基于光纤电流传感器的局部放电检测方法研究

基于光纤电流传感器的局部放电检测方法研究

论文摘要

局部放电在线检测可以及时反映电力设备绝缘老化情况,是状态监测和故障诊断的重要手段。但是,由于现场强烈的电磁干扰严重影响传感器的灵敏度和检测的可靠性,高性能的传感器研制始终是局放在线检测研究中的一个重要课题。光学检测方法抗干扰能力强,绝缘性能好,灵敏度高,对于局放在线检测的研究意义重大。本文提出将根据Faraday磁光效应原理研制的光纤电流传感器应用于局放检测,以光信号为检测量,为局部放电光学检测方法奠定了基础。分析了不同类型光纤电流传感器的特点,利用琼斯矩阵法对光纤电流传感器的偏振光系统进行研究,给出了不同状态偏振光的归一化琼斯矢量,对本文涉及的光学器件推导了相应的Jones矩阵,最终建立了光纤电流传感器的数学模型。研制出有效带宽为300 MHz的全光纤结构光纤电流传感器,设计了相关的信号处理电路;采用双螺线管结构提高传感器灵敏度,螺线管形状的通电导体和光路之间的相对位置关系发生变化不会影响检测结果;分析了它的频率响应特性、抗干扰特性和光路损耗特性,与传统光纤电流传感器相比,该检测系统频率响应范围宽,灵敏度高。当传感器采用全光纤闭合结构光路设计并满足安培环路定律时,其抗电磁干扰性能最优。介绍了线性双折射特性和产生的各种原因;分析了线性双折射对于系统的影响,认为线性双折射是光纤电流传感器检测中影响系统测量误差的主要因素,随着线性双折射的增加,系统灵敏度下降,如果系统没有线性双折射,则其它误差源的影响将容易预测和处理,并探讨了消除线性双折射的可行措施。建立了局部放电实验系统及尖板放电、板板放电、内部放电、沿面放电和悬浮放电五种典型局放模型,通过本文研制的光纤电流传感器采集了各种局部放电信号,实验结果说明在强干扰环境下与其他方法相比较,基于光纤电流传感器的局部放电检测具有抗干扰能力强、绝缘特性好和响应速度快等特点。恰当地提取特征参数是进行局部放电进行模式识别的关键环节,将光纤电流传感器采集到的局部放电时域信号转换为三维时频谱图,全面表征了局放信号的时间分量、频率分量和放电能量的分布,提取的特征参数同时反映了原始信号的时频特征,各分量之间互不干扰,所以更加准确。本文采用基于非线性理论的分形盒子维数和空缺率描述复杂的时频表面,提取出局部放电三维时频谱图的时频特征参数,以描述时频谱图峰值处的陡度和下降沿的变化趋势,简化了特征向量的维数。基于时频分析方法的分形理论和BP神经网络可有效识别不同类型的局部放电,证明光纤电流传感器可用于局部放电检测和故障诊断。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究意义
  • 1.2 局部放电检测现状
  • 1.2.1 局部放电检测方法
  • 1.2.2 局部放电测量中干扰问题
  • 1.3 光纤电流传感器
  • 1.3.1 光学检测法在局部放电检测中的应用
  • 1.3.2 光纤电流传感器发展和研究现状
  • 1.3.3 光纤电流传感器特点
  • 1.4 本文研究目标与内容
  • 第二章 光纤电流传感器原理及数学模型
  • 2.1 偏振光的数学模型
  • 2.2 Faraday 磁光效应原理
  • 2.3 基于琼斯矩阵的光纤电流传感器数学模型
  • 2.4 光纤电流传感器的类型
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 光纤电流传感器的研制
  • 3.1 光纤电流传感器设计
  • 3.1.1 光纤电流传感器结构
  • 3.1.2 光源及电路设计
  • 3.1.3 光电转换
  • 3.2 光路损耗特性
  • 3.3 光纤电流传感器的灵敏度
  • 3.4 频率响应特性
  • 3.5 抗干扰性能分析
  • 3.5.1 无限长直线型电流磁场对传感器的影响
  • 3.5.2 螺线管型电流磁场对传感器的影响
  • 3.5.3 检测电子元器件干扰
  • 3.5.4 设备内部干扰
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 光纤双折射效应对系统的影响
  • 4.1 单模光纤双折射的基本特性
  • 4.2 单模光纤双折射产生的原因
  • 4.3 单模光纤的双折射特性分析
  • 4.3.1 偏振器透光轴方向存在误差
  • 4.3.2 光纤本征圆双折射的影响
  • 4.3.3 线性双折射影响
  • 4.3.4 线性双折射与外界温度关系
  • 4.4 减小线性双折射的方法
  • 4.5 本章小节
  • 第五章 基于光纤电流传感器的局部放电实验
  • 5.1 基于光纤电流传感器的局放实验系统
  • 5.2 实验结果
  • 5.3 局放信号的时频谱图
  • 5.4 局放时频特征提取
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 基于光纤电流传感器的局放信号模式识别
  • 6.1 局放信号分维数估计方法
  • 6.1.1 分形简介
  • 6.1.2 分形维数
  • 6.1.3 局放三维时频谱图的面分形维
  • 6.2 神经网络的模式识别
  • 6.3 本章小结
  • 第七章 结论
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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