邵春雨，窦会光，张海东，杨彦军，刘 刚，孙文明

(1.辽宁省送变电工程有限公司，辽宁 沈阳 110000；2.辽宁红沿河核电有限公司，辽宁 大连 116039；3.东北电力大学自动化工程学院，吉林 吉林 132012)

电力变压器作为电网运行中的重要设备，在完成升压的任务的同时也要保证电能的稳定传输[1].对于整个电网来说，电力变压器的稳定运行显得尤为重要，而要使电力变压器能够保持安全稳定的运行，需要对其进行实时的运行状态监测，确保不存在安全风险因素，保证电力变压器的运行能够持续稳定，一旦发现潜在风险或运行异常时需要及时排除，以保证电力运行安全可靠，因此，电力变压器状态监测具有重要的工程意义[2-3].

当前国内常用的变压器在线监测状态方式主要有五种：油中溶解气体在线监测、局部放电在线监测、铁芯接地电流在线监测、绕组温度在线监测和振动频谱在线监测[4-5].传统的油中溶解气体分析方法有两种：特征气体判别法和三比值判别法[6].特征气体判别法具有原理简单、易于实施的优点，但其测试结果可能受到非故障气体的影响.三比值判别法也存在故障特征识别模糊的缺点[7]；局部放电监测主要包括超高频方法和超声波方法.超高频法虽然成本较高，但精度好、抗干扰能力强.超声波法的技术比较成熟，安装比较方便，利用声-电连接法发挥自己的优势，实现安置监测的可靠[8-10]；绕组温度在线监测主要包括热模拟测量法、间接计算测量法和直接测量法.前两者虽然方便、经济，但结构复杂，测量误差大.光纤传感技术在变压器内部绕组“热点”温度测量中的应用已经成为一种必然的发展趋势[11]；铁芯接地电流在线监测装置原理简单，技术成熟，目前市场上有很多产品[12]；振动监测常采用压电式加速度传感器，安装在变压器铁壳外，频率从几Hz到20 kHz，最高可达80 kHz.该方法适用于各种类型的变压器，但需要对绕组振动特性进行深入研究，另外，安装位置对振动信号测量也有影响[13-14].

除以上五种主要监测手段外，可利用电力变压器所发出的声音进行状态监测.相较于振动监测，依据本方法所设计的监测系统可实现在线非接触式的变压器状态监测，不需要在变压器的外围安装加速度传感器[15].一般来说，只有严重的故障可以通过声音监测来判断.在故障的初始阶段很难判断异常状态，只有当它进一步发展为严重故障时才能发现.由于变压器内部的声音信号受到传输介质的影响，声音信号在采集过程中容易与环境噪声耦合，呈现出短时随机脉冲的特点，导致声音能量低，声音信号提取和检测不准确，因此，对声音信号进行降噪尤为重要[16].

目前，对声音信号的环境背景噪声降低方法的研究主要集中在经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法[17]、局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)[18]和变分模态分解(VMD)[19].相比EMD和LMD，VMD具有抗模态混叠优势，但模态个数需要人为指定，因此，文献[20]提出了RVMD用于旋转机械振动信号处理，但并未对其滤波特性进行研究，本文分析了RVMD滤波特性，并将其应用于变压器声音信号降噪处理.

1 RVMD原理及滤波特性

1.1 RVMD原理

VMD的核心是变分问题的求解，算法上借助拉格朗日乘法算子与二次惩罚因子实现约束性变分问题转换为非约束性问题，但VMD分解的模态个数K需要人为设定，K太大或者输入数据太长会导致计算机内存溢出，无法满足故障信号自动分解的要求，为此，文献[20]提出RVMD方法，其流程如图1所示.

(1)初始化X(t)和Ul(t)：将原始信号赋值给X(t)，并且将低频模态Ul(t)设置为0序列；

(2)除去低频模态：每开始运行VMD时，均将低频模态从X(t)中除去，

X(t)=X(t)-Ul(t)

；

(1)

(3)运行VMD：设定分解模态个数k=2，惩罚因子采用VMD默认值，即α=2000，运行VMD得到低频模态Ul(t)和高频模态Uh(t)两部分；

(4)停止迭代：停止迭代条件取决于分解后两个模态的中心频率的贴近度，其贴进度定义为

图1 RVMD流程图

fd=(fh-fl)/fl

，

(2)

其中，fl(t)和fh(t)分别对应着Ul(t)和Uh(t)的中心频率，当fd小于阈值，程序回到步骤(2)，此时低频模态Ul(t)取代原始信号X(t)参与VMD分解，即Ui(t)=Ul(t)；否则当达到迭代条件达到时，将分解后的低频模态Ul(t)与高频模态Uh(t)相加，即Ui(t)=Ul(t)+Uh(t)，最后输出分解后的各模态。为了防止VMD运行时间过长，可以预设最大的迭代次数。

1.2 RVMD仿真分析

本节通过仿真分析，说明该方法相比类似信号分解方法(VMD和EMD)的特点，其中，仿真信号采用文献[19]中的仿真信号s(t)，其信号构成如下：

(3)

设t的范围为0～1之间，采样频率为1 024 Hz，其中，f1、ff2、ff3分别为2 Hz、24 Hz和288 Hz，N(0，0.1)为噪声干扰，仿真信号时域波形如图2所示.

