极大干扰, 甚至造成机组非停和设备损坏。

1 发电机功率振荡过程现象

1.1 机组故障现象记录

平遥耀光电厂2×200 MW机组, 以发变组单元接入220 k V双母线系统, 发电机自并励静态励磁系统采用UNITROL 5000装置, 型号为A5S-0/U231-D3200。2014年7月16日, 1#机组单机正常运行, 励磁系统通道二为主通道, PSS投入, AVC投入, AGC投入, 机组负荷147 MW, 无功功率10 MW, 励磁电压129 V, 励磁电流1 396 A, 机端电压15.3 k V, 机端电流5 622 A, 功率因数0.96。晚高峰后22:25开始, 突发有功功率在88 MW~197 MW、无功功率在-13 MW~41 MW的异常波动, 励磁电压、机端电流、功率因数同时波动振荡, 欠励限制频繁动作, 同时, 汽轮机调节汽门未发生动作。期间在机端PT二次侧测量三相电压均在57 V正常值附近, 运行人员退出AVC和AGC后发电机继续振荡, 在退出PSS之后, 振荡平息。

1.2 录波记录曲线分析

发电机故障录波器记录曲线, 见图1。

故障录波器记录曲线通道参数数据, 见表1。

同步相量测量装置PMU数据和故录功角分析显示, 发生功率振荡期间, 1#发电机功角在20°~47°之间周期性波动。

使用UNITROL 5000专用调试维护软件工具CMT, 通过光纤电缆连接到调节器控制板COB进行测试, 发现频率偏差波形记录异常, 见图2。

1.3 功率振荡现象分析

a) 各通道参数振荡周期的点差时差为522 ms, 即振荡频率为1.91 Hz, 但是220 k V系统电压, 发电机机端电压相对稳定, 并非发生系统低频振荡;

b) 机端PT二次侧测量三相电压稳定正常, 排除PT线圈故障、PT断线、二次端子虚接等电压回路的故障;

c) 仅在PSS退出后, 发电机振荡平息, 说明励磁系统PID+PSS控制方式不正常;

d) 故录曲线中, A相机端电压Ua、电流Ia在光标T1和T2的相位偏差分别为∠+13.36°和∠-16.69°, 即功率因数角Φ在这个区间变化摆动, 发电机处于迟相和进相变化运行中, 功率因数对应0.973~1摆动, 功角δ也交替发生27°范围的摆动;

e) 按欠励限制 (P/Q限制) 定值, 75%负荷对应无功2.2 MW, 50%负荷对应无功-6 MW, 振荡过程中欠励限制周期性动作。励磁电压曲线响应速度和突变性大, 励磁电压阶跃性异常变化, 发电机发生周期性误强励;

f) 频率采样模块计算输出频率的标幺值定义为12014参数f EP RELATIVE (Δω) , 作为PSS函数模块的频率输入参数, 频率偏差f EP RELATIVE波形正常应该为一条直线, 而实测波形在91.75%~110%额定频率范围内异常波动。

1.4 功率振荡原因判断

按照上述分析, 初判为励磁通道二PSS频率偏差信号采样计算异常波动, 引起励磁调节器附加控制功能电力系统稳定器PSS输出错误的调节信号, 是导致发电机有功、无功振荡的直接原因。

2 励磁PSS传函和软件调节过程

2.1 电力系统稳定器PSS的原理

电力系统稳定器PSS是UNITROL 5000测量单元板MUB的一个标准软件功能。PSS的控制算法基于双输入型的PSS模型IEEE Std.421-2 A。转子角频率经过Δω信号隔直环节和放大器增益后与电功率信号综合, 经过斜坡跟踪滤波器、放大增益、超前滞后滤波、稳定器限幅, 最终形成的附加反馈信号为机组的加速功率信号。

