周卫华，男，生于1972年6月，中共党员，毕业于西安交通大学高电压与绝缘技术专业，教授级高级工程师，国网湖南电科院院长，国网电力设施噪声与振动实验室主任。担任“全国高电压测试委员会”委员、省电机工程学会高电压技术专委会主任委员，长期从事高电压技术和输电线路技术的科研、技术、生产和管理工作。现任国网湖南省电力有限公司电力科学研究院院长，参与完成国网公司重大科技项目数项，独立主持和参与省公司科研项目20余项，曾获得湖南省科学技术进步奖一等奖2次、二等奖1次，国网公司科技进步三等奖2次，华中网局科技进步一等奖1次、国网湖南公司科技进步一、二、三等奖20余次。发表核心期刊及以上论文10余篇。

前言

电力设备产生的声音与振动信号与其运行状态存在密切联系，其中蕴含了丰富的设备状态信息，充分利用这些信息能够为电力设备运行状态检测与故障诊断提供有效的技术手段。过去的几十年，对以振动信号作为电力设备状态监测量用于故障诊断已开展了大量研究，但技术仍不成熟，现场实际应用案例相对较少，效果仍有待提高。可听声音信号由于容易受到外界环境因素干扰，在电力设备故障监测中的研究与应用甚少，作为诊断设备故障的关键参量一直处于重视程度不够的状态。

研究与现场应用案例表明，振动与声音信号能够及时跟踪设备状态变化，具有检测及时性强的特点，可在萌芽阶段发现设备缺陷。但电力设备声音与振动信号产生机理与传播路径复杂，由于设备故障类型众多，准确提取能够区分不同缺陷及缺陷程度的声音与振动信号特征的难度很大。同时，作为较新的检测手段，基于声音与振动的电力设备故障诊断技术存在现场实测故障样本数量匮乏的问题，从而增加了提高故障诊断准确性的难度。

我们在基于声音与振动信号的电力设备运行状态检测与故障诊断方面开展了许多研究工作，包括电力设备声音与振动特性、检测方法、预处理方法、信号分离方法、特征提取、模式识别、检测装置研发与应用等方面。许多成果已经应用到生产实际中，如电力变压器声纹监测系统、直流偏磁在线监测装置、抗环境干扰声压级计、站界噪声监测装置等，取得了良好的应用效果。

为了集中体现基于声音与振动信号的设备运行状态检测与故障诊断方面的研究成果，我们综合了自身研究成果以及其他学者的若干研究成果，通过有机整合完成了本书，希望能够为相关行业的研究人员提供参考。同时，也期望通过该书抛砖引玉，使基于声音与振动的电力设备故障诊断技术取得新进展、新突破，从而完善智能运检技术，提高智能运检成效，更好地服务电力设备安全、稳定运行。

本书共分为8章。第1章主要介绍了电力设备故障诊断技术的发展现状、典型故障诊断技术、电网公司智能运检技术应用情况，总结并分析了现阶段电力设备声学与振动故障诊断技术，包括*新的声学成像技术。第2章介绍了声学基础知识。第3章介绍了噪声与振动检测技术，包括传感器、校准技术、测试方法、信号处理方法、检测系统以及检测方法等内容。第4章介绍了声学与振动信号分析技术，包括数字滤波、小波分析、小波包分解、谱减法、短时窗法、盲源分离方法等，并对上述方法处理效果进行实例分析。第5章介绍了电力变压器（电抗器）声学与振动故障诊断技术，包括变压器故障特征提取方法、特征分布规律以及故障诊断方法。第6章介绍了开关类设备声学与振动诊断技术，给出了详细的基于声学与振动检测技术的故障诊断案例。第7章介绍了旋转类电力设备声学与振动诊断技术，包括转子不平衡、动静部件摩擦、转子热变形、部件松动等机械故障诊断。第8章介绍了输电线路声学与振动诊断技术，包括架空输电线路绝缘子污秽度声纹监测、线路舞动监测、电缆接头绝缘状态超声检测等。

本书在编写过程中，查阅了大量资料，参考和引用了有关书籍、论文的部分内容，谨向这些作者表示衷心的感谢。由于本书内容涉及面广、相关技术发展迅速，加之编者水平有限，书中难免存在疏漏与错误之处，恳请读者批评指正。

