Обнаружение и классификация предотказных и дефектных состояний трансформаторов сверточными нейронными сетями

Abstract

Современная диагностика трансформаторов является довольно долгим и затратным мероприятием. Часто необходимо провести целый ряд непростых испытаний, так как современные методы диагностики не всегда однозначно указывают на место и вид дефекта. Это обусловлено сложностью входных сигналов, достаточно большим числом входных факторов, нелинейными множественными динамическими взаимосвязями с другими параметрами. Надежность электрических машин и трансформаторов в значительной степени определяется надежностью обмоток, которая в свою очередь во многом зависит от состояния изоляции обмоток. Традиционные методы испытаний включают в себя измерение различных параметров, таких как полное сопротивление короткого замыкания, потери холостого хода, коэффициент трансформации, ток намагничивания, сопротивление обмотки и др. Одним из наиболее перспективных видов диагностики на сегодняшний момент является метод частотных характеристик, который нашел широкое применение для обнаружения и оценки повреждений трансформаторов во время их транспортирования, а также с помощью одного набора измерений позволяет получить информацию о механическом состоянии магнитопровода, обмоток и прессующей конструкции. Он доказал свою способность выявлять повреждения в обмотках при испытаниях на стойкость при КЗ. Этот метод обнаружения дополняет визуальный осмотр, поскольку позволяет выявить небольшие изменения размеров обмоток, которые не всегда можно разглядеть. При этом небольшие перемещения отводов и других частей не всегда могут быть легко обнаружены с помощью частотных характеристик. В данной работе для обнаружения и классификации дефектов обмоток предлагается метод, основанный на анализе частотных характеристик с помощью метода трех вольтметров и сверточных нейронных сетей.