彭 鹏， 邵宇鹰， 马 鲁， 孙 宁， 韩 静

(国网上海市电力公司，上海 200122)

电力变压器的振动状态反映了其工作运行的状态。通过对变压器的振动进行测量与分析，可以判断其运行是否正常，以及是否存在故障。依靠传感器来获取振动信号是目前主要的针对电力变压器的振动状态检测方法[1-4]。但此种接触式测量方法会对振动的检测产生诸多影响，例如负载效应、测量过程复杂、误差较大等[5]。而视觉测量作为一种非接触测量技术，能够有效避免上述问题的发生并且可得到可靠的结果。

自20世纪80年代以来，视觉测量技术一直都是非常热门的研究领域，并经历了从实验室走向实际应用的发展阶段。作为一种先进的测量技术，视觉检测技术己经在工业产品检测、结构状态监测、人体运动分析和极端环境下的测量中得到了广泛的应用[6]。Wahbeh等[7]实现了对基础设施系统(如大跨度桥梁)在多个位置上的测量研究与试验，得到了位移历史和其复杂的三维变形。Yang等[8]结合了多尺度金字塔分解表示方法和无监督学习盲源分离(Blind Source Separation,BBS)技术，以相对高效和自主的方式实现了对结构架的高分辨率模式形状等信息的视频测量提取。Huang等[9]提出了基于计算机视觉的典型气动弹性高层建筑模型风洞试验振动测量方法，开发了模板角算法用于目标跟踪。Son等[10]提出了圆柱结构振动位移的视觉远程测量方法，并给出了测量振动位移数据误差的估计方法。徐秀秀等[11]针对柔性结构振动测量研究的需要,设计了一种基于机器视觉的非接触式柔性臂振动测量系统。闫志敏等[12]采用机器视觉技术，对水润滑橡胶艉轴承的振动进行了测量分析。还有许多学者针对柔性结构进行了机器视觉测量的研究[13-15]。虽然国内外学者利用该技术满足了多种情况下的测量需求，但在电力行业的应用甚少。

本文针对电力变压器的振动测量需求，提出了一种基于振动可视化技术的工作振型(Operational Deflection Shape，ODS)测量方法，并通过实验对比与应用研究验证了方法的可行性。其主要实现途径是基于稠密光流法进行运动捕捉，得到振动的位移量，从而形成变压器运行时的ODS。本方法的提出为视觉测量技术在工程中的应用推广提供了参考，且ODS分析有助于可视化部分振动故障并改进设备状态分析方法。

1.1 电力变压器振动原理

电力变压器的振动主要由变压器本体结构(铁芯、绕组等的统称)的振动、有载调压分接开关切换时的瞬态振动和冷却装置工作时的振动几部分构成。在小于100 Hz的频率范围内，主要是由冷却系统引起的基本振动；
在进行有载调压分接开关的切换操作时，会产生瞬态振动，其频率成分的构成均为kHz量级，属于高频振动；
而绕组和铁芯等构成的本体结构的振动属于变压器稳态运行时的振动，以100 Hz为基频，伴有其他高次谐波分量。本文主要研究电力变压器本体结构的振动。

变压器绕组的振动主要是由设备运行中电流流经绕组在其周围产生的漏磁场所产生。在绕组电流和漏磁场的共同作用下，绕组内部将产生电动力，并随着负载电流的增大而增大。绕组中电动力Fw与负载电流I的平方成正比，即Fw∝I2。因此油箱表面可以检测到的振动信号幅值与负载电流的平方成正比，频率为电流频率的2倍，即100 Hz。

电力变压器铁芯的振动主要由2个部分构成:① 硅钢片的磁致伸缩引起的铁芯振动;② 硅钢片接缝处和叠片之间因漏磁而产生的电磁吸引力引起的振动。近年来，铁芯叠积和绑扎方式的改进使电力变压器的额定工作磁密足够小，因此硅钢片磁致伸缩引起的铁芯振动远大于硅钢片间的电磁吸引力所引起的振动，或负载电流产生的漏磁引起的线圈振动。在铁芯压紧力足够大时可认为铁芯的振动主要取决于硅钢片的磁致伸缩。铁芯所受电磁力Fc与变压器电源电压U的平方成正比，即Fc∝U2。根据磁致伸缩的原理，铁芯硅钢片磁致伸缩的频率应为交流电频率的2倍，对于电力变压器，铁芯振动的基频即磁致伸缩的频率为工频的2倍，即100 Hz。