著者

2022年5月

目录


第1章绪论(1)

1.1电力设备故障诊断技术概述(1)

1.1.1电力设备故障诊断的含义(1)

1.1.2电力设备故障诊断的意义(1)

1.1.3电力设备故障诊断技术的发展(3)

1.1.4典型状态评价与故障诊断技术(3)

1.1.5智能运检技术应用情况分析(12)

1.1.6状态监测与故障诊断系统构成(15)

1.2电力设备声学与振动特性概述(16)

1.2.1变压器振动噪声(17)

1.2.2电抗器振动噪声(20)

1.2.3电容器振动噪声(21)

1.2.4开关柜设备振动噪声(21)

1.2.5线路、金具噪声(22)

1.2.6通风风机噪声(23)

1.3电力设备声学与振动故障诊断技术概述(23)

1.3.1噪声与振动诊断技术(23)

1.3.2声学成像故障诊断技术(26)

参考文献(29)

第2章声学基础(31)

2.1声学基本概念(31)

2.1.1声波的产生(31)

2.1.2波动方程(33)

2.2机械振动基本概念(34)

2.2.1简谐振动方程(34)

2.2.2振动位移、速度和加速度(36)

2.2.3振动分析模型(38)

2.3基本声学参量(41)

2.3.1声压、声强和声功率(41)

2.3.2声学参量的级与运算(43)


2.4声音的传播特性(47)

2.4.1声场分类(47)

2.4.2声波的传播(48)

2.4.3惠更斯原理(55)

2.4.4多普勒效应(55)

参考文献(56)

第3章噪声与振动检测技术(57)

3.1噪声与振动检测系统(57)

3.2传感器(57)

3.2.1声传感器(58)

3.2.2振动传感器(59)

3.2.3传感器的选用原则(60)

3.3传感器校准与使用(61)

3.3.1校准方法(61)

3.3.2传声器校准(62)

3.3.3振动传感器校准(64)

3.3.4传感器使用(65)

3.4声学信号采集(65)

3.4.1信号分类(65)

3.4.2信号采集(66)

3.4.3信号采集设备(66)

3.5声学信号处理(69)

3.5.1时域分析(69)

3.5.2频域分析(71)

3.5.3时频分析(73)

3.6噪声与振动测试方法(73)

3.6.1噪声检测方法(73)

3.6.2振动检测方法(74)

参考文献(75)

第4章声学与振动信号分析技术(77)

4.1数字滤波去噪技术(77)

4.1.1无限脉冲响应(IIR)数字滤波器设计(77)

4.1.2FIR数字滤波器设计(80)

4.2小波分析(82)

4.3小波包分析(85)

4.4语音增强技术(87)

4.4.1谱减法语音增强技术(87)

4.4.2自相关处理抗噪法语音增强技术(88)

4.4.3利用Weiner滤波法的语音增强技术(89)

4.5短时窗法(89)

4.6盲源分离方法(90)

4.6.1盲源分离数学模型(91)

4.6.2盲源分离的预处理方法(92)

4.6.3基于极大似然的固定点算法(93)

4.6.4子带独立分量分析(SDICA)算法(94)

4.6.5基于互信息的分离算法(95)

4.6.6分离效果评价指标(97)

4.7电力设备声学与振动信号分析实例(98)

4.7.1电力设备声信号抗外界噪声干扰预处理(98)

4.7.2变电站主要声源噪声信号分离(104)

4.7.3配电变压器声音与振动信号盲源分离(108)

4.7.4高压并联电抗器声音与振动信号盲源分离(124)

4.8其他技术在变压器声音信号处理中的应用(132)

4.8.1数字图像及图像处理技术(132)

4.8.2变压器声纹图像的点运算(135)

4.8.3变压器声纹图像空间域增强(141)

参考文献(144)

第5章电力变压器(电抗器)声学与振动故障诊断技术(147)

5.1故障特征提取(147)

5.1.1特征量提取概述(147)

5.1.2典型变压器声信号特征提取方法(153)

5.1.3变压器声信号典型特征(157)

5.1.4变压器声纹特征有效性分析(160)

5.2数据分布特征测度(163)

5.2.1集中趋势的度量(164)

