Wie Wavelets die Fehlerdiagnose von Transformatoren verbessern?

Während des Betriebs können sich aufgrund verschiedener Faktoren Magnetisierungsstromspitzen in Transformatoren ergeben. Diese Stromspitzen beeinträchtigen nicht nur den normalen Betrieb des Transformers, sondern können auch die Stabilität des Energieversorgungssystems gefährden. Daher ist es entscheidend, die Magnetisierungsstromspitzen von Transformern genau zu identifizieren, um solche Stromspitzen effektiv zu unterdrücken.

Nun wollen wir untersuchen, wie die Wellentheorie bei der Analyse von Magnetisierungsstromspitzen in Transformern angewendet wird. Die Wellenanalyse ist eine Methode, die Lokalisierung sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich ermöglicht, was sie sehr effektiv für die Verarbeitung von nicht-stationären Signalen macht. Das grundlegende Prinzip der Wavelet-Transformation besteht darin, ein Signal in Wellenkomponenten unterschiedlicher Frequenz- und Zeitskalen zu zerlegen, die dann analysiert und verarbeitet werden.

Die Magnetisierungsstromspitzen eines Transformers sind ein transientes Hochstromphänomen, das durch plötzliche Änderungen der Spannung oder des Stroms verursacht wird. Ihre Hauptmerkmale sind Nichtlinearität, Nichtstationarität, Periodizität und Zufälligkeit. Diese Eigenschaften stellen herkömmlichen Stromanalysemethoden bei der Behandlung von Magnetisierungsstromspitzen erhebliche Herausforderungen. Im Vergleich dazu bietet die Wellentheorie vier wichtige Vorteile bei der Analyse von Magnetisierungsstromspitzen:

• Signal-Rauschunterdrückung: Da Magnetisierungsstromspitzen signifikantes Rauschen enthalten, ist die Unterdrückung notwendig. Die Wellenanalyse ermöglicht eine mehrstufige Zerlegung des Signals, gefolgt von der Schwellwertbildung der Wellenkoeffizienten auf jeder Ebene, wodurch Rauschen effektiv entfernt wird.

• Signalrekonstruktion: Die Wellenanalyse ermöglicht nicht nur die Rauschunterdrückung, sondern auch die Rekonstruktion von Signalen. Durch die Auswahl einer geeigneten Wellenbasisfunktion und einer Schwellwertmethode können die wesentlichen Signaleigenschaften beibehalten und gleichzeitig Rauschen eliminiert werden.

• Merkmalsextraktion: Die Wellenanalyse kann Merkmale von Magnetisierungsstromspitzen effektiv extrahieren. Durch Anwendung der Wavelet-Transformation kann die Energiestreuung des Signals über verschiedene Frequenz- und Zeitskalen ermittelt werden, was die Identifizierung der wichtigsten Signaleigenschaften ermöglicht.

• Fehlerdiagnose: Durch den Vergleich von Stromspitzensignalen unter normalen und fehlerhaften Bedingungen können Unterschiede identifiziert werden, die zur Fehlerdiagnose dienen. Die Wellenanalyse hebt diese Unterschiede effektiv hervor, was die Genauigkeit der Fehlersuche verbessert.

Die Wellentheorie bietet ein mächtiges Werkzeug zur Analyse von Magnetisierungsstromspitzen in Transformern. Durch die Wellenanalyse können Aufgaben wie Rauschunterdrückung, Rekonstruktion, Merkmalsextraktion und Fehlerdiagnose von Stromspitzen erreicht werden, was die Betriebssicherheit von Transformern und die Stabilität von Energieversorgungssystemen erhöht.