1、器状态监测方面理论研究和探索。在对变压器振动信号分析处理上主要利用小波包变换理论和希尔伯特黄变换理论，以及基于这两种理论时间尺度频率分析方法，并利用该法对铁芯松动故障进行了分析和诊断,具体如下小波包分析法小波分析可以对信号进行有效时频分解,但由于其尺度是按二进制变化,所以在高频频段其频率分辨率较差,而在低频频段其时间分辨率较差小波包分析对高频空间也实施类似于对低频空间处理,即将高频空间也进行逐渐细化分割,改善了小波变换分析性能。基于此小波包理论，有人提出了种变压器“能量故障”诊断模式识别方法，建立起能量变化与变压器铁芯故障映射关系，得到了种表征铁芯状况判据。当变压器铁芯发生故障后,其器身振动特性将会有明显改变,主要表现在不同频率段振动信号具有不同衰减或增强现象。正是由于铁芯故障对振动信号各频率成份抑制或增强作用,使得振动信号些频率成份可能衰减,而另些频率成份可能增强,因此,与正常振动信号相比,相同频带内信号能量会有着较大差别,些频带内三峡大学全日制专业学位硕士学位论文信号能量减小,而另外些频带内信号能量增大。也就是说,在各频率成份信号能量中,包含着丰富故障信息。要从测得变压器器身振动信号确定铁芯状况，应该确定在正常与各种故障状态下特征矢量特征值。特征值确定有两种方法通过对变压器进行建模，进行模型分析求得，此法非常复杂繁琐通过试验统计方法确定，此法不依赖电力变压器模型，在实际中可方便实现。国内有人对变压器在空载条件下器身振动进行了测试，空载时变压器器身振动主要是由铁芯振动引起。试验通过压电式加速度传感器来获取变压器器身振动加速度信号。仅从时域上虽然可以看出故障后振动加速度信号幅值比正常情况下发生了变化，但并不能看出究竟是哪频段信号发生了怎样变化，因此也就难以形成确定判据来。

2、对小波母函数选择问题，使小波分解结果可能存在失真问题。变换不但可以获得频段能量特征，而且能获得信号局部瞬时频率，能够有效定位振动信号中特征频率，具有更高频率分辨率，能获得更准确谱结构。但其中经验模态分解自身缺陷会影响后续希尔伯特变换效果，如分解可能产生虚假本征模态函数，也可能会引入模态混叠问题等，这都会影响诊断变压器铁芯状态时准确性，对压紧故障产生误报或漏报现象。针对上述问题，有人提出种基于小波包变换和希尔伯特黄变换时间尺度频率分析方法。该法通过计算重构信号与原振动信号之间平均误差和残差百分比选择合适小波母函数，利用相关度阀值方法筛选与原信号有更强相关性频带，借助对小波包处理过信号进行时间频率域内特征表示，从而能够对铁芯压紧松动故障进行分析和诊断。有限元振动分析法前述各种方法，其重点基本都放在,三峡大学全日制专业学位硕士学位论文目录选题依据与意义绪论引言变压器绕组和铁芯故障常用检测方法振动分析法提出振动分析法研究现状本文研究主要内容变压器振动机理及仿真研究变压器振动机理研究变压器振动特性仿真研究本章小结变压器振动检测系统搭建检测装置总体构成及主要特点硬件构成软件开发本章小结试验研究试验平台和方案试验结果分析本章小结现场应用变电站主变振动测试变电站主变振动测试总结与展望参考文献致谢附录三峡大学全日制专业学位硕士学位论文选题依据与意义电力变压器作为电网枢纽设备，其运行可靠性直接关系到电力系统安全与稳定。绕组和铁芯是变压器关键部件，其紧固程度将因为运输安装运行老化以及承受短路冲击而逐渐降低，甚至可能出现明显铁芯松动和绕组变形，这些情况将对电力变压器抵御短路冲击能力产生巨大威胁，并可能造成绝缘强度进步下降。国家电网公司对及以上电压等级变压器事故统计结果表明，运行时间小于年即发生。

