电力变压器绕组模态参数识别：基于优化限制带宽EMD的新型方法

"应用优化限制带宽经验模态分解法识别电力变压器绕组模态参数 (2014年)" 在电力行业中，电力变压器是至关重要的设备，其绕组的稳定性和可靠性直接影响到整个电力系统的安全运行。电力变压器绕组的模态参数，包括固有频率和阻尼比，是评估绕组动态特性和故障诊断的关键指标。模态参数的准确识别对于优化设计、振动分析以及早期故障检测具有重要意义。 本文提出的是一种基于粒子群优化的限制带宽经验模态分解（Optimized Restricted Band Empirical Mode Decomposition, ORBEMD）方法来识别电力变压器绕组的模态参数。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种非线性、非平稳信号处理技术，它可以将复杂信号分解成一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。然而，传统的EMD方法可能存在模态混叠问题，即不同频率成分相互干扰，导致模态参数识别的不准确。 为了解决这一问题，研究者在实际振动信号的EMD过程中引入了屏蔽信号，并利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来确定最佳的屏蔽信号频率。粒子群优化是一种全局优化算法，通过模拟鸟群寻找食物的行为来搜索最优解，能够在多维空间中高效地寻找最佳频率值。通过这种方法，ORBEMD有效地抑制了模态混叠现象，提高了识别的准确性。 与传统频域识别方法，如PolyMax法相比，ORBEMD在识别电力变压器绕组的前四阶固有频率和阻尼比时表现出更高的精确度，并且具有较好的抗干扰能力。这表明ORBEMD在处理结构复杂如变压器绕组这类系统时，能更有效地提取出模态信息，为故障诊断提供了更为可靠的依据。 总结来说，这项研究创新性地结合了粒子群优化算法和经验模态分解技术，为电力变压器绕组的模态参数识别提供了一种新的、有效的工具。这种方法不仅提高了识别精度，还增强了对复杂环境噪声的抵抗能力，对于电力系统健康监测和故障预防具有深远的实践意义。