邵宇鷹， 王 梟， 彭 鵬， 袁國剛， 柯 楠

(1. 國網(wǎng)上海市電力公司，上海 200122; 2. 上海睿深電子科技有限公司，上海 201108)

0 引 言

近年來，隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴大、負荷的增加，變電站內(nèi)電氣設(shè)備異響狀況時有發(fā)生。其中，一類異響是由于短時大負荷運行導致，這類異響情況隨著負荷恢復到正常水平，將會消失；另一類是由于設(shè)備長期運行后，本體出現(xiàn)了潛在的缺陷，這種缺陷可能長期存在，也可能很快消失，但某些異響情況如不及時處理，容易引發(fā)設(shè)備故障。目前電氣設(shè)備異響通常使用振動加速度傳感器，通過測量設(shè)備不同位置振動強弱，判斷異響點或聲源點。牛博等[1]使用自行研制的GIS振動測試系統(tǒng)，對某110 kV變電站GIS的PT本體及其連接處等6個部位進行檢測，發(fā)現(xiàn)振動最強點位于PT中部，判斷出GIS設(shè)備當前狀態(tài)。蔣玲等[2]使用振動加速度傳感器測試法研究了高溫差工況下長母線GIS設(shè)備振動特性，通過分析大量振動波形，認為高溫差對長母線GIS內(nèi)部接觸不良故障的影響最為明顯。顯然，該方法需要在被測設(shè)備本體不同部位設(shè)置測量點，操作繁瑣，且只能用于GIS設(shè)備、變壓器等位置較低且有外殼屏蔽的設(shè)備，對于位置較高的帶電設(shè)備則無能為力。實際工作中只能依靠運維人員，采用耳聽的方式查找聲源位置，判斷異響是否會導致設(shè)備故障，顯然這種判別準確性嚴重依賴運維人員的經(jīng)驗，無嚴格的科學依據(jù)，容易出現(xiàn)漏判和誤判。而且，運維人員巡視工作是周期性的，在兩次周期性巡視或檢測間隙發(fā)生的異響狀況難以及時掌握，容易導致缺陷的加劇，甚至發(fā)生故障[3-4]。

有學者嘗試將聲學辨識技術(shù)引入變電站缺陷識別中。曹浩等[5]以某±800 kV換流站為研究對象，研究了換流站內(nèi)主要噪聲源位置和頻率特性，初步分析了不同噪聲源產(chǎn)生原因；余長廳等[6]采用振動檢測與聲學成像檢測相結(jié)合的辦法，研究了油浸式變壓器的運行特性，分別利用兩種方法得到了油浸式變壓器振動時振動圖譜和振動位置；李煉煉等[7]利用OpenCV和數(shù)字成像技術(shù)，對輸變電設(shè)備高壓端紫外成像放電圖像進行了分析，得到了放電光斑周長、面積等特征參數(shù)，發(fā)現(xiàn)了紫外成像光斑和放電量間的正相關(guān)關(guān)系、觀測距離與紫外光斑面積近似冪函數(shù)關(guān)系。

本文研究了一種可搭載于機器人的聲學傳感器陣列定位識別系統(tǒng)。首先分析了交流變電站內(nèi)電氣設(shè)備異響來源及干擾噪聲的種類，分析了基于DAMAS算法的聲源定位方法用于提高變電站異響檢測定位精度的可行性；然后給出了可搭載于機器人的聲學傳感器陣列定位識別系統(tǒng)的判斷流程；最后研究了機械振動引發(fā)異響、高壓端放電引發(fā)異響兩種典型異響定位結(jié)果及其聲學特征，分析了變電站內(nèi)可能對機器人識別設(shè)備異響帶來干擾的背景噪聲源的聲學特征及辨別方法。

1 變電站內(nèi)電氣設(shè)備異響來源

交流變電站內(nèi)異響主要分為兩大類，一類由電氣設(shè)備機械結(jié)構(gòu)異常振動引起，另一類由電氣設(shè)備高壓端電暈放電引起[8-10]。