3、振动信号数据指纹库。三峡大学全日制专业学位硕士学位论文参考文献李常喜，电力设备诊断技术概论，北京，水利电力出版社，陈维荣，宋永华，孙锦鑫,电力系统设备状态监测概念及现状，电网技术达夫勒,彭曼,电机状态监测，北京，水利电力出版社,王军电机与变压器北京机械工业出版社，吴书有，基于振动信号分析方法电力变压器状态监测与故障诊断研究合肥中国科学技术大学博士论文,汲胜昌，刘味果，李彦明，“小波包分析在振动法监测变压器铁芯及绕组状态中应用”中国电机工程学报，汲胜昌,刘味果,等变压器铁心及绕组状况振动测试系统高电压技术熊卫华，“经验模态分解方法及其在变压器状态监测中应用研究”，浙江大学博士学位论文，浙江杭州刘毅华，赵光宙“希尔伯特黄变换在电力系统故障检测中应用研三峡大学全日制专业学位硕士学位论文究”，继电器，熊卫华，赵光宙“基于希尔伯特黄变换变压器铁芯振动特性分析”，电工技术学报””谢坡岸，饶柱石，朱子述“大型变压器绕组有限元建模与分析”，振动与冲击，谢坡岸，年月“振动分析法在电力变压器绕组状态监测中应用研究”上海交通大学博士学位论文肖登明电力设备在线监测与故障诊断上海上海交通大学出版社，程鹏,俘来生,吴广宁等大型变压器油中溶解气体在线监测技术进展电力自动化设备陈化钢电力设备预防性实验技术问答北京中国水利水电出版社杨廷方，变压器在线监测与故障诊断新技术研究武汉华中科技大学博士学位论文，金文龙，陈建华，李光范等，全国及以上等级电力变压器短路损坏事故统计分析，电网技术王梦云,凌愍，大型电力变压器短路事故统计与分析，变压器孙定华，略论变压器短路事故及变压器轴向失稳,变压器赵阳德，刘民等，年变压器事故和缺陷统计分析及对策,山东电力技术徐名通，电力变压器运行与检修，水利水电出版社，年月,凌愍，王。

4、损坏事故电力变压器台次占事故变压器总台次，其中绕组损坏和铁芯问题则分别占到了和。如果能够通过科学振动检测及时发现此类隐患，将有效降低事故率，提高电网安全稳定水平。近年来，直流偏磁和低频谐振引起变压器异常振动问题也越来越引起关注，例如，年月日，冀北电力公司变电站发生了四次主变声音异常情况，同时该地区多个风厂主变也出现声音异常现象，但由于当时缺乏有效振动检测手段和诊断方法，在进行原因分析时缺乏有力数据支撑。由此可见，开展电力变压器铁芯及绕组异常振动检测技术和诊断方法研究，对于及时发现变压器设备隐患提高检修效率避免重大事故发生具有重要意义。三峡大学全日制专业学位硕士学位论文国内外文献资料综述目前已有美国俄罗斯和加拿大等几个国家对振动信号分析法进行了初步研究,仅俄罗斯进入现场试用，已在多台大型油式电力变压器上试用，试用结果证实了这种方法可适用于各种类型变压器，用这种方法诊断结果与台变压器吊罩检查结果几乎完全致，准确率高达。其不足之处在于未对绕组铁芯振动特性进行充分研究，分析判断需要较丰富经验未对振动信号频率特征进行深入分析在监测铁芯故障时这种方法存在很大局限性。等人分别进行了空载和负载测试，以单独获得因铁芯振动和绕组振动引起变压器箱体振动，并对信号进行快速傅立叶变换得到振动信号频域特征，评价变压器绕组压紧状况。该研究取得了定成果，但忽视了不同负载时绕组振动情况改变。和等人研究了在传播路线上振动相位幅值变化情况以及其与电流电压温度之间数值关系，绕组主要振动成份为电网频率二倍，绕组振动与电流平方成正比，铁芯振动与电压平方成正比研究同时通过实验来确定电流平方和电压平方值相关性，如果相关系数发生改变，并给出警告，提示可能存在绕组变形故障。近些年来国内已有不少学者开始利用振动分析法进行变。

