徐舒蓉，刘君，曾华荣，吕黔苏，李堃，杨旗，赵莉华

(1.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳，550002；2.南方电网有限责任公司防冰减灾重点实验室，贵州 贵阳，550002；3.四川大学电气工程学院，四川 成都，610065)

变压器振动信号的提取可实现与被采集设备无电气连接，并且具有较强抗干扰能力、灵敏度也比较高，因此基于振动信号的变压器机械故障诊断法是近年来变压器在线检测技术的研究热点[1-3]。

基于变压器振动信号的故障诊断技术研究主要包括有限元仿真建模与试验研究、信号处理两大方向。Berler等学者通过试验采集变压器空载、负载工况下的振动信号，通过分析其时域特征来评价变压器的线圈压紧情况[4]；Belen Garcia，Juan Carlos Burgos 等学者定量研究了电网频率、电压与电流大小、温度等因素对变压器振动信号波形的影响规律，并分析了振动的传播路径变化情况[5-7]；汲胜昌团队也研究了变压器振动与空载电压、负载电流的关系，并且通过仿真搭建变压器箱体振动信号传播模型，运用该模型初步成功诊断出绕组变形故障，验证了模型的有效性[8-14]。信号处理方面，傅里叶变换(FFT)是分析信号频域特征最基本的算法，反映了信号全局频率的分布[15-18]，有研究者提出基于变压器振动信号基频占比以及高次谐波占比等作为变压器状态诊断的特征量[19-20]。随着信号处理技术的进一步发展，学者提出基于经验模态分解的希尔伯特黄变换和基于小波变换的时频分析法[21-22]。

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