CN111521256A - 一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法 - Google Patents

一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法 Download PDF

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赵璐
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Abstract

本发明公开了一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，包括以下步骤：(1)、对主变压器进行三维立体扫描，采集得到主变压器的三维扫描点云数据；(2)、采集安装在主变压器上的加速度传感器检测到的运行状态下的表面振动的时域数据；(3)、基于三维扫描点云数据建模，得到主变压器的三维模型；(4)、将表面振动的时域数据转换为频域数据；(5)、将频域数据与主变压器的三维模型相融合，得到精细化网格模型；(6)、使用伪彩技术对精细化网格模型进行色彩渲染，在三维空间实现主变压器振动状态的可视化。本发明具有能够全面评价变压器的变形状态的特点。

Description

一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法
技术领域
本发明涉及一种主变压器表面振动检测方法，特别是一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法。
背景技术
变压器是电力***中的重要设备之一，其运行可靠性直接影响电力***的安全运行。主变压器故障的最常见情况之一是过度振动引起的机械损坏。通过测量由核心振动、绕组振动和负载分接开关振动产生的油罐振动信号，可以评估电力变压器的健康状况和状态估计。
变压器振动主要由本体振动及冷却***振动两部分组成。本体振动包括铁心振动及绕组振动，主要来源有：①硅钢片磁致伸缩引起的周期性振动。②硅钢片接缝处和叠片之间的电磁吸引力引起的铁心振动。③漏磁引起的油箱振动。④负荷电流通过绕组时，在绕组间、线饼间及匝间产生动态电动力，引起的绕组振动。冷却***的振动由潜油泵及冷却风机振动组成。
运行中的变压器持续振动，其危害主要包括：①磁致伸缩导致铁心振动增加，硅钢片蠕动增强，表面绝缘漆膜磨损，引起铁心涡流损耗增加。②铁心结构件紧固螺栓松动，使结构件接触面导通不良，形成悬浮放电，引起油色谱异常。③绕组压紧力不足，电磁导线表面绝缘纸磨蚀，绕组轴向逐渐松弛；④绝缘件移位及断裂，如线饼换位垫块径向凸出及引线支架胶木螺栓断裂。⑤引起绕组变形，降低变压器抵御短路电流冲击的能力，诱发严重事故。⑥导致油箱密封边界渗油。由于变压器振动贯穿整个使用寿命期，所以变压器振动引起结构件松动或疲劳而引发的变压器事故并不少见。
目前，振动通常通过安装在油箱不同测量位置的加速度计进行测量。此方法是非破坏性的，响应速度快。然而，该测量只能提供变压器附近捕获的数值振动数据，无法评价变压器在三维空间中的变形状态的可视化。
因此，现有的技术存在着无法全面评价变压器的变形状态的问题。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法。本发明具有能够全面评价变压器的变形状态的特点。
本发明的技术方案：一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，包括以下步骤：
(1)、对主变压器进行三维立体扫描，采集得到主变压器的三维扫描点云数据；
(2)、采集安装在主变压器上的加速度传感器检测到的运行状态下的表面振动的时域数据；
(3)、基于三维扫描点云数据建模，得到主变压器的三维模型；
(4)、将表面振动的时域数据转换为频域数据；
(5)、将频域数据与主变压器的三维模型相融合，得到精细化网格模型；
(6)、使用伪彩技术对精细化网格模型进行色彩渲染，在三维空间实现主变压器振动状态的可视化。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，步骤(1)中，三维扫描点云数据采用地面激光三维扫描仪进行采集得到。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，采用地面激光三维扫描仪进行采集时需在主变压器上进行标靶球布置，标靶球布置时需确保相邻三维扫描测点之间具有三个及以上相同标靶球进行坐标标定。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，步骤(2)中，在主变压器的高压套管和低压套管两侧面的1/2垂直高度处分别上下各放置有一个振动传感器。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，步骤(3)中，主变压器的三维模型的建立过程包括如下步骤：
3.1)、将三维扫描点云数据导入工程处理软件，并将每个扫描文件进行拼接，得到整体的点云数据；
3.2)、对整体的点云数据进行点云降噪处理和精简抽稀简化处理，得到最终的点云数据；所述的点云降噪处理采用双边滤波的非线性滤波方法进行；
3.3)、将最终的点云数据结合地面激光三维扫描仪标定的内外参数，恢复出主变压器的三维场景信息，得到主变压器的三维模型。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，精简抽稀简化处理方式基于点云离散度的抽稀算法进行；根据点云数据间差异值判断扫描对象的表面的起伏程度；若点云数据间差异值较小，用平均地平面来表示；若点云数据间差异值较大，则采用点云离散度表示，局部区域某点的离散度用以下公式计算：
Figure BDA0002448266450000041
式中，mn为该区域的面积；Z[i，j]为某点的高程值；Z为该区域内所有数据点的高程平均值；Di为点云的离散度；ε为很小的正数，防止分母为零。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，对整体点云数据进行双边滤波的非线性滤波，双边滤波的具体步骤如下：
