蒋西平，王 谦，李永福，龙英凯

(国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123)

电力变压器作为电网重要的电力变换设备，其稳定运行直接关系到电力系统的安全。有载分接开关(OLTC)是变压器内部唯一可动的部件，其准确、及时动作，不仅可以改善电压偏移，提高电能质量，还能改变电力系统潮流分布，增加电网调度的灵活性。伴随OLTC动作次数的增多，其故障率也相应增加，直接威胁到变压器的寿命。据统计数据表明[1]，OLTC的故障约占变压器故障的30%，机械性故障是OLTC的主要故障类型，如分接开关与电动机构不匹配，切换开关时间延长，分接开关滑挡等[2-5]。机械振动信号中包含着大量的OLTC状态信息，利用振动信号来监测OLTC的机械状态是行之有效的。在变压器运行状态下，变压器的本体(绕组和铁芯等)、冷却装置存在固有振动，以及现场存在各种噪声信号。因此，在OLTC切换过程中，被振动采集装置收集的信号存在大量噪声。本文采用的一种盲源信号分离方法，能将有载分接开关振动信号准确无误、有效地分离出来，提高振动故障监测识别装置的准确率。

1 盲源信号分离算法

独立分量分析(ICA)算法是一种盲源信号分离方法，能够求解既定目标函数的值达到最优时的前提条件[6-7]。目前的优化途径有批处理和自适应处理。本文基于独立信号数学模型和信号独立性判据模型，结合分接开关振动信号的特性，根据优化算法中的批处理原则，运用联合对角化方法分析研究；……