图2 仿真信号时域图

对仿真信号分别用EMD、VMD、RVMD三种方法进行分解，如图3、图4和图5所示，其中，相比VMD和RVMD，EMD的低频分量存在明显的模态混叠，另外，RVMD方法将仿真信号自动划分成5个模态分量.分别对EMD、VMD、RVMD分解后的模态分量进行频谱分析。由图6可知，EMD分解所得IMF1与IMF2分量存在明显的模态混叠现象；对比图7和图8，RVMD和VMD均表现出良好的带通滤波特性，成功提取出3个不同频率的模态分量.

图3 EMD分解方法图4 VMD分解方法图5 RVMD分解方法图6 EMD分量频谱图图7 VMD分量频谱图图8 RVMD分量频谱图

1.3 RVMD滤波特性

以上仿真显示出RVMD具有类似VMD的带通滤波特性，下面对RVMD的等效滤波特性进行分析，其中，信号源采用高斯噪声(fGn).fGn表达离散序列是基于分数布朗运动曲线实现的，其性质主要由一个参数——Hurst指数决定.当0

本文选择H=0.2、0.5、0.8采用平均功率谱算法对，VMD、EMD、RVMD的等效滤波特性表达频域：单独生成2000个fGn(标准偏差对应1，拥有512个点)，依次设定各组的fGn的分解K=4，再就各组的4个分量计算功率谱，接着求取2000组的平均功率谱，接着生成4组分量的平均功率谱，也就是当K=4的等效滤波器组，H为0.2、0.5、0.8时VMD、EMD、RVMD的等效滤波器组如图9所示.

以上分析发现，EMD、VMD、RVMD方法均存在良好的适应性，能将四种模态分开，但VMD和RVMD具有明显的低频分量提取能力(图中蓝线)，而EMD更倾向于提取高频分量；当H值一定时，RVMD方法对应的四条线交点最少，因此，相比VMD滤波特性，RVMD能更好得将各个模态分开，它不仅保留了VMD的低频分量提取能力，还具有良好的带通滤波特性，适用于去除信号中的高频噪声和干扰.

2 现场应用

2.1 声音信号采集

为验证RVMD的降噪效果，本文采用户外定向拾音器对YBW-12/0.4-630预装式变压器进行声音信号采集，拾音器硬件接口如图10(a)所示，其中，1-6分别为拾音咪头、状态指示灯、网络接口、电源及模拟音频输出接口、报警输出接口、模拟音频输出接口.变压器声音信号采集与监测系统如图10(b)所示，现场采用电源接口和网络接口，完成变压器声音信号拾取，采样频率32 kHz.

图10 拾音器接口及变压器声音信号采集

3.2 基于RVMD的声音信号降噪

变压器声音信号时域波形如图11所示，其中，时域波形在0.5 s到0.6 s间出现局部畸变，这是音频采集过程中人为投掷小石子产生的局部冲击，以模拟户外变压器在全天候环境下声音信号监测中可能遇到的外界小幅度冲击干扰.图11所展示的信号频谱(中)和包络谱(下)显示，变压器声音信号的主要成分是50 Hz及其倍频分量，并以100 Hz为主导频率成分.

图11 变压器声音信号及频谱分析

对变压器声音信号进行RVMD分解，最终获取高频U1、中频U2和低频U3三个分量，时域波形和频谱分析如图12和图13所示，其中，U1为小石子引发的局部冲击，该分量作为干扰被成功提取出来；U2为变压器正常工作时引发的噪声，原“隐藏”在图11的时域波形中，该分量作为噪声也被提取出来；U3为变压器正常工作时产生的音频成分，图14显示，该低频分量的频谱和包络谱与原信号非常接近，但由于滤除了噪声和干扰，U3分量的音频播放非常适用于针对变压器自身的音频监测.综上所述，RVMD在电力变压器声音信号降噪方面具有良好的工程应用价值.

图12 变压器声音信号RVMD分解

图13 RVMD分量频谱图14 RVMD低频分量及频谱分析

4 结 论

(1) RVMD仿真分析表明，该方法不仅保留了VMD的低频分量提取能力，还具有良好的带通滤波特性，适用于去除信号中的高频噪声和干扰.

(2) 基于RVMD的变压器声音信号降噪效果明显，可有效提取变压器工作产生的音频分量，提出噪声和其他干扰冲击，为基于声音信号的变压器在线监测提供参考.