因为励磁调节器是按电压偏差负值去调整励磁的 (即端电压升高降低励磁或相反) , 所以机端电压负偏差-ΔUt与功角变化Δδ同相位。但是电压偏差信号要经过励磁调节器、励磁机和发电机磁场才能产生附加的电磁转矩ΔMe2′, 这中间有一个相位滞后, 电压调节改变励磁后产生的附加转矩ΔMe2′滞后于-ΔUt变化, 与Δω反相位的转矩分量称为负阻尼转矩或负制动转矩分量, 称之为负阻尼[2]。也就是说当转速增加时, Δδ增大, 本应增大制动转矩以减小振幅, 可是由于上述励磁系统的相位滞后, 励磁控制产生了减小制动转矩的相反作用, 这样就使得振幅持续增大。电力系统稳定器可以阻尼发电机的磁极和电网系统的低频振荡, 阻尼向量见图3。

PSS产生的一个电压信号ΔUPSS超前角速度分量为角度, 则经过励磁调节器和发电机磁场后, ΔUPSS产生的电磁转矩ΔMPSS与角速度Δω轴同向位。确定合适的增益, 则它与以端电压为信号的励磁调节器产生的转矩ΔMe2′综合, 合成转矩就在第一象限, 产生的同步转矩和阻尼转矩就都是正值, 则系统正阻尼增强。

2.2 Δω的软件计算传输

嵌入集成在测量单元板MUB内的频率采样模块, 采集发电机定子电压、电流模拟量, 计算并输出频率的标幺值f EP RELATIVE, 定义为气隙电势频率相对值12014参数, Δω输入PSS函数计算模块中, 频率变化量和功率变化量按一定的函数关系计算输出PSS调节控制偏差值, 经过最大最小限幅和低励磁限制器的限幅, 输出加速功率信号定义为12010参数, 传递给PSS控制模块, 达到设定条件后PSS投入, 把PSS加速功率信号12010经切换输出定义为12020参数, 被传递赋值给自动调节PID模块。

在调节器比例积分微分模块PID中, PSS控制器输出12020和调节控制电压偏差值12001进行加法比较后按选定的参数值, 如放大倍数、积分时间常数、微分时间常数等进行比例放大、积分和微分计算, 输出控制电压定义为11909参数传递给自动跟踪模块, 当无逆变灭磁命令时, 经手自动切换输出12110控制电压到门极控制单元, 根据控制电压产生脉冲和控制角, 形成触发脉冲至整流柜放大后控制整流桥输出励磁电流。

3 发电机及励磁系统理论

a) 同步发电机并网运行时, 定子线圈与负载组成闭合回路, 按照电磁理论, 由于定子两端电动势的作用在闭合回路中产生定子电流, 内阻抗的压降等于定子电流乘以内阻抗, 机端电压等于发电机的电动势减去内阻抗的压降, 向外传递电功率。发电机电动势Eq与励磁电流If函数关系:

式 (1) 中, L为定子线圈匝数乘单圈长度, m;Rω为旋转磁场切割定子速度, m/s;K为转子本身固有特性不变时的综合比例系数;Eq为发电机电动势, V, 与励磁电流If成正比, 是时间t的余弦函数。定子电流滞后电动势Eq的角度即为内功率因数角θ, 可解释为定子电动势Eq在转子旋转θ=ωt后才产生对应的定子电流。

要保证发电机机端电压的恒定, 必须随发电机负荷电流的增加 (或减小) 而增加 (或减小) 发电机励磁电动势, 若不考虑饱和, 励磁电动势Eq和励磁电流If成正比[3];

b) 同步发电机并网运行, 可看成与无穷大母线并联运行, 即发电机端电压不随负荷大小而变, 是一个恒定值。发电机的输出功率可写成:

式 (2) 中, X∑为系统总电抗, 为发电机直轴电抗、变压器电抗、输电线电抗之和, Ω;δ为功角, 即发电机电动势和受端电压间的相角, 可解释为转子磁极中心线与等效合成磁极中心线之间相差的空间电角度, °。

发电机机端电压恒定时, 随发电机负荷电流I的增加 (或减小) , 电枢反应的去磁作用将会增强 (或减弱) 磁极磁通, 影响发电机端电压有下降 (上升) 的趋势, 发电机功率随励磁电动势和功角的交替增大 (或减小) 而增大 (或减小) ;

c) 励磁系统整流桥在整流状态时, 其输出电流:

式 (3) 中, R为励磁电阻, Ω;U为整流桥输入电压, 即励磁变低压侧电压, V;当U基本不变时, 整流桥的直流输出电流If与控制导通角α的余弦值成正比, 当α角减小时, cosα值增大, 励磁电流If也增大, 反之亦然;只有在逆变灭磁时α角大于90°, 取135°。

4 功率振荡诊断和处理验证

4.1 故障机理诊断结论

按照上述理论, 由于频率采样模块故障, 集成在MUB板的PSS函数模块的频率输入参数Δω异常波动, 摆幅在91.75%~110%额定频率范围内, PSSS输出的加速功率信号, 在电压相加点PSS控制电压值引起比例积分微分模块PID输出控制电压值异常, 导通控制角角触发脉冲至整流柜放大后导致整流桥输出异常波动, 励磁电流也发生异常波动。受220 k V系统制约, 发电机机端电压基本恒定, If突然增加 (减小) 时, 发电机励磁电动势Eq增加 (减小) , 功角δ也交替增加 (减小) , 并且, PSS电压信号ΔUPSS产生的转矩ΔMPSS与励磁调节器产生的转矩合成后, 该电磁合成转矩以1.91 Hz的频率形成的制动转矩, 小于机组的自然阻尼和电枢反应去磁效应产生的正阻尼作用, 使得发电机的输出功率PM突然增加 (减小) , 最终导致机组产生幅值不等且持续变化的功率振荡。

4.2 投入PSS试验验证

1#机停机临修期间, 完成励磁通道二测量单元MUB板的更换, 8月7日机组启动后, 进行了PSS定值参数检查、起励和逆变灭磁录波、空载通道测量、通道切换、阶跃响应等性能校核试验。以下是在励磁通道二运行投入PSS情况下, 2%阶跃响应曲线, 见图4。

投入PSS, 加入阶跃后, 机端电压U MACH RELATIVE、气隙电势频率f EP RELATIVE和PSS输出曲线保持平稳, 励磁电压U EXC RELATIVE最大和最小幅值为85%和30%, 励磁电流I EXC RELATIVE1幅值为60%↑73%, 有功P MACH RELATIVE最大幅值为8%, 振荡次数为1.5次, PSS对增加机组阻尼, 抑制有功低频振荡的效果明显。

5 结语

针对励磁系统PSS频率采样故障, 在阐述电力系统稳定器PSS的工作原理和UNITROL5000励磁系统频率采样信号的软件传输流程基础上, 分析得出PSS频率采样异常引发机组功率振荡的故障机理和诊断结论, 并针对测量单元板更换后进行了PSS性能校核试验, 对于今后该类故障的分析和解决提供了借鉴和参考。

参考文献

[1]竺士章.发电机励磁系统试验[M].北京:中国电力出版社, 2004.

[2]刘取.电力系统稳定性及发电机励磁控制[M].北京:中国电力出版社, 2007.

故障特征频率 篇6

脑-机接口(brain-computer interface,BCI)是一种将具有意图的脑电信号转换成计算机指令的系统。它不同于人体大脑与肌肉组织的通讯方式,利用可识别的脑电信号实现人脑直接与外部设备通讯,在医学康复、智能控制、娱乐等领域具有广泛的应用前景[1,2]。

视觉诱发电位是脑-机接口技术较为常用的一种方法,它是眼睛受到视觉刺激后在大脑皮质枕叶区产生特定的电活动,可分为瞬态诱发电位和稳态诱发电位。瞬态诱发的刺激所需的时长较长,各次刺激诱发电位间不交叠,刺激频率通常低于4 Hz;稳态诱发的刺激所需的时长较短,各次刺激诱发电位间会交叠,刺激频率通常情况高于6 Hz[3,4]。稳态诱发电位具有刺激时间较短、特征易于提取等优点,在频谱中由与刺激频率成整数倍的频率成分组成。本文通过自相关法、Welch法和AR模型法对视觉诱发脑电信号进行特征提取,并根据Fisher线性分类验证3种方法的准确性。

