Комплексная обработка информации при определении состояния мощных трансформаторов

Опубликовано: 17 Май 2012

мощный трансформатор

Таджибаев А.И., Монастырский А.Е. (СПбГТУ, ПЭИПК, С.-Петербург)

Сложность физико-химических процессов, протекающих в силовых трансформаторах в процессе их эксплуатации, приводит к необходимости, при определении их состояния, использовать большое количество разнообразных диагностических методов, включающих физико-химический и хроматографический анализ масла, измерение диэлькометрических характеристик изоляции, измерение характеристик и локация частичных разрядов, методы выявления деформации обмоток, вибрационный контроль, тепловизионные измерения и др. Большое количество методов и измерительной информации заставляет менять подход к принципам обработки этой информации. Наиболее простые методы, такие как критериальный подход и метод аналогий, не обеспечивают необходимую точность постановки диагнозов, что связано по-видимому с вероятностным характером процессов внутри трансформатора и взаимозависимостью контрольных параметров. Очевидно, что построение даже простейшей математической модели процессов, протекающих в трансформаторе практически невозможно. В этом случае необходимо использование математических методов, основанных на теориях регрессионного анализа, теории распознавания образов и др., с привлечением элементов нечеткой логики, нейронных систем и т.п. Формально при таком подходе можно выделить следующие этапы анализа получаемой измерительной информации:

  1. Предварительная обработка информации.
  2. Преобразования первичных признаков при сохранении размерности признакового пространства, преобразования с уменьшением числа признаков, ранжирование (упорядочивание) полученных данных.
  3. Анализ данных.
  4. Обучение и самообучение по мере накопления данных.

Предварительная обработка информации предназначена для выявления очевидных измерительных ошибок, визуализации данных, определения первичных эмпирических признаков и их статистических характеристик.
Преобразования первичных признаков необходимы для проведения последующего анализа с использованием соответствующих алгоритмов. Основной задачей преобразования является получения набора удобных вторичных признаков, позволяющих разделять различные состояния оборудования. Дадим основные определения, связанные с оценкой состояния. К априорным сведениям о данных относятся:

  1. Желаемая размерность, подразумевающая, что для работы алгоритма необходимо задание числа выделяемых признаков.
  2. Обучающая выборка, предполагающая наличие определенного количества объектов для каждого из возможных состояний.
  3. Число классов, которое либо задается заранее, либо определяется в процессе поиска признаков из условия максимизации того или иного критерия.
  4. Решающее правило, строящееся на основе анализа обучающих выборок и представляющее собой основной расчетный алгоритм.

При конечном объеме выборки возникает ряд проблем. Исследователь сталкивается с задачей выбора наилучшего подмножества признаков, которое в свою очередь зависит от типа используемого для классификации алгоритма распознавания. Поэтому приходится дополнительно выбирать и тип алгоритма распознавания, а также формировать новые признаки, в пространстве которых ожидается получение лучшего разделения классов.
При распознавании первичные признаки почти всегда при помощи некоторого преобразования F отображаются в пространство вторичных признаков. Желательно получить такое преобразование, которое бы максимизировало или минимизировало некоторый заданный критерий оценки преобразованной системы признаков. Окончательным критерием оценки пригодