智能牵引变压器故障诊断技术探讨

董阔军,宮树慧,刘栋梁,陈武,张金诚,宋新波

山东晨宇电气股份有限公司   262500

摘要：我国火车上的动力主要依赖于车载牵引变压器，它作为牵引电网取电的直接设备对于火车发电具有重要作用。随着科学技术的不断发展，牵引变压器逐渐朝着智能化方向发展，但是在使用的过程中经常会出现许多故障。因此，本文将基于智能牵引变压器的故障进行诊断，探究其相关诊断技术的相关问题，以期为同行研究提供一些借鉴和参考。

关键词：智能牵引变压器；故障诊断；诊断技术

智能牵引变压器主要是为高铁或者铁路提供电力支撑的一种装备，它对于保障我国铁路的高效运转发挥着重要作用，其中包括为“智能铁路”的助力。由此我国的国铁集团便开展了一系列的课题研究，将智能牵引变压器广而告之。为实现智能牵引变压器的在线监测功能，需基于工程实施视角探索出一套适合智能牵引变压器在线检测的方案，以提高其供电效能。

一、智能牵引变压器实现在线监测

（一）制定在线监测方案

要确定智能牵引变压器实现在线监测功能的方案，必须了解其工作原理。智能牵引变压器通过对变压器内部储油柜的状态判定，包括对油的位置、油的温度、绕组的温度变化、油中有关气体的相关成分含量、铁芯中接地电流的运行等相关特点进行不同状态的采集，并通过一定的技术手段实行在线监测，从而利用采集到的这些信息进行整理和汇总，对智能牵引变压器的运行状态进行综合性分析和理性判断，由此实现在线监测方案的制定。而其中的物理结构是通过在传统意义上的变压器的基础上智能化处理，增加了光纤测温、油中气体成分检测、接地电流三方面的模块，以提高在线监测的速度和效率。

（二）利用变压器光纤测温

智能牵引变压器相较于传统变压器，增加了光纤测温的功能。随着我国科技的发展，光纤逐渐成为一种新型的传感技术。它及相关的智能化组件主要是由主机、内外部光纤、传感器部件构成。光纤测温需要在智能牵引变压器干燥之后，以及在完成其他的有关试验之后，才能将光纤测温的相关零部件安装在变压器上，主要是安装在变压器的油箱内，它通过高压绕组和其他的绕组缠绕在铁芯的表面之上，利用每一处的测量点来牵引内外部的光纤。使其绕在变压器油箱的光纤的法兰盘之上。与此同时，光纤的内外部同时监测同时监测主机和备用机的运行状态，在牵引出其他四条外部的光纤，牵引到主机之上，由此实现智能牵引变压器的光纤测温功能。

（三）研究用变压器用中油气体成分监测

而智能牵引变压器中油的相关气体的监测主要是利用了光声光谱的原理，通过利用油能够溶解一些气体的原理，从而实现了在线监测装置的组装。它的构成主要包括有红外光源、麦克风、光升池自己滤光片等零部件构成。它具有一些其他材质所不具备的特点和功能，例如：具有高灵敏度的监测特点，而又只需要很少的氧气。与此同时，它在测量的速度方面，比其他材料要更快一些，因而它的测量周期会大大地减少和缩短。除此之外，它在后期维护的成本的使用上也具有费用较低的特点，它无需定期地进行检查和标定，也无需预热。一旦出现一些故障，它的相关诊断和检测也比较快，因此具有使用寿命长、后期维护和修理方便、不费力的特点。智能牵引变压器充分利用油中气体成分的监测，从而大大提高了故障诊断速度和效率，减少了维修成本。

（四）利用变压器接地电流实现在线监测

除了上述提到的两种在线监测模块之外，还有在铁芯处安装接地电流的方法。将这种装置安装在变压器的油箱附近，要用支架或者其他东西将其固定，或者直接卡在油箱处都可。在安装的过程中，要注意将铁芯的接地线穿过互感器，主要是在宽屏带电流之处，并将其设置为开口的设计。这样一来，在变压器的高速运行状态下可以直接将接地电流卡在邮箱处，以实现随即安装的优势。

二、智能牵引变压器的故障诊断

通过对智能牵引变压器的综合分析和高度恒定，以实现在线监测的功能。但在运行的过程中，总会出现一些故障和问题，因此要通过结合具体的故障特征和装备的实验特点等方面对于智能牵引变压器的相关故障进行快速诊断，主要包括以下三种诊断的要素。

