文献类型：期刊文章

作　　者：梁基重[1] 晋涛[1] 牛曙[1] 王璇[1] 孙乃君[2] 宋颜峰[3] 李军浩[3]

LIANG Jichong;JIN Tao;NIU Shu;WANG Xuan;SUN Naijun;SONG Yanfeng;LI Junhao(Electric Power Research Institute,State Grid Shanxi Electric Power Company,Taiyuan 030012,China;Datong Power Supply Company,State Grid Shanxi Electric Power Company,Datong 037008,China;School of Electrical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,China)

机构地区：[1]国网山西省电力公司电力科学研究院,山西太原030012 [2]国网山西省电力公司大同供电公司,山西大同037008 [3]西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049

出　　处：《电力科学与技术学报》

基　　金：国网山西省电力公司科技项目(520530200010)。

年　　份：2023

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：216-223

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：气体绝缘组合电器(GIS)在组装和长期运行过程中会产生诸多机械缺陷,检测和诊断机械缺陷对于保障GIS可靠运行具有重要意义。目前各学者进行了大量的振动信号检测,但结果分析多是基于FFT的时频分析,缺乏针对不同典型机械缺陷下振动信号特征提取的诊断方法。为此,基于不同典型机械缺陷下振动信号频率特征量存在差异的基本原理,提出采用EMD-FFT联合算法提取GIS振动信号特征,根据550 kV实体GIS设备上典型机械缺陷振动信号的检测分析,归纳总结出不同缺陷下的GIS机械振动信号特征图谱,从而实现现场GIS设备的机械缺陷有效诊断。研究结果表明,提出的EMD-FFT算法能够有效提取出不同典型缺陷下振动信号的主要特征频率点,构建的特征谱图可直观反映不同缺陷下的频率信息变化,实现对典型机械缺陷的诊断。基于上述诊断方法开展现场试验,有效检测出某GIS设备存在的地脚螺栓松动缺陷,证明了诊断方法的有效性。研究成果能够为现场GIS机械缺陷诊断提供方法和试验结果支撑。

关 键 词：气体绝缘组合电器 机械缺陷  振动  诊断  经验模态分解

分 类 号：TM835.1]