综上所述，空载下电力变压器油箱表面振动信号可以反映出变压器的运行状态，而其振动特性与绕组和铁芯的工作状态息息相关。因此通过研究变压器的振动状态，可以诊断出变压器的状态。

1.2 ODS分析

ODS[16-17]是振动状态分析技术之一，不同于模态变形分析，其变形形状是各阶模态振型的线性叠加。

振动测试时，通常是测量结构在某种工作状态下的响应。此时，处于工作状态下的结构受到工作载荷或环境载荷的激励，通过各种传递路径，在测量位置产生相应的振动响应。受到工作载荷或环境载荷的激励后，结构会被激起一部分模态，激励起来的每一阶模态都会在测量位置处产生相应的响应。这些激励起来的模态在测量位置的响应的叠加，即振动测量得到的响应。

当前测量获得的响应是结构受工作载荷或环境载荷的激励所激起来的所有模态在这个测量位置处产生的响应的叠加，即系统各个测点的响应是被激励的模态向量φ与模态坐标q的乘积。其中，φ为模态振型;q为加权系数，表示各阶模态对总响应的贡献量。

ODS分析是测量处于工作状态下的变压器振动响应，再直接使用响应来显示其ODS。由于响应数据可以是时域或频域的，因而ODS可分为时域ODS和频域ODS。时域ODS为所有模态在当前这一时刻的叠加，频域ODS为所有模态在当前频率处的叠加。

1.3 光流法

目前的视觉测量技术主要有帧间差分法、背景差分法和光流法等。光流法因具有相对较强的抗干扰能力和较高的识别准确率而被广泛关注。

光流(Optical Flow)是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧与当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的方法。光流法主要可以分为2类：以LK(Lucas-Kanade)[18]光流法为代表的稀疏光流法和以HS(Horn-Schunck)[19]光流法为代表的稠密光流法。由于LK光流法中只对特征点进行追踪，会丢掉图像中大量的有用信息，容易导致特征不足，因此本文选取稠密光流法作为振动可视化测量的图像处理方法。

稠密光流法是一种针对图像进行逐点匹配的图像配准方法。不同于稀疏光流法只针对图像上若干个特征点，稠密光流法计算图像上所有点的偏移量，从而形成一个稠密的光流场。通过这个稠密的光流场，可以进行像素级别的图像配准，所以其配准后的效果也明显优于稀疏光流法配准的效果。

光流法的基本约束条件为运动物体的灰度在很短的时间间隔内保持不变，因此设立约束方程式为

(1)

式中：u和v分别为像素在x轴和y轴上的运动速度；
Ix和Iy为图像在x方向和y方向的梯度；
It为图像灰度对时间的变化量。

稠密光流法中的Horn-Schunck算法在光流基本约束方程的基础上附加了全局平滑假设，假设在整个图像上光流的变化是光滑的，即物体运动矢量是平滑的或只是缓慢变化的。引入速度平滑项为

(2)

根据2个约束条件，可以建立极小化方程,求解最小值为

(3)

式中：α为平滑权重系数，表示速度光滑项所占的权重。并利用高斯-赛德尔迭代法进行求解，得到图像第(n+1)次迭代估计(un+1,vn+1)，其中u和v的均值采用九点差分格式进行计算。

(4)

与第n次迭代结果相比，当误差小于预先设定的值时，迭代结束，得到了光流向量 [u,v]。

为了更好地可视化，可用颜色编码结果，振幅大小对应于图像的色调值，得到表征振动量的云图。

2.1 实验设计

为验证笔者提出的基于振动可视化的ODS测量方法的可行性，本文先对简单结构悬臂梁进行实验测试。具体实验流程设计如图1所示。

图1 变压器振动ODS测量实验流程设计

首先，将悬臂梁的固定端设于激振器上，在激振器的作用下悬臂梁发生振动。由高速摄像机拍摄振动状态下的悬臂梁，摄影灯起补光作用，所摄高帧频视频储存于存储卡中，通过前文所述的稠密光流法进行处理后，得到被测梁的ODS。