機械結(jié)構(gòu)異常振動引起異響是由過負荷、安裝不當、組部件松動或老化、設(shè)備存在潛伏性缺陷等原因，導致電磁力的不規(guī)則變化，電磁力經(jīng)過設(shè)備機械結(jié)構(gòu)傳遞，形成不規(guī)則變化的機械力，產(chǎn)生機械異常振動，進而形成經(jīng)空氣向變電站空間傳遞的異響。在眾多設(shè)備中，GIS設(shè)備機械結(jié)構(gòu)較為復雜，極易出現(xiàn)由于動觸頭接觸不良、母線彈簧觸指缺失、母線屏蔽罩緊固不良、地腳螺栓松動等引發(fā)的異響，以往主要通過緊貼設(shè)備本體的振動加速傳感器判斷異響位置，但該方法操作不便，特別是對于GIS設(shè)備位置較高的區(qū)域更難以檢測。

電氣設(shè)備放電引起的異響主要指的是電氣設(shè)備高壓端電暈放電引發(fā)的異響，一般是由于高壓端出廠時表面打磨不均勻或者長期戶外運行表面老化，在外施高電壓的作用下，電場局部畸變增大，電離附近空氣產(chǎn)生等離子體，電離過程中部分能量以聲音的形式向外擴散產(chǎn)生異響。以往這類異響定位主要用紫外檢測儀檢測，但由于儀器靈敏度低等原因，一些情況下，運維人員能夠聽到異響，卻無法用紫外檢測儀判斷異響所在位置。而且紫外檢測儀核心部件價格遠高于聲學檢測設(shè)備，經(jīng)濟性較低。

除了電氣設(shè)備產(chǎn)生的異響，變電站內(nèi)運行人員移動、電瓶巡視車運行等因素也會產(chǎn)生干擾噪聲，雖然這些噪聲不會影響電氣設(shè)備運行，但會降低機器人成像定位的準確度，特別是對于整個檢測系統(tǒng)，極易出現(xiàn)誤判，因而需要研究可靠的分析辨別方法，明確異響判斷流程。

2 聲成像技術(shù)用于電力設(shè)備異響定位可行性分析

聲成像技術(shù)用于電力設(shè)備異響定位可行性主要受異響聲源信號的強度、聲信號傳播過程的衰減和折反射、聲傳感器的靈敏度等因素影響。由于聲源尺寸遠小于可聽聲波長且處于遠場情況，電氣設(shè)備異響可視為點聲源，因而聲信號在空氣中傳播過程的衰減可用下式表示：

現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)表明，電氣設(shè)備機械結(jié)構(gòu)振動引發(fā)的異響，聲源強度約為60～ 70 dB；高壓端電暈放電引發(fā)的異響，聲源強度約為75～ 80 dB。聲成像系統(tǒng)使用的聲學傳感器可檢測到最低27 dB強度的聲信號，根據(jù)式（1）計算得出兩種異響最遠檢測距離分別為12.6～ 39.8 m和70.8～ 125.9 m。考慮到機器人可在變電站內(nèi)移動，理論上兩種異響均能被聲成像裝置檢測到。

聲信號在空氣中傳播折反射程度主要與信號傳播路徑上障礙物的數(shù)量和尺寸有關(guān)，障礙物的數(shù)量越多、尺寸越大，信號的折反射越嚴重。由于電氣設(shè)備高壓端處在變電站內(nèi)較高位置，一般情況下，高壓端到機器人的路徑上很少有障礙物，因而折反射影響較小；而對于機械振動引發(fā)的異響，考慮到聲信號在空氣中傳播速度為340 m/s，機械振動異響多為 10～ 1000 Hz低頻信號，波長約為 0.34～ 34 m（波長=波速/頻率），該波長范圍超過絕大多數(shù)電氣設(shè)備支架或管架的尺寸，而且機械振動聲源通常距離機器人較近，因而這種情況下折反射對檢測結(jié)果影響也不大。

3 基于DAMAS算法的異響定位技術(shù)

