Метод неразрушающего контроля состояния однофазных и трёхфазных трансформаторов на основе частотных характеристик
https://doi.org/10.21122/2220-9506-2025-16-2-158-167
Аннотация
Cуществуют различные методы диагностики трансформаторов. Анализ используемых методов и диагностических систем указывает на достижение определённой сложности дальнейшего развития существующих методов и диагностических систем. Это обусловлено сложностью входных сигналов, достаточно большим числом параметров, нелинейными множественными динамическими взаимосвязями. Одним из наиболее перспективных видов диагностики, на сегодняшний момент, является анализ частотных характеристик трансформатора. Целью данной работы являлось выявление различных дефектов трансформатора с помощью анализа частотных характеристик. В данной работе для обнаружения дефектов сердечника и обмоток использован анализ частотных характеристик на основе метода трёх вольтметров. В результате проведения серии экспериментов получены импедансные и фазо-частотные характеристики трансформаторов с дефектами сердечника и обмоток. Данные характеристики показывают значительные различия между нормальным и аварийным состояниями трансформаторов. Полученные характеристики в виде изображений являются исходными данными для свёрточной нейронной сети, определяющей вид дефекта. Использование частотных характеристик однофазных и трёхфазных трансформаторов при диагностировании предотказных состояний и отказов позволит создать универсальный программно-аппаратный комплекс диагностики для трансформаторов различных типов и номинальных данных.
Об авторах
И. Л. Громыко
Белорусский государственный университет транспорта
Беларусь
Беларусь
Адрес для переписки:
Громыко И.Л.–
Белорусский государственный университет транспорта,
ул. Кирова, 34, г. Гомель 246653, Беларусь
e-mail: ivangromyko95@mail.ru
В. Н. Галушко
Белорусский государственный университет транспорта
Беларусь
Беларусь
ул. Кирова, 34, г. Гомель 246653
Список литературы
1. Mahmoudi N, Samimi MH, Mohseni H. Experiences with transformer diagnosis by DGA: case studies. IET Generation, Transmission & Distribution. 2019;13(23):5431-5439. doi: 10.1049/iet-gtd.2019.1056
2. Behjat V, Mahvi M, Rahimpour E. A new statistical approach to interpret power transformer frequency response analysis: Nonparametric statistical methods. 2015 30th International Power System Conference (PSC), Tehran, Iran. 2015;142-148. doi: 10.1109/IPSC.2015.7827740
3. Samimi MH, Tenbohlen S, Akmal AAS, Mohseni H. Evaluation of numerical indices for the assessment of transformer frequency response. IET Generation, Transmission & Distribution. 2017;11(1):218-227. doi: 10.1049/iet-gtd.2016.0879
4. Zhao Z, Yao C, Li C, Islam S. Detection of Power Transformer Winding Deformation Using Improved FRA Based on Binary Morphology and Extreme Point Variation. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2018;65(4):3509-3519. doi: 10.1109/TIE.2017.2752135
5. Tarimoradi H, Gharehpetian GB. Novel Calculation Method of Indices to Improve Classifi-cation of Transformer Winding Fault Type, Location, and Extent. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2017;13(4):1531-1540. doi: 10.1109/TII.2017.2651954
6. Jahan MS, Keypour R, Izadfar HR, Keshavarzi MT. Locating power transformer fault based on sweep frequency response measurement by a novel multistage approach. IET Science, Measurement & Technology. 2018;12(8):949-957. doi: 10.1049/iet-smt.2018.0003
7. Contin A, Rabach G, Borghetto J, Nigris MD, Passaglia R, Rizzi G. Frequency-response analysis of power transformers by means of fuzzy tools. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. 2011;18(3):900-909. doi: 10.1109/TDEI.2011.5931079
8. Bigdeli M, Vakilian M, Rahimpour E. A probabilistic neural network classifier based method for transformer winding fault identification through its transfer function measurement. International Transactions on Electrical Energy Systems. 2013;23(3):392-404. doi: 10.1002/etep.668
9. Гизатулин И.А. Построение системы диагностики и мониторинга силового трансформатора 110 КВ / Гизатулин И.А., Воркунов О.В. // Сборник научных статей по материалам XVI Международной научно-практической конференции (3 декабря 2024 г., г. Уфа). В 3 ч. Ч.1 / – Уфа: Изд. Научно-издательский центр Вестник науки, 2024. – С. 64–68.
10. Суходолов, Ю.В. Возможность определения дефектов в обмотках электрических машин частотными методами / Ю.В. Суходолов, А.В. Исаев, В.В. Зеленко, С.В. Сизиков // Метрология и приборостроение. – 2022. – Том 98. – № 3. – С. 10-17.
11. Moradzadeh A, Moayyed H, MohammadiIvatloo B, Gharehpetian GB, Aguiar AP. Turn-to-Turn Short Circuit Fault Localization in Transformer Winding via Image Processing and Deep Learning Method. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022;18(7):44174426. DOI: 10.1109/TII.2021.3105932
12. Vosoughi A. and M. Hamed Samimi. Evaluation of the Image Processing Technique in Interpretation of Polar Plot Characteristics of Transformer Frequency Response. 2022 International Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP), Ahvaz, Iran, Islamic Republic of, 2022;1-6. doi: 10.1109/MVIP53647.2022.9738771
13. Hramyka I. Development of Software and Hardware for Identification of Interturn Short Circuit in Single-Phase Transformers. 2024 Third International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T), Raipur, India. 2024;241-246. doi: 10.1109/ICPC2T60072.2024.10474962
14. Galushko VN, Hramyka IL, Ermolenko DV. Development of methodological principles of diagnostics of transformers of the non-pulling railroad power supply system with the help of artificial neural networks. Мonograph, Ministry of Transport and Communications of the Republic of Belarus, Homel, BSUT, 2025, 167 p.
Рецензия
Для цитирования:
Громыко И.Л., Галушко В.Н. Метод неразрушающего контроля состояния однофазных и трёхфазных трансформаторов на основе частотных характеристик. Приборы и методы измерений. 2025;16(2):158-167. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2025-16-2-158-167
For citation:
Hramyka I.L., Galushko V.N. Method of Non-Destructive Control of Single-Phase and Three-Phase Transformers's Condition on the Basis of Frequency Characteristics. Devices and Methods of Measurements. 2025;16(2):158-167. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2220-9506-2025-16-2-158-167
Просмотров:
77
Послать статью по эл. почте 