[0001] 本发明涉及了变压器振动信号分离技术领域，具体涉及了一种变压器振动信号波形分离方法、系统、设备及介质。

[0002] 电力变压器是电网中昂贵且重要的枢纽设备，其运行可靠性直接关系到整个电力系统的安全与稳定。运行中的电力变压器受到电、热和机械应力的作用，具有多种潜在故障类型。据统计，超过30%的变压器事故涉及绕组故障，主要原因为绕组抗短路能力不足。绕组机械特性的劣化往往具有长期性和累积性。绕组机械状态劣化会降低变压器匝间和端部绝缘性能，最终引起重大事故。为提升变压器运行维护水平、保障电网安全可靠运行，有必要对电力变压器机械状态进行检测和诊断。

[0003] 变压器机械状态检测方法可分为离线检测方法和带电检测（在线监测）。离线方法以频率响应法、短路阻抗法、绕组对地电容测试等为主，带电检测（在线监测）方法包括振动信号分析法、在线电抗法、脉冲信号注入法等。振动法以其可灵敏反映绕组机械状态、易于实现带电检测（在线监测）、与系统无直接的电连接等优点受到了广泛的关注。目前，研究人员从振动机理、振动信号特征及故障诊断方法等方面开展了大量研究，然而现有的研究大多利用振动的频谱特征对绕组机械状态进行诊断，直接通过振动信号波形进行诊断的研究相对匮乏。变压器绕组在电动力作用下产生振动，一个工频周期内存在两个周期的振动信号，振动信号频率为2倍工频。振动信号作为反映变压器内部机械状态的重要信息源，蕴含着丰富的故障特征。但由于变压器运行过程中存在复杂的电磁、机械相互作用，振动信号往往呈现出非线性、非平稳特性，难以直接用于故障诊断。然而，由于绝缘材料的非线性特性，振动信号往往具有非线性特性，体现为两个周期的振动信号并非完全一致。当变压器绕组机械性能劣化时，两个周期振动信号的差异性往往会进一步加大，通过对比这两个周期振动信号可以辅助对绕组机械性能进行判断。然而，采用人工分离这两个周期信号费时费力，且准确度较低。

[0018] 为了使本发明的目的和技术方案更加清晰和便于理解。以下结合附图和实 施例，对本发明进行进一步的详细说明，此处所描述的具体实施例仅用于解释 本发明，并非用于限定本发明。

[0019] 变压器进行故障分析或故障预测的过程中，往往采用振动信号进行分析，将振动信号分离后往往能够更精准地进行故障分析或故障预测。变压器采用频率为50Hz的电网，因此能够采集多个工频周期为0.02s的振动信号，工频周期是指电力系统中交流电的周期。现有技术中采集的多个工频周期的振动信号往往难以做到精准分离。而变压器的一个工频周期的振动信号中往往可能存在两个周期的信号，将一个工频周期的振动信号的两个周期的信号进行精准分离，现有技术往往更加难以完成。

[0020] 本发明的构思在于，提供了一种变压器振动信号波形分离方法、系统、设备及介质。变压器振动信号波形分离方法主要包括：获取运行过程中设定时长的压器油箱表面的振动信号，根据时间顺序形成振动信号序列；
确定振动信号序列中最值对应的时间点所在位置；
以选取任一最值所在时间点位置作为初始参考点，根据所述初始参考点提取出一个工频周期的两个振动信号片段；
根据设定的偏移量对两个振动信号片段进行平移，分别计算不同偏移量时两个振动信号片段的相关系数，确定最优相关系数；
基于最优相关系数确定最终参考点，根据最终参考点得到一个工频周期内两个子周期的振动信号波形，进而分离出一个工频周期内的两个周期的振动信号。

[0021] 通过上述的方法精准有效的将工频周期内的振动信号分为两个半周期，由于工频周期通常是对称的（或接近对称），因此可以通过这种方式有效地分离出一个周期内的两个振动信号周期，有利于后续的变压器故障分析。

[0022] 下面将结合附图及具体的实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描 述，其中，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