5、衡量变压器发生故障程度大小。利用小波包算法,可以分别对试验变压器在正常和故障状态下振动信号进行层小波包分解,构造出各自特征矢量,建立“特征矢量变压器运行状态”对应关系。试验分析结果表明，只有层小波包分解结果可以作为非常有效且简便判据来判断变压器铁芯是否有故障以及产生故障原因。虽然基于小波包得到能力特征矢量可以作为故障特征矢量用于实际运行电力变压器铁芯故障诊断，但此法广泛应用需要对实际运行变压器进行大量数据积累，否则难以保证判断准确性。综之，小波包分析法有两点不足是没有大量变压器正常运行时数据库，难以保证判断精确性二是没有建立变压器数学模型从而缺少振动信号可以反映变压器运行状况理论支持。并且小波包分析方法本身存在无法预测固有频率改变，频率分辨率差，缺少对小波基优化选择等问题。希尔伯特黄变换法希尔伯特黄变换是上世纪末由美国国家航空宇航局提出适用于非稳态非线性信号处理技术。技术由两部分构成，第部分是经验模态分解，利用包络技术把信号分解成若干个体本征模态函数和个残余信号第二部分是希尔伯特变换，通过对各进行获得每个对应瞬时频率和振幅，最后得到时间频率振幅或能量三维谱图。变压器铁芯受力引起振动，其频率成份较复杂，因为铁芯励磁产生磁致伸缩现象存在很强非线性，以及沿铁芯内框和外框磁通路径长短不同，所以铁芯振动与绕组振动有所不同，铁芯除了基频信号网频倍之外，还包括高次谐波分量，并且铁芯振动在向箱体表面传播过程中会受到电磁场干扰局部放电干扰以及冷却系统影响，因此箱体振动加速度信号中会存在大量低频和高频噪声。希尔伯特黄变换可以根三峡大学全日制专业学位硕士学位论文据被分析信号自身特点，自适应选择频带，提取信号时频局部化特征信息，与小波理论相比，不仅可以得到信号局部能量特征，还可以获得信号局部瞬。

6、器状态监测方面理论研究和探索。在对变压器振动信号分析处理上主要利用小波包变换理论和希尔伯特黄变换理论，以及基于这两种理论时间尺度频率分析方法，并利用该法对铁芯松动故障进行了分析和诊断,具体如下小波包分析法小波分析可以对信号进行有效时频分解,但由于其尺度是按二进制变化,所以在高频频段其频率分辨率较差,而在低频频段其时间分辨率较差小波包分析对高频空间也实施类似于对低频空间处理,即将高频空间也进行逐渐细化分割,改善了小波变换分析性能。基于此小波包理论，有人提出了种变压器“能量故障”诊断模式识别方法，建立起能量变化与变压器铁芯故障映射关系，得到了种表征铁芯状况判据。当变压器铁芯发生故障后,其器身振动特性将会有明显改变,主要表现在不同频率段振动信号具有不同衰减或增强现象。正是由于铁芯故障对振动信号各频率成份抑制或增强作用,使得振动信号些频率成份可能衰减,而另些频率成份可能增强,因此,与正常振动信号相比,相同频带内信号能量会有着较大差别,些频带内三峡大学全日制专业学位硕士学位论文信号能量减小,而另外些频带内信号能量增大。也就是说,在各频率成份信号能量中,包含着丰富故障信息。要从测得变压器器身振动信号确定铁芯状况，应该确定在正常与各种故障状态下特征矢量特征值。特征值确定有两种方法通过对变压器进行建模，进行模型分析求得，此法非常复杂繁琐通过试验统计方法确定，此法不依赖电力变压器模型，在实际中可方便实现。国内有人对变压器在空载条件下器身振动进行了测试，空载时变压器器身振动主要是由铁芯振动引起。试验通过压电式加速度传感器来获取变压器器身振动加速度信号。仅从时域上虽然可以看出故障后振动加速度信号幅值比正常情况下发生了变化，但并不能看出究竟是哪频段信号发生了怎样变化，因此也就难以形成确定判据来。