为检验通过振动可视化方法所得振动数据的有效性，设计了振动测试实验的参考组。按照传统振动测量方法，在悬臂梁上安装数枚加速度传感器，采集振动信号，并通过后续数据处理形成被测梁的ODS，以此作为参照进行振动可视化方法的验证。

2.2 实验台搭建

根据上述实验设计流程，在实验室内搭建了悬臂梁振动ODS测量实验台，其主要设备构成如图2所示。

1—激振器；
2—待测悬臂梁；
3、4—摄影灯；
5—数据采集设备；
6—功率放大器；
7—高速摄像机；

8—电源。

本实验台搭建所用悬臂梁长30 cm、截面积1 cm×1.5 cm，在梁上等距选取5个点作为传感器安装点，从梁的固定端至自由端依次编号为Point1～Point5，如图3所示。数据采集与分析的主要振动方向为图3中所示y方向，高速摄像机拍摄视角为z正方向。

图3 传感器布放图

2.3 实验结果对比

2.3.1 固定频率激励

选取100 Hz作为激励频率。振动过程中使用高速摄像机以1920像素×1280像素、帧频1000 f/s的参数进行拍摄。由传感器获取的5个测点的振动加速度信号，经过二次积分获得振动位移信号，并以此作为参考。再以视觉测量技术的稠密光流法处理所摄视频，手动选取相同5点并获得振动数据。对2类数据同步化处理后结果如图4所示。其中，红色曲线为加速度传感器所获信号；
蓝色曲线为振动可视化方法所获振动信号。

图4 100 Hz激励下的振动信号

由图4可知，振动可视化方法所获信号的频率和相位与加速度传感器所获参考信号的重合度较高，但其振幅普遍小于参考值。这是由于视频采集的帧频过高，采集的图像偶有失真现象产生，最终导致稠密光流法在计算物体运动量时产生了误差。对2种方法获得的振动峰峰值进行了误差分析，结果如表1所示。

表1 振动峰峰值误差对比

其中，2种方法在Point3与Point4处的振动数据误差较大，误差绝对值均大于10%，主要归咎于振动可视化方法对测量点的手动选取产生的位置误差。因此本误差对ODS结果不产生影响。

此外，振动可视化方法还存在采样频率的限制，其振动分析最高频率与高速相机的采集帧频数值一致，但是最佳的振动分析频率为采集帧频的1/2。因此，如果需要获得高的分析频率，就需要更换更高帧率的高速相机。相比于传统的振动数据采集方法，仪器成本高是该方法目前明显的不足之处。本次测量参数为1920像素×1280像素@1000 f/s，即分析频率为1000 Hz，最优分析频率为500 Hz。

由上述2种方法得到了悬臂梁同一时刻的ODS结果。固定频率100 Hz激励下的ODS如图5所示。图5由上至下依次展示了：振动视频中的悬臂梁、振动可视化方法所测得的悬臂梁ODS和加速度传感器得到的参考ODS。从整体来看，振动可视化方法获得的ODS结果中，背景噪声较大。但分析悬臂梁的ODS可知，2种方法获得的ODS表征较为一致。在Point3与Point4之间有正负位移交界处，2种方法的显示结果一致。因此本文提出的方法能够较为直观地展示结构的振动情况。

图5 固定频率100 Hz激励下的ODS

2.3.2 固有频率激励

选取梁的一阶固有频率，即520 Hz，作为激励频率，观察悬臂梁在共振情况下的ODS。考虑到上述部分结果中提到的背景噪声问题，本次实验通过在分析时仅选取目标梁的区域，以达到去除背景噪声的目的。2种方法测量到的ODS结果如图6所示。由图6可以看出，2种方法在定性分析时的ODS结果基本一致。

图6 固有频率520 Hz激励下的ODS

3.1 应用背景

悬臂梁的振动实验验证了振动可视化测量方法的可行性，因此将该方法应用于电力变压器的振动测量中。变压器振动可视化测量实验如图7所示，振动可视化测量所用装置与悬臂梁实验相同。