[0023] 实施例1如图1‑图4所示，本实施例提供了一种变压器振动信号波形分离方法，如下为具体实施方式。

[0024] 首先，获取运行过程中设定时长的变压器油箱表面的振动信号，根据时间顺序形成振动信号序列。本实施例采用振动加速度传感器获取变压器油箱表面的振动信号。

[0025] 其中，在运行变压器油箱表面采集振动信号 ，采样率为Fs，N表示振动信号x(t)的采样点数。

[0026] 其次，确定振动信号序列中最值对应的时间点所在位置。

[0027] 具体地，根据获取的振动信号序列形成振动信号波形曲线图，波形曲线图用于描述不同时间点振动信号的幅值变化。根据所述波形曲线图，确定出幅值最大或幅值最小的振动信号对应的时间点值，并确定出对应的时间点值相对振动信号序列的位置。此外，振动信号序列中的角标位置与时间点位置相对应，本实施例还可通过搜索振动信号序列中的最大值，定位最大值所在振动信号序列中的角标位置j，将最大值角标位置作为初始参考点。

[0028] 如图2所示，将振动信号序列中的每个数据点（即每个时间点的振动信号幅值）映射到二维坐标系中，横轴表示时间，纵轴表示振动信号的幅值，通过连接这些数据点形成连续的曲线，即得到振动信号的波形曲线图。

[0029] 然后，以选取任一最值所在时间点位置作为初始参考点，根据初始参考点提取出一个工频周期的两个振动信号片段。

[0030] 具体地，识别出振动波形中的最大值或最小值（或两者都识别）及其对应的时间点，选取位于波形曲线图中间的一幅值最大值对应的振动信号，将所选取的振动信号对应的时间点位置作为初始参考点，这些最值点通常反映了振动信号中的显著变化，有助于后续定位和分析。因此，本实施例选取位于波形曲线图中间的一幅值最大值对应的振动信号，将所选取的振动信号对应的时间点位置作为初始参考点。根据设定的工频周期，分别提取初始参考点前半个工频周期、初始参考点后半个工频周期的振动信号子序列，形成一个工频周期的两个振动信号片段。

[0031] 然后，根据设定的偏移量对两个振动信号片段进行平移，分别计算不同偏移量时两个振动信号片段的相关系数，确定最优相关系数。

[0032] 具体地，两个振动信号片段每平移一个偏移量步长，就根据偏移后前半个工频周期、后半个工频周期的振动信号子序列计算相关系数；当偏移量达到半个工频周期时，暂停平移两个振动信号片段，进而得到偏移量‑相关系数曲线关系，如图3所示。

[0033] 根据偏移量‑相关系数曲线关系确定出最优相关系数。

[0034] 其中，偏移量步长根据获取的振动信号的采样率和采样点数确定。步长为1/Fs。

[0035] 最后，基于最优相关系数确定最终参考点，根据最终参考点得到一个工频周期内两个子周期的振动信号波形，进而分离出一个工频周期内的两个周期的振动信号。

[0036] 根据最优相关系数，确定对应的偏移量，根据所述的偏移量确定最终参考点，根据最终参考点确定对应时间点位置；基于对应时间点位置，将所述时间点位置前半工频周期长度对应的振动信号，作为一个工频周期中一个子周期的振动信号波形，将所述时间点位置后半工频周期长度对应的振动信号，作为一个工频周期内另一子周期的振动信号波形，如图4所示，将时间点位置后半工频周期的振动信号，作为一个工频周期内另一半周期的振动信号波形。

[0037] 为了更好的对本实施例进行描述，本实施例还通过一实例来对上述的本方法实施过程进行具体说明。

[0038] 在本实施例中采集的振动信号如图2所示，采集的时长为100ms，采样率Fs为20kS/s，采样点数为2000。

[0039] 为了更直观的说明，本实施例中选取振动信号的最大值，根据检索到振动信号的最大值时间点位置，定位到振动信号序列的相对位置，即定位幅值最大的振动信号对应角标为j。本实施中，最大值为165mg，最大值角标为1566。

[0040] 以j为初始基准点，往前提取半个工频周期的振动信号片段V1，往后提取半个工频周期的振动信号片段V2，V1和V2可分别表示为：

[0041]

[0042] 其中，N_half表示半个工频周期振动信号的长度，可表示为N_half=0.01*Fs。在本实例中，N_half可为200。

[0043] 设置偏移量i（1≤i≤N_half），V1和V2随偏移量移动，可分别表示为：

[0044]

[0045] 可以看出，偏移量i的范围为1至200。

[0046] 计算不同偏移量i下V1和V2的相关系数ri，得到偏移量‑相关系数曲线关系，如图3所示。同时得到相关系数序列 。确定相关系数序列R中存在的最大值对应角标k。

[0047] 基于最大相关系数对应角标k和初始基准点角标j和角标k得到最终参考点j+k，并结合半个工频周期信号长度N_half，成功分离出一个工频周期内的两个周期的振动信号。表示如下：

[0048]

[0049] 本实例中，基于振动信号长度N_half=200、角标j=1566和角标k=105，分离的振动信号如图3所示。其中红色曲线、绿色曲线分别为一个工频周期内的两个周期的振动信号。可以看出本方法能有效提取出两个周期的振动信号。

[0050] 通过将两个振动信号片段平移一定的偏移量，并计算平移后两个振动信号片段的相关系数。最优相关系数表明在该偏移量下，通过比较不同偏移量下的相关系数，找到相关系数最大的偏移量，即最优偏移，基于最优相关系数对应的平移量，精准地将工频周期内的振动信号分为两个半周期，由于工频周期通常是对称的（或接近对称），因此可以通过这种方式有效地分离出一个周期内的两个振动信号周期。为变压器绕组机械状态评估提供重要支撑，具有很好的实用价值。

[0051] 所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

[0052] 实施例2本发明再一个实施例中，提供一种变压器振动信号波形分离系统，该系统能够用于实现上述变压器振动信号波形分离方法，具体的，如图5所示，该变压器振动信号波形分离系统包括数据采集模块、最值确定模块、振动信号提取模块、相关系数确定模块以及信号分离模块。

[0053] 其中，数据采集模块，用于获取运行过程中设定时长的变压器油箱表面的振动信号，根据时间顺序形成振动信号序列；最值确定模块，用于确定振动信号序列中最值对应的时间点所在位置；
振动信号片段提取模块，用于以选取任一最值所在时间点位置作为初始参考点，根据所述初始参考点提取出一个工频周期的两个振动信号片段；
相关系数确定模块，用于根据设定的偏移量对两个振动信号片段进行平移，分别计算不同偏移量时两个振动信号片段的相关系数，确定最优相关系数；
信号分离模块，用于基于最优相关系数确定最终参考点，根据最终参考点得到一个工频周期内两个子周期的振动信号波形，进而分离出一个工频周期内的两个周期的振动信号。

[0054] 实施例3本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质（Memory），所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。
可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质，可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序（包括程序代码）。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任一合适的组合。

[0055] 计算机可读存储介质还包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任一合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任一合适的组合。

[0056] 可以以一种或多种程序设计语言的任一组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任一种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

[0057] 可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关变压器振动信号波形分离方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：获取运行过程中设定时长的变压器油箱表面的振动信号，根据时间顺序形成振动信号序列；
确定振动信号序列中最值对应的时间点所在位置；
以选取任一最值所在时间点位置作为初始参考点，根据所述初始参考点提取出一个工频周期的两个振动信号片段；
根据设定的偏移量对两个振动信号片段进行平移，分别计算不同偏移量时两个振动信号片段的相关系数，确定最优相关系数；
基于最优相关系数确定最终参考点，根据最终参考点得到一个工频周期内两个子周期的振动信号波形，进而分离出一个工频周期内的两个周期的振动信号。

[0058] 实施例4图6为本发明一实施例提供的计算机设备的示意图。

[0059] 请参阅图6，终端设备为计算机设备，该实施例的计算机设备60包括：处理器61、存储器62以及存储在存储器62中并可在处理器61上运行的计算机程序63，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例中的储层改造井筒中流体组成计算方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例储层改造井筒中流体组成计算系统中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。

[0060] 计算机设备60可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备60可包括，但不仅限于，处理器61、存储器62。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是计算机设备60的示例，并不构成对计算机设备60的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

[0061] 所称处理器61可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、基于量子计算的数据处理逻辑器、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0062] 存储器62可以是计算机设备60的内部存储单元，例如计算机设备60的硬盘或内存。存储器62也可以是计算机设备60的外部存储设备，例如计算机设备60上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

[0063] 进一步地，存储器62还可以既包括计算机设备60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器62用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器62还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

[0064] 本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read‑Only Memory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。

[0065] 本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。