A、计算每个数据点pi的k邻域点Nk(pi)；
B、对每个临近点求取Wc的参数||pj-pi||和Ws的参数||<nj,ni>-1||，以及参数<ni,pj-pi>；由式1)计算高斯核函数Wc(x)和Ws(y)
Figure BDA0002448266450000042
其中，Wc、Ws分别表示双边滤波函数的空间域和频率域权重函数；<n，pj-pi>为n与pj-pi的内积；nj，ni为点的法向量；σs和σc分别为空域滤波权值函数的标准差和像素相关性权值函数的标准差；
C、根据式2)计算出双边滤波因子λ
Figure BDA0002448266450000051
D、根据式3)计算滤波后的数据点
Pi＝pi+λni， 3)
其中，Pi为双边滤波后更新的点，λ为双边滤波因子。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，步骤(4)中，通过傅里叶转化的方式将检测所得表面振动的时域数据进行时域到频域的转化，将时域数据分解为不同频谱下的频率数据。
前述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法中，步骤(5)中频域数据与主变压器的三维模型融合的方法为，将频域数据赋值给主变压器的三维模型中与加速度传感器测点对应的位置；而主变压器结构中测量盲点处振动的频域数据则经过全局插补方式求出。
与现有技术相比，本发明根据采集得到主变压器的三维扫描点云数据建立主变压器的三维模型，并利用加速度传感器将主变压器的振动数据融合到三维模型上，计算未测点在整个结构中的变形，从而实现了在三维空间将主变压器振动状态进行可视化展示，能够全方位的展现变压器的变形状态，便于工作人员进行评价变形程度，有利于及时精准的发现变压器的问题，减少因变压器振动引起结构件松动或疲劳而引发的变压器事故的发生。综上所述，本发明具有能够全面评价变压器的变形状态的特点。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例。一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，构成如图1所示，包括以下步骤：
(1)、对主变压器进行三维立体扫描，采集得到主变压器的三维扫描点云数据；
(2)、采集安装在主变压器上的加速度传感器检测到的运行状态下的表面振动的时域数据；
(3)、基于三维扫描点云数据建模，得到主变压器的三维模型；
(4)、将表面振动的时域数据转换为频域数据；
(5)、将频域数据与主变压器的三维模型相融合，得到精细化网格模型；
(6)、使用伪彩技术对精细化网格模型进行色彩渲染，在三维空间实现主变压器振动状态的可视化。
步骤(1)中，三维扫描点云数据采用地面激光三维扫描仪进行采集得到。
采用地面激光三维扫描仪进行采集时需在主变压器上进行标靶球布置，标靶球布置时需确保相邻三维扫描测点之间具有三个及以上相同标靶球进行坐标标定，以保证后续点云拼接工作的精准度。
步骤(2)中，在主变压器的高压套管和低压套管两侧面的1/2垂直高度处分别上下各放置有一个振动传感器。
加速度传感器还连接有信号采集单元和数据分析单元。
水平方向的油箱侧壁距离绕组及铁心距离较近，能更好地反映器身真实振动情况，测试发现箱壁振动大于加强筋，最大振动点位于油箱中下部距箱底约1/2垂直高度处，在箱体高压和低压套管两侧面的1/2垂直高度处分别上下各放置一个振动传感器，共布置12个测点。
步骤(3)中，主变压器的三维模型的建立过程包括如下步骤：
3.1)、将三维扫描点云数据导入工程处理软件，并将每个扫描文件进行拼接，得到整体的点云数据；
3.2)、对整体的点云数据进行点云降噪处理(即去除点云的离群点)和精简抽稀简化处理，得到最终的点云数据；所述的点云降噪处理采用双边滤波的非线性滤波方法进行；
3.3)、将最终的点云数据结合地面激光三维扫描仪标定的内外参数，恢复出主变压器的三维场景信息，得到主变压器的三维模型。
扫描仪采集的点云数据量庞大，庞大的数据量会占用大量***空间，并影响运算的速度，因而在不影响整体精度的情况下对点云进行精简。一方面，点云拼接完成之后，各站重叠部分冗余点数据量庞大，成为多余数据，可以去除；另一方面，点云本身存在一定密度，在保证自身精度的情况下，可以对点云进行抽稀简化，减小点云的密度。
精简抽稀简化处理方式基于点云离散度的抽稀算法进行；根据点云数据间差异值判断扫描对象的表面的起伏程度；若点云数据间差异值较小，用平均地平面来表示；若点云数据间差异值较大，则采用点云离散度表示，局部区域某点的离散度用以下公式计算：
Figure BDA0002448266450000081
式中，mn为该区域的面积；Z[i，j]为某点的高程值；Z为该区域内所有数据点的高程平均值；Di为点云的离散度；ε为很小的正数，防止分母为零。点的离散度越大该点约需要保留，通过选定阈值，确定保留的点。
对整体点云数据进行双边滤波的非线性滤波，双边滤波的具体步骤如下：
A、计算每个数据点pi的k邻域点Nk(pi)；
B、对每个临近点求取Wc的参数||pj-pi||和Ws的参数||<nj,ni>-1||，以及参数<ni,pj-pi>；由式1)计算高斯核函数Wc(x)和Ws(y)
Figure BDA0002448266450000082
其中，Wc、Ws分别表示双边滤波函数的空间域和频率域权重函数，它们分别控制着双边滤波的平滑程度和特征保持程度；<n，pj-pi>为n与pj-pi的内积；nj，ni为点的法向量；σs和σc分别为空域滤波权值函数的标准差和像素相关性权值函数的标准差；
C、根据式2)计算出双边滤波因子λ
Figure BDA0002448266450000091
D、根据式3)计算滤波后的数据点
Pi＝pi+λni，3)
其中，Pi为双边滤波后更新的点，λ为双边滤波因子。
步骤(4)中，通过傅里叶转化的方式将检测所得表面振动的时域数据进行时域到频域的转化，将时域数据分解为不同频谱下的频率数据。
步骤(5)中频域数据与主变压器的三维模型融合的方法为，将频域数据赋值给主变压器的三维模型中与加速度传感器测点对应的位置；而主变压器结构中测量盲点处振动的频域数据可以通过全局插补方式求出。