當變電站內(nèi)的異響離開聲源設(shè)備后，會向空間各方向傳播，形成聲學波束，如果在波束傳播路徑上放置已知布置結(jié)構(gòu)的聲學傳感器陣列，這些傳感器將先后接收到聲學波束，再采用某種聲學分析方法，分析不同聲學傳感器聲學波束信息，即可獲得聲源的物理特征信息。常規(guī)波束形成算法（conventional beamforming, CBF）是一種比較常用的聲學信號處理技術(shù)，該算法可在獲得聲源信息的同時，排除背景干擾聲信號，實現(xiàn)聲學傳感器信號增強的目的[11-13]。

常規(guī)波束形成技術(shù)基本原理是通過聲學傳感器陣列與設(shè)定的陣列聚焦點加權(quán)計算，求取聚焦面上計算矩陣最大輸出值，確定目標聲源點坐標，如下式所示：

其中，r表示陣列到聲源之間的距離，rs表示陣列到重構(gòu)點之間的距離，計算式（3）中的最大值，得到的聚焦點即為聲源位置。但是，受結(jié)構(gòu)限制，聲學傳感器陣列存在較大的有限性和離散性，采用常規(guī)波束形成算法得到的結(jié)果容易出現(xiàn)旁瓣數(shù)量、多主瓣寬度大等問題，導致定位精度差，甚至無法準確找到聲源所在位置[14]。為了提高該算法目標聲源定位的準確率，有研究者提出采用DAMAS技術(shù)改進傳統(tǒng)波束形成算法，該方法是在常規(guī)波束形成算法的輸出結(jié)果、聲源分布以及之間的卷積關(guān)系建立線性方程組，以矩陣形式表達，即：

式中：F——傅里葉正變換；

F–1——傅里葉逆變換；

通過對式（4）不斷迭代求解，即可得到精度更高的定位信息，流程如圖1中虛線框所示。

圖1 基于DAMAS技術(shù)的波束形成算法流程圖

機器人搭載聲學成像陣列在變電站預定路線移動，聲學成像陣列實時監(jiān)測環(huán)境聲信號，當聲信號強度超過某一閾值時，系統(tǒng)啟動聲學圖譜判斷程序，對比圖譜庫中典型干擾聲學圖譜，排除外界干擾因素，如人員移動、說話、巡視電動車產(chǎn)生的聲音等。若系統(tǒng)排除這些干擾因素，再比對設(shè)備異響圖譜，診斷異響特征類型，并結(jié)合高清相機，采用上述基于DAMAS波束形成算法合成異響成像圖，同時上傳至監(jiān)控后臺，發(fā)出報警信號。若該異響信號為以往監(jiān)測到的信號，則與過往信號比對，給出該異響位置、時域波形、頻域波形變化趨勢，做出初步診斷結(jié)論，如異響特征加強則發(fā)出報警信號。

4 系統(tǒng)組成及測試方法

如圖2所示，聲成像系統(tǒng)通過緊固裝置固定在變電站巡檢機器人本體。聲成像系統(tǒng)由機器人電池供電，通信模塊可與機器人本體的通信功能連接，或為獨立通信模塊，通過無線網(wǎng)絡(luò)與變電站監(jiān)控后臺連接。聲成像系統(tǒng)可水平旋轉(zhuǎn)或前后翻轉(zhuǎn)，以精確定位異響位置。聲成像系統(tǒng)采用了由56個MEMS聲學傳感器組成的陣列，其中集成式數(shù)采采樣率為48 kHz，麥克風頻率范圍為 10 Hz～ 24 kHz，陣列直徑為27.0 cm，傳感器陣列中心位置安裝有一臺高清攝像頭，用來捕捉圖像信息，與波束形成算法獲得的聲源空間圖像疊加，組成聲源定位圖像。該系統(tǒng)質(zhì)量僅為2.6 kg，可搭載于大多數(shù)變電站巡檢機器人本體。