7、频率，能够有效定位振动信号中特征频率，具有更高频率分辨率，能获得更准确谱结构，更适用于非线性非平稳信号分析，已经逐渐在电力设备状态监测与故障诊断领域，尤其是变压器绕组和铁芯状态监测方面得到重视和应用。存在问题算法缺乏严格数学基础，其完备性收敛性唯性和正交性数学验证仍有待解决分解可能产生虚假本征模态函数，或引入模态混叠筛选方法和终止条件选择等问题边界处理问题包络线拟合方法选择等问题。时间尺度频率分析方法小波包仅以各频带能量分布和变化作为特征向量是不充分，忽略了铁芯振动频率信息小波包是种时间尺度分析方法，导致其频率分辨率较低，在利用小波包理论进行变压器振动监测相关文献中，均忽视了对小波母函数选择问题，使小波分解结果可能存在失真问题。变换不但可以获得频段能量特征，而且能获得信号局部瞬时频率，能够有效定位振动信号中特征频率，具有更高频率分辨率，能获得更准确谱结构。但其中经验模态分解自身缺陷会影响后续希尔伯特变换效果，如分解可能产生虚假本征模态函数，也可能会引入模态混叠问题等，这都会影响诊断变压器铁芯状态时准确性，对压紧故障产生误报或漏报现象。针对上述问题，有人提出种基于小波包变换和希尔伯特黄变换时间尺度频率分析方法。该法通过计算重构信号与原振动信号之间平均误差和残差百分比选择合适小波母函数，利用相关度阀值方法筛选与原信号有更强相关性频带，借助对小波包处理过信号进行时间频率域内特征表示，从而能够对铁芯压紧松动故障进行分析和诊断。有限元振动分析法前述各种方法，其重点基本都放在测变压器油箱壁振动信号来判断其绕组和铁芯故障方法是可行。下步研究工作可以从以下几点展开分离铁芯振动信号和绕组振动信号考虑油温对振动信号影响对比分析变压器容量不同时振动信号变化积累现场实时振动信号数据，建立变压器。

8、振动信号数据指纹库。三峡大学全日制专业学位硕士学位论文参考文献李常喜，电力设备诊断技术概论，北京，水利电力出版社，陈维荣，宋永华，孙锦鑫,电力系统设备状态监测概念及现状，电网技术达夫勒,彭曼,电机状态监测，北京，水利电力出版社,王军电机与变压器北京机械工业出版社，吴书有，基于振动信号分析方法电力变压器状态监测与故障诊断研究合肥中国科学技术大学博士论文,汲胜昌，刘味果，李彦明，“小波包分析在振动法监测变压器铁芯及绕组状态中应用”中国电机工程学报，汲胜昌,刘味果,等变压器铁心及绕组状况振动测试系统高电压技术熊卫华，“经验模态分解方法及其在变压器状态监测中应用研究”，浙江大学博士学位论文，浙江杭州刘毅华，赵光宙“希尔伯特黄变换在电力系统故障检测中应用研三峡大学全日制专业学位硕士学位论文究”，继电器，熊卫华，赵光宙“基于希尔伯特黄变换变压器铁芯振动特性分析”，电工技术学报””谢坡岸，饶柱石，朱子述“大型变压器绕组有限元建模与分析”，振动与冲击，谢坡岸，年月“振动分析法在电力变压器绕组状态监测中应用研究”上海交通大学博士学位论文肖登明电力设备在线监测与故障诊断上海上海交通大学出版社，程鹏,俘来生,吴广宁等大型变压器油中溶解气体在线监测技术进展电力自动化设备陈化钢电力设备预防性实验技术问答北京中国水利水电出版社杨廷方，变压器在线监测与故障诊断新技术研究武汉华中科技大学博士学位论文，金文龙，陈建华，李光范等，全国及以上等级电力变压器短路损坏事故统计分析，电网技术王梦云,凌愍，大型电力变压器短路事故统计与分析，变压器孙定华，略论变压器短路事故及变压器轴向失稳,变压器赵阳德，刘民等，年变压器事故和缺陷统计分析及对策,山东电力技术徐名通，电力变压器运行与检修，水利水电出版社，年月,凌愍，王。

参考资料：

[1]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号39（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[2]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号43（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[3]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号42（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[4]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号37（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[5]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号37（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[6]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号66（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[7]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号45（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[8]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号51（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[9]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号40（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[10]校园教育培训七年级上第一课散步动态PPT课件 编号36（第14页，发表于2022-06-25 00:09）

[11]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号40（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[12]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号37（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[13]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号44（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[14]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号42（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[15]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号40（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[16]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号49（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[17]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号43（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[18]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号37（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[19]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号52（第25页，发表于2022-06-25 00:09）

[20]2020红色党政风抗美援朝保家卫国党政军警通用PPT课件 编号38（第25页，发表于2022-06-25 00:09）