图7 变压器振动可视化测量实验

图8为实验室变压器，在实验室中的10 kV变压器上使用振动可视化方法进行ODS测量实验。为测量不同振动状态下的变压器ODS，主要针对其上铁轭进行螺栓松动。通过松动螺栓，达到了模拟变压器异常状态的实验效果，螺栓松动程度对应变压器的异常程度。本次实验分别测量了以下状态的变压器ODS：螺栓100%最大扭矩(正常状态)、左侧螺栓60%最大扭矩、右侧螺栓80%最大扭矩、右侧螺栓20%最大扭矩。

图8 实验室变压器

考虑到悬臂梁实验中的背景噪声问题，本次应用实验中仅对视频中电力变压器的范围进行分析。

3.2 应用结果

3.2.1 正常状态

振动可视化方法测量电力变压器正常运行时的ODS结果如图9所示。可以看出，相比于设备全局振动情况，其绕组上的振动幅度较大。特别是两侧绕组的振动通过结构传递至箱体，振动幅度较大，符合电力变压器振动传递原理。

图9 正常状态下的电力变压器ODS

3.2.2 左侧螺栓60%最大扭矩

将左侧螺栓的扭矩调节为最大扭矩的60%，并采用振动可视化方法测量电力变压器的ODS，结果如图10所示。由图10可知，螺栓的松动导致了变压器振动状态的改变，其整体的振动幅度较正常状态时增大。左上角的箱体振动尤为明显，这是由于左侧螺栓松动后，箱体左侧所受约束减小，振动幅度增大。

图10 左侧螺栓60%最大扭矩下的电力变压器ODS

3.2.3 右侧螺栓80%最大扭矩

将右侧螺栓的扭矩调节为最大扭矩的80%，并采用振动可视化方法测量电力变压器的ODS，结果如图11所示。本次螺栓扭矩的调整幅度较小，由图11可以看出，此次调整带给整体振动状态的改变较小。仅有中间的绕组处和箱体右上角处振幅与其他部位相比较大。这是由于右侧螺栓松动后，箱体右侧所受约束减小，其右上角远离底部，刚度较小，因此振动幅度增大。

图11 右侧螺栓80%最大扭矩下的电力变压器ODS

3.2.4 右侧螺栓20%最大扭矩

将右侧螺栓的扭矩调节为最大扭矩的20%，并采用振动可视化方法测量电力变压器的ODS，结果如图12所示。此次螺栓的松紧程度较低，振幅较大区域集中在变压器整体的右上部分。其振动幅度由下至上逐渐增大，且右边绕组上部的振动最大，进而传递至中间绕组上部。

图12 右侧螺栓20%最大扭矩下的电力变压器ODS

从设备全局振动情况来看，电力变压器的振动异常状态在其ODS上的表现十分明显。因此可将其作为运行状态分析的参考，为状态识别研究提供可视化结果支撑。

将视觉测量技术运用于电力变压器的ODS测量中，提出用稠密光流法进行图像处理中的运动信息捕捉，通过悬臂梁对比实验验证了该方法的可行性，将方法推广应用于电力变压器，实现了基于振动可视化技术对电力变压器的ODS测量。结果表明：该方法能够突显设备结构振动状态的差异。该方法有非接触和易实现等优点，可推广于状态识别研究和电力设备故障诊断等领域。

猜你喜欢光流法扭矩螺栓M16吊耳螺栓断裂失效分析中国特种设备安全(2022年5期)2022-08-26水垂比对管柱摩阻和扭矩的影响实验中国煤层气(2021年5期)2021-03-02预紧力衰减对摩擦型高强螺栓群承载力的影响四川建筑(2020年1期)2020-07-21螺栓紧固杂谈减速顶与调速技术(2018年1期)2018-11-13液压扭矩扳手的不确定度评定凿岩机械气动工具(2017年3期)2017-11-22基于背景分类的监控视频中的运动目标检测算法综述科技创新与应用(2017年8期)2017-04-26Matlab下视频处理系统设计与实现软件导刊(2016年12期)2017-01-21权重系数自适应光流法运动目标检测光学精密工程(2016年2期)2016-11-07扭矩扳子检定仪测量不确定度评估电子产品可靠性与环境试验(2016年6期)2016-05-17气密封接头最佳上扣扭矩计算与分析华东理工大学学报(自然科学版)(2015年4期)2015-12-01