圖2 基于聲成像技術(shù)異響診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

5 實驗結(jié)果分析

5.1 機械振動引發(fā)的異響

GIS是一種廣泛用于各電壓等級變電站的電氣設(shè)備，由于該設(shè)備具備分合閘功能，機械結(jié)構(gòu)較為復雜，容易出現(xiàn)由于機械結(jié)構(gòu)異常振動引發(fā)的異響。圖3為聲成像實驗裝置檢測到的GIS設(shè)備異響現(xiàn)象。其中，圖3（a）為采用常規(guī)算法得到的定位結(jié)果圖像，可以看出此時聲源點被定位在兩根GIS管母中間，顯然定位中心位置并無產(chǎn)生異響結(jié)構(gòu)，定位準確性較差。圖3（b）為采用DAMAS算法得到的定位結(jié)果，可以看出，圖中清晰地出現(xiàn)兩個聲源點，兩聲源中心分別位于GIS設(shè)備支撐底座和SF6氣體壓力表連接處，進一步檢查發(fā)現(xiàn)，兩個位置均存在明顯振動點。由于常規(guī)波束形成算法精確度不高，無法區(qū)分出兩個聲源點，而是將兩個聲源點融合成一個聲源點，導致定位準確性較差；而DAMAS算法定位精度更高，可以區(qū)分多個聲源點?？紤]到該GIS設(shè)備已運行多年，異響可能由于設(shè)備長期運行后，在本體共振力的作用下，GIS機械零部件出現(xiàn)了局部松動導致異響，建議配合停電檢修時進行消缺處理。

圖3 GIS設(shè)備發(fā)生異響時的聲學成像圖

應該指出的是，根據(jù)式（4），DAMAS算法是通過優(yōu)化聲學傳感器接收聲信號的空間位置信息，實現(xiàn)提高定位精度的目的，因而不會改變聲源本身圖譜特征。

圖4（a）和圖4（b）分別為GIS設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的時域波形圖。從圖中可以看出，GIS設(shè)備正常運行時，時域波形圖變化均勻、穩(wěn)定，幅值最大為0.005 Pa；而當GIS設(shè)備出現(xiàn)異響時，聲強最大值顯著提高，超過0.01 Pa，而且時域波形圖出現(xiàn)間歇性激烈震蕩，每次震蕩的持續(xù)時間和激烈程度各不相同，震蕩持續(xù)時間最短約為0.02 s，最長可達0.5 s以上。

圖4 GIS設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的時域波形圖

對應圖 4，圖 5（a）和圖 5（b）分別為 GIS 設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的頻域波形圖，從圖中可以看出，GIS設(shè)備正常運行時，頻域波形在0～ 3000 Hz范圍內(nèi)變化穩(wěn)定，主要特征峰值為100，200，300，400 Hz；而當 GIS 設(shè)備出現(xiàn)異響時，0～ 3000 Hz范圍內(nèi)變化明顯更為劇烈，在100 Hz及其倍頻均出現(xiàn)特征峰，特征峰的強度相差不大。這是由于GIS設(shè)備出現(xiàn)機械結(jié)構(gòu)松動后，在交流50 Hz電壓驅(qū)動下，電能轉(zhuǎn)化成機械能，產(chǎn)生劇烈的機械振動，機械振動的頻率既包含交流50 Hz頻段，又包括100 Hz及其倍頻頻段。然后以聲音的形式向四周擴散傳播，聲音在空氣中傳播同時攜帶振動信息及其聲源的位置信息，這些信息最后被聲成像系統(tǒng)捕獲到。

圖5 GIS設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的頻域波形圖

圖6（a）和圖6（b）分別為GIS設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的頻域瀑布圖，可以看出，GIS設(shè)備正常運行時，聲音頻率主要集中在500 Hz以下；而當GIS設(shè)備出現(xiàn)異響后，異響頻率范圍可達2500 Hz以上，且在檢測過程中，異響信號間歇性出現(xiàn)，周期約為0.2 s，而特征頻率隨時間變化不大。