1 实验平台

脑电波是μV量级微弱生物医学信号,正常人的脑电频率范围为0.5 Hz ~100 Hz。人体表面有各种干扰信号,为了从脑电波中准确提取淹没在自发脑电的诱发电位,需要对脑电波进行放大和滤波。

整个实验在远离电磁干扰的环境中进行。受试者头戴橡胶电极帽,将银盘电极置于大脑枕叶区的O1处,双耳接参考电极,坐在距离刺激器50 cm处,双眼平视LED灯刺激器。视觉刺激器由Pso C单片机实现3个LED灯同时闪烁,LED灯的刺激频率分别为12 Hz、15 Hz、18 Hz。脑电信号的数据来自于Neuro TOP UEA-16B脑电放大设备,经过相应的去噪和滤波,可提取频率特征。

2 视觉诱发脑电信号的频率特征提取

脑电信号是一种随机的功率信号,在对诱发脑电信号的分析中,功率谱估计是较为常用的频域分析方法[5]。功率谱估计分为经典谱估计和现代谱估计两大类,它在数字信号处理领域中占有重要地位,广泛运用于分析随机信号。本文采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取。

2.1 自相关法提取诱发脑电信号的频率特征

自相关法的关键点是对自相关函数作Fourier变换,从而得到功率谱。脑电信号可视为宽平稳的随机信号,其相关函数是确定的。由维纳-辛钦定理,对随机信号x N( n)的N个离散值估计出其自相关函数,接着对自相关函数作Fourier变换得到x N( n) 的功率谱。

其中,N为随机信号xN( n) 的样本数;为随机信号( )xN( n)的自相关函数;为随机信号( )xN( n)的功率谱.

此方法具有原理简单、计算量较小、便于得到功率谱的优点。

采用的实验数据是实验室提取的2组视觉诱发脑电信号数据。这些数据是通过Neuro TOP UEA-16B脑电放大设备获得,经过了相应的去噪和滤波,可用来提取频率特征。在Matlab中实现自相关法提取视觉诱发脑电信号的不同频率特征。2组数据的功率谱如图1、图2所示。从图中可以看出,两组数据的功率谱在诱发脑电信号的频率处都有一极大峰值。

2.2 Welch 法提取诱发脑电信号的频率特征

Welch法是经典谱估计中常用的方法,是对周期图法做进一步改善。其基本原理是将离散随机序列x N( n) 分成L段,每段长度为M即N = LM,每段数据有部分重叠。每段长度都是M的数据有交叉的部分,对每段数据进行加窗,求L段谱的平均,可得到离散随机序列xN ( n) 的功率谱估计

其中,是归一化因子;w(n) 是所加的窗函数;L为段数;M为每段长度。

因为每段数据间有交叉部分,当段数L增大时,改善了方差性能。在Matlab中实现Welch法提取2组稳态视觉诱发脑电信号的频率特征,设置汉宁窗的长度为150,交叠点数为85。两组数据的功率谱如图3、图4所示。从图中可以看出,Welch法的功率谱分辨率比自相关法高,两组数据的功率谱在诱发脑电信号的频率处都有一极大峰值。

2.3 AR模型法提取诱发脑电信号的频率特征

AR模型法是现代谱估计中常用的方法。现代谱估计的关键是建立参数模型,改善经典谱估计中存在窗函数的约束、分辨率较低的不足点。AR模型法基本原理为:首先假定激励白噪声序列W(z)通过线性系统H(z)的响应是平稳随机过程x(n),接着根据时域与频域对应关系用x(n)参数估计系统函数H(z),最后通过系统函数H(z)参数估计x(n)的功率谱

通过Levinson-Durbin递推算法求解Yule-Walker方程,从而求得AR模型的参数:

在Matlab中仿真AR模型法提取两组稳态视觉诱发脑电信号的频率特征。AR模型的阶数存在不确定性,在保持其他参数不变的前提下,通过改变阶数,然后观察所得的频谱效果确定合适AR模型阶数范围。本文选取AR模型的阶数为100。两组数据的功率谱如图5、图6所示。从图中可以看出,AR模型法的频谱清晰、谱分辨率高、两组数据的功率谱在诱发脑电信号的频率处都有一极大峰值。

3 Fisher分类器验证3种频率特征提取方法

Fisher线性判别法是常用的线性分类法之一,它具有原理简单、需要的计算量较少、容易在计算机上实现的优势。本文采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对视觉诱发脑电信号进行频率特征提取,并运用Fisher分类器对3种方法提取的频率特征进行分类比较。通过对第一组数据进行相关处理,比较结果如表1~表3所示。从3种方法实现诱发脑电信号的功率谱中可以看出,AR模型法的谱分辨率高、方差性能较好。

从分类的比较结果中也可以看出,AR模型法的识别准确率在86%~92%之间,明显高于自相关法和Welch法的识别准确率。

4结语

本文采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取,比较和分析3种方法在Matlab中实现的功率谱曲线。通过Fisher线性分类对3种方法提取的特征量进行分类判别。综合上述分析可得:AR模型功率谱估计具有方差性能好、谱分辨率高、频率特征提取准确率高的优点,在对视觉诱发脑电信号进行频率特征提取的方法中,AR模型法是一个合适的选择。

参考文献

[1]Siuly S,Li Yan.Improving the separability of motor imagery EEG signals using a cross correlation-based least square support vector machine for brain–computer interface[J].IEEE Trans.Neural Syst.Rehab.Eng,2012,20:19-24.

[2]Lebedev M A,Nicolelis M A.Brain-machine interfaces:past,present and future[J].Trends in Neurosciences,2006,29(9):536-546.

[3]郑军.基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口实现与研究[D].广州:华南理工大学,2012:8-9.

[4]黄日辉,李霆,阜艳,等.诱发脑电提取方法的研究进展[J].现代电子技术,2008,25(22):139-141,144.

[5]王凤瑛,张丽丽.功率谱估计及其MATLAB仿真[J].微计算机信息,2006,22(11):287-289.

故障特征频率 篇7

城区配网中, 开关柜是最重要的组成部分。但城网开关柜在运行过程中, 由于柜体底部基础长期处于密封状态, 且底板封堵不到位, 导致井下的地气不断向开关柜内渗透, 同时, 由于开关柜内外温差较大, 使得渗透到开关柜内的地气雾化形成凝露, 凝露附着在开关柜的内壁上并逐渐形成水珠, 水珠滴落在电缆“T”型头上导致绝缘老化, 产生闪烁放电, 长时间运行, 必然会产生单相接地或相间短路等故障, 影响正常供电。

针对此问题, 必须找到解决井下地气与户外空气对流, 避免地气渗透到开关柜内形成水珠滴落在电缆上导致的绝缘老化, 减少开关柜的故障频次的方法, 是提高供电可靠性的首要问题。

1 10k V开关柜常见故障及对策

1.1 常见故障

10k V开关柜通常分为半封闭式和金属封闭式 (HXGN、GAE、AMS、SBC、ZS1) 等。也可按断路器型号分为真空开关柜、少油开关柜、SF6开关柜等。如今开关柜的概念完整地说已演变成由高压断路器、负荷开关、接触器、高压熔断器、隔离开关、接地开关、互感器、所用变以及控制、测量、保护、调节装置、内部连接件、附件、外壳和支持件等组成的成套设备。由于开关柜设计制造、安装工艺等方面存在的问题造成事故:部分开关柜相间距离不够, 支持瓷瓶对地爬距不够, 隔板绝缘材质差、柜内电缆头制作工艺差等, 若系统运行年限过长或者系统出现过电压时就产生单相接地, 甚至造成相间短路[2]。

1.2 对10k V开关柜常见故障的对策

应从技术和管理上采取综合性的反事故措施, 才能有效地预防10k V系统开关柜烧毁事故的频频发生。抓紧对老旧开关的改造和缺陷的消除。采用技术先进、安全可靠的开关柜厂家制造的开关柜。选择开关柜应该从技术先进、性能稳定、结构合理、使用方便、安全可靠等方面出发。