5.2.2离散程度的度量(165)

5.2.3偏态与峰态的度量(167)

5.2.4数据分布箱线图(168)

5.3数据正态性检验方法(170)

5.3.1SW检验(171)

5.3.2KS检验(172)

5.3.3PP图与QQ图(173)

5.4变压器声纹特征分布规律统计分析(174)

5.4.1声压级与电压等级(174)

5.4.2声压级与冷却方式(175)

5.4.3声压级特征数量分布(176)

5.4.4奇偶次谐波比与电压等级(178)

5.4.5奇偶次谐波比与冷却方式(179)

5.4.6奇偶次谐波比特征数量分布(180)

5.4.7能量比重特征分布(180)

5.4.8频谱复杂度与电压等级(183)

5.4.9频谱复杂度与冷却方式(184)

5.4.10频谱复杂度特征参数的数量分布(185)

5.4.11运行时间对变压器声纹特征参数分布的影响(185)

5.5变压器声纹特征数据正态性检验(188)

5.6变压器声纹特征模式识别(190)

5.6.1基于LSSVM的变压器运行状态评价(190)

5.6.2变压器谐波负载模式识别(196)

5.6.3变压器直流偏磁模式识别(197)

5.6.4变压器不平衡负载模式识别(199)

5.7基于深度学习的变压器声纹图像识别技术(202)

5.7.1变压器声纹图谱数据库建设方案(202)

5.7.2ONAN变压器声纹图谱数据库(204)

5.7.3ONAF变压器声纹图谱数据库(207)

5.7.4基于深度学习的变压器声纹图谱图像识别(210)

参考文献(214)

第6章开关类设备声学与振动诊断技术(215)

6.1开关类设备(215)

6.2故障产生原因(216)

6.3故障检测方法(218)

6.3.1常用检测方法分类(218)

6.3.2超声波法(219)

6.4故障诊断案例(221)

6.4.1施工安装问题引起的设备问题(221)

6.4.2长期运行老化引起的设备问题(227)

6.4.3运行环境导致的设备问题(238)

6.4.4产品设计导致的开关柜异常振动诊断(244)

参考文献(257)

第7章旋转类电力设备声学与振动诊断技术(259)

7.1概述(259)

7.2转子不平衡引起的振动故障(261)

7.2.1转子的变形规律和振动特性(262)

7.2.2不平衡振动故障案例分析(265)

7.3动静部件摩擦引起的振动故障(271)

7.3.1摩擦故障机理分析(271)

7.3.2摩擦故障特征(273)

7.3.3摩擦振动故障案例分析(274)

7.4转子热变形引起的振动故障分析(287)

7.4.1热变形故障特征分析(287)

7.4.2转子常见热变形原因分析(289)

7.4.3转子热变形振动故障案例分析(290)

7.5电气故障引起的振动故障分析(293)

7.5.1电气缺陷引起的振动故障原因分析(293)

7.5.2电气缺陷引起的振动故障案例分析(294)

7.6部件松动引起的振动故障分析(300)

7.6.1部件松动引起的振动故障原因分析(300)

7.6.2部件松动引起振动故障案例分析(301)

参考文献(307)

第8章输电线路声学与振动诊断技术(310)

8.1架空输电线路绝缘子污秽度声纹监测(310)

8.1.1绝缘子污秽放电机理(310)

8.1.2绝缘子污秽放电在线监测技术(313)

8.1.3绝缘子污秽试验与实验室测试(315)

8.1.4绝缘子污秽放电声纹特征提取(336)

8.1.5输电线路声纹监测装置及系统(340)

8.2架空输电线路舞动监测(347)

8.2.1架空输电导线舞动形成的基本原理(347)

8.2.2架空输电导线舞动的危害与防治(349)

8.2.3架空输电导线舞动在线监测技术(352)

8.2.4基于振动传感器的导线舞动在线监测装置及系统(356)

8.3电力电缆接头绝缘状态超声检测(362)

8.3.1电力电缆接头放电基本原理(363)

8.3.2电力电缆接头放电的危害及特征分析(365)

8.3.3电力电缆绝缘状态检测方法(366)

8.3.4基于超声波检测法的电缆接头放电在线监测装置(369)

参考文献(377)