圖6 GIS設(shè)備正常運行與異響狀態(tài)時的頻域瀑布圖

5.2 高壓端放電引發(fā)的異響

高壓端放電引發(fā)的異響主要指電氣設(shè)備出線套管高壓端、管母線、高壓引接線等位置由于電暈放電產(chǎn)生的異響，主要是由于高壓端導體表面粗糙度或結(jié)構(gòu)變化，導致局部場強變大，電離空氣引起。圖7（a）為聲成像實驗裝置檢測到的中性點管母線異響現(xiàn)象，從圖中可以看出，異響位于管母線均壓球附近。圖7（b）為使用紫外成像儀復測結(jié)果，如圖所示，發(fā)現(xiàn)均壓球表面出現(xiàn)微弱的電暈放電，驗證了聲成像系統(tǒng)的檢測準確性，檢測時該系統(tǒng)與均壓球的距離在30 m以上，考慮到巡檢機器人可在變電站內(nèi)移動，該檢測方法可以滿足絕大多數(shù)變電站檢測距離的要求。

圖7 管母線均壓球出現(xiàn)異響時的聲學成像圖

圖8（a）和圖8（b）分別為管母線均壓球附近正常狀態(tài)與出現(xiàn)異響后的時域波形圖，從圖中可以看出，兩種狀態(tài)下，時域波形平均值、最大值、輪廓等區(qū)別不大，因而無法從時域波形判斷管母線均壓球運行狀態(tài)做出有效診斷，需要結(jié)合其他聲學信號特征做進一步分析。

對應圖 8，圖 9（a）和圖 9（b）分別為管母線均壓球附近正常運行與異響狀態(tài)時的頻域波形圖，對比兩種狀態(tài)，頻率范圍在0～ 3 kHz內(nèi)，頻率波形輪廓、特征峰類型極為相似；而在5～ 15 kHz范圍內(nèi)，頻率波形差異明顯。正常運行狀態(tài)下，該頻率段波形較為平緩，而出現(xiàn)異響時，該頻率段波形呈現(xiàn)鋸齒狀。這是由于管母線均壓球表面出現(xiàn)毛刺或變形后，局部場強畸變，電離空氣，產(chǎn)生高頻聲場，這種高頻聲場與原有正常狀態(tài)的低頻聲場疊加后向外傳播，最后被聲成像系統(tǒng)檢測到。

圖8 管母線均壓球正常運行和出現(xiàn)異響時的時域波形圖

圖9 管母線均壓球正常運行和出現(xiàn)異響時的頻域波形圖

對應圖 9，圖 10（a）和圖 10（b）分別為管母線均壓球附近正常運行與異響狀態(tài)時的頻域瀑布圖，對比兩種狀態(tài)，正常運行狀態(tài)下，管母線均壓球附近頻率范圍主要在3 kHz以下，且分布均勻；而出現(xiàn)異響后，除3 kHz以下波段，瀑布圖中還間歇性出現(xiàn)了高頻脈沖信號，最高頻率可到20 kHz以上，因而在實際檢測中可根據(jù)聲信號的該特征區(qū)分機械振動和局部電暈放電兩種情況引發(fā)的異響。

圖10 管母線均壓球正常運行和出現(xiàn)異響時的頻域瀑布圖

值得一提的是，對于在運變電站，除了電氣設(shè)備產(chǎn)生的聲信號外，人員移動、巡視車經(jīng)過等均會產(chǎn)生聲音，干擾異響檢測系統(tǒng)做出正確判斷。但是與在運電氣設(shè)備發(fā)出的聲信號相比，該類信號頻率沒有100 Hz及其倍頻相關(guān)性，因而可以利用該特性排除這類干擾信號。

6 結(jié)束語

本文研制的電力設(shè)備缺陷檢測系統(tǒng)，可搭載于大多數(shù)變電站巡檢機器人本體，實現(xiàn)對運行中電力設(shè)備異響位置的精準定位，缺陷類型的初步判斷，解決傳統(tǒng)振動加速度檢測方法操作繁瑣、檢測范圍受限的難題，檢測效率大幅提升。實驗表明該系統(tǒng)可有效識別機械振動、高壓端放電兩種典型異響類型。常規(guī)變電站巡檢機器人稍加改造，便可搭載該系統(tǒng)，因而具有較高的實用價值。后續(xù)將在更多變電站開展實地測試，分析該系統(tǒng)在不同變電站運行環(huán)境的適用性，研究不同電氣設(shè)備異響定位結(jié)果及其聲學特征，進一步提高檢測系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。