如, 为达到“无油化”的要求, 可以考虑逐步更换为真空断路器或SF6断路器;对于10k V系统应防止雷电过电压;对直流电源和二次系统加强管理, 保证蓄电池有充足的容量, 保证蓄电池及二次系统地完好性;采取和加强直流电源系统及二次系统本身防过电压的措施;进一步改善运行环境, 加强线路巡视, 及时清扫, 加强通风, 避免过高的环境温度和湿度;做好封堵检查, 采取措施防止老鼠等小动物进入高压室[2]。

2 某城网现状分析

某区域城区中心拥有10k V开关柜24台, 运行过程中故障频发, 供电可靠性得不到保障, 严重影响到了市民生活质量。在2009~2010年对故障进行了统计, 如表1。

3 原因分析

针对10k V开关柜故障问题, 从温、湿、味等三个方面进行了认真分析, 绘制出了故障系统图 (如图1) , 图1显示了造成故障的原因。

从图1可以看出, 造成开关柜故障频发的原因很多。但主要原因是由开关柜设备绝缘下降造成的。

4 处理措施

加强对10k V开关柜运行的巡视检测。遇到柜内的异声要仔细分析, 有时一个小放电现象等到下次巡视时可能已发展为绝缘故障, 巡视时必须高度认真细致;同时加强对导电回路进行红外线带电测温, 可以提高设备过热故障巡视水平, 特别对主变大电流回路有关接头的检测, 一旦出现温度异常升高, 即可以先通知调度转移负荷来防止过热恶化成事故;对开关运行要随气候变化进行改善, 应加装室内除湿装置, 防止湿度高引起开关柜内绝缘闪络, 在夏季, 环境温度较高, 设备负荷电流又大, 产热高, 应加强10k V开关室通风排热来降低设备温升, 防止过热[1]。

根据上述指导思想, 采用以下两种方法对其进行预防。

4.1 沙料隔离封堵法

从图2分析, 可以看出, 采用了木炭吸湿和胶泥封堵, 满足既能隔湿热又能吸潮的功效。

4.2 开关底座改造

针对底座透气孔空气对流不畅问题, 对底座进行了改造。

(单位:次数)

图形说明:1开关柜, 2底座, 21透气孔。

通过改造前后对比 (如图3所示) , 可以看出底座2的四周设有一个与其内腔连通的透气孔21, 设计为矩形, 尺寸大小设计为600mm*300mm。并在透气孔21内设有滤网, 滤网用于防止垃圾物进入后堵塞透气孔21, 从而保证了井下的地气能够与户外空气对流。

底座2采用混凝土砌成, 相比采用钢板而言, 其成本更低, 有利于降低维护成本。

使用时, 将开关柜1安装在底座2上, 井下的地气通过透气孔21与户外空气对流, 避免了地气渗透到开关柜1内形成水珠滴落在电缆上导致的绝缘老化, 减少了开关柜的故障频次 (如图4所示) , 避免了因开关柜故障给电力公司或用户带来的经济损失, 提高了供电的可靠性。

5 结论

针对影响开关柜故障的主要因素, 提出了有效的解决办法, 降低了设备故障率, 减少了设备损坏, 提高了供电可靠性, 提升了电力企业形象, 社会效益明显。

摘要：针对10kV开关柜故障频发, 影响城市电网供电, 给市民生活带来诸多不便的问题, 进行了深入分析和研究。通过对开关柜的设计及周围运行环境分析, 得出开关柜底座设计不合理、运行环境恶劣是造成故障频发的主要因素, 并找到了解决开关柜故障频发问题的方法。通过实践证明, 此方法是可行的, 具有相当高的可靠性和经济性, 得到了较广泛的推广和应用。

关键词：开关柜,底座,故障

参考文献

[1]10kV开关柜运行中故障原因分析, 中国风电材料设备网资讯频道, 2012-08-02 16:48:39.