（一）判断不同运行状态

由于火车或者高速在运行的过程中速度飞快，因而具有电路牵引负荷不平衡、冲击性较大的特点。在列车行走的供电过程中，它的电流负荷波动比较大，会经常导致火车或者高速上的电力设备瞬间短路的问题。而具有强大的冲击，对牵引变压器有着强大的冲击力。与此同时，牵引变压器在运行过程中并不是线性运行方式，它在具体的运行中，可能会具有负序的电流过大，从而影响到电力设备的使用。除此种种，还有可能受到外部天气、环境等因素的影响，而影响到列车上智能牵引变压器的使用，令人在雷电、雨雪等天气，或者是具有强大的电磁波干扰时，干扰列车上电力的运行，电流有所波动，从而影响到列车的正常运行。因此，根据上述的种种情况和意外，智能牵引变压器在运行的过程中，一定要考虑到由于出口短路或者其他因素侵扰等不良的条件，要根据当地的供电单位所处的环境、具体的列车状况和在线监测的情况，进行实时设定和监测。由此要设置牵引变压器的出口短路概率，将其设为0.08，其它电波的干扰概率设为0.04。一旦出现故障，要及时联系后勤检修人员，对各种故障进行诊断和维修。

（二）判断关联度的密切程度

一旦出现了故障要及时地检修。但更重要的要，检修之后，要对发生故障的因素进行总结和分析。通过收集引起变压器故障的相关数据，探讨不同故障类型之间关联度的大小。同时，要考虑到智能牵引变压器在具体的运行过程中可能会受到各种各样因素的影响而发生故障。例如：由于列车运行速度的引进而导致发生故障，或者由于列车数量的不同而发生故障，这些都是牵引变压器在运行过程中的一些故障发生模式和异常征兆的不一致。因此，在计算的时候，要考虑到不同智能牵引变压器所处的环境。将这些发生事故和故障的数据和计算机之间的关联度收集起来。通过调查和计算发现，收集故障数据比较多的智能牵引变压器，它们在故障模式和异常征兆之间的关联度较高。而反之，较少故障的变压器所导致的故障模式和异常征兆之间的支持度较低，由此造成了极大的偏差和不平衡。因此。本文应该在安置这种装置之前要对其进行分组，将这些影响因素和事例考虑到其中。

（三）构建贝叶斯网络模型

通过以上的两种因素构建出贝叶斯网络模型，其中，网络中的节点代表着智能牵引变压器的运行状态。节点与节点之间的线段象征着它们之间存在的关系，主要为因果关系，由因到果。分别代表着智能牵引变压器的运行状态、发生故障的类型和异常征兆，由此观察其线条之间的不同状态，从而总结出智能牵引变压器发生故障的原因并进行诊断。与此同时，要想得到更加科学化的数据结果，需要对贝叶斯网络相关条件的发生概率进行计算。当变压器内部同电力变压器保持一致时，其中的故障模式和异常征兆关联度也是一致的，此时即可将不良工况下的故障模式发生概率设置为0.6。最终要对贝叶斯网络的假设问题和方法进行演绎推理，通过总结已经得到的数据加以假设，以确定贝叶斯网络的模式、概率和推理，以形成完善的故障诊断模型。

结语

根据调查研究，通过对于车载牵引变压器的工作特点的考量，与此同时，参考研究大量主题相关的核心文献之后探索出了几条提高故障诊断效率的路径。通过融合油中气体成分和绝缘体等数据，以及改变小波神经网络的初始值获取方式，以提高智能车载牵引变压器故障诊断速度

参考文献

[1]李波. 智能牵引变压器故障诊断技术研究[J]. 铁道工程学报, 2020, 37(8):6.

[2]陈静. 基于声音信号分析的牵引变压器故障诊断方法研究[J]. 电气应用, 2020, 39(2):5.

[3]方坤荣, 景凤斌, 李少魁. 基于色谱分析实现电力机车变压器故障诊断[J]. 中国周刊, 2020(4):1.

山东省科技厅重大科技创新工程项目，项目名称：高铁牵引变压器的调容降耗、智能化研究及产业化。项目编号：2019JZZY010426