Claims (9)

1.一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、对主变压器进行三维立体扫描，采集得到主变压器的三维扫描点云数据；
(2)、采集安装在主变压器上的加速度传感器检测到的运行状态下的表面振动的时域数据；
(3)、基于三维扫描点云数据建模，得到主变压器的三维模型；
(4)、将表面振动的时域数据转换为频域数据；
(5)、将频域数据与主变压器的三维模型相融合，得到精细化网格模型；
(6)、使用伪彩技术对精细化网格模型进行色彩渲染，在三维空间实现主变压器振动状态的可视化。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：步骤(1)中，三维扫描点云数据采用地面激光三维扫描仪进行采集得到。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：采用地面激光三维扫描仪进行采集时需在主变压器上进行标靶球布置，标靶球布置时需确保相邻三维扫描测点之间具有三个及以上相同标靶球进行坐标标定。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：步骤(2)中，在主变压器的高压套管和低压套管两侧面的1/2垂直高度处分别上下各放置有一个振动传感器。
5.根据权利要求3所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于，步骤(3)中，主变压器的三维模型的建立过程包括如下步骤：
3.1)、将三维扫描点云数据导入工程处理软件，并将每个扫描文件进行拼接，得到整体的点云数据；
3.2)、对整体的点云数据进行点云降噪处理和精简抽稀简化处理，得到最终的点云数据；所述的点云降噪处理采用双边滤波的非线性滤波方法进行；
3.3)、将最终的点云数据结合地面激光三维扫描仪标定的内外参数，恢复出主变压器的三维场景信息，得到主变压器的三维模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：精简抽稀简化处理方式基于点云离散度的抽稀算法进行；根据点云数据间差异值判断扫描对象的表面的起伏程度；若点云数据间差异值较小，用平均地平面来表示；若点云数据间差异值较大，则采用点云离散度表示，局部区域某点的离散度用以下公式计算：
Figure FDA0002448266440000021
式中，mn为该区域的面积；Z[i，j]为某点的高程值；Z为该区域内所有数据点的高程平均值；Di为点云的离散度；ε为很小的正数，防止分母为零。
7.根据权利要求5所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于，对整体点云数据进行双边滤波的非线性滤波，双边滤波的具体步骤如下：
A、计算每个数据点pi的k邻域点Nk(pi)；
B、对每个临近点求取Wc的参数||pj-pi||和Ws的参数||<nj,ni>-1||，以及参数<ni,pj-pi>；由式1)计算高斯核函数Wc(x)和Ws(y)
Figure FDA0002448266440000031
Figure FDA0002448266440000032
其中，Wc、Ws分别表示双边滤波函数的空间域和频率域权重函数；<n，pj-pi>为n与pj-pi的内积；nj，ni为点的法向量；σs和σc分别为空域滤波权值函数的标准差和像素相关性权值函数的标准差；
C、根据式2)计算出双边滤波因子λ
Figure FDA0002448266440000033
D、根据式3)计算滤波后的数据点
Pi＝pi+λni， 3)
其中，Pi为双边滤波后更新的点，λ为双边滤波因子。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：步骤(4)中，通过傅里叶转化的方式将检测所得表面振动的时域数据进行时域到频域的转化，将时域数据分解为不同频谱下的频率数据。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据映射的主变压器表面振动可视化检测方法，其特征在于：步骤(5)中频域数据与主变压器的三维模型融合的方法为，将频域数据赋值给主变压器的三维模型中与加速度传感器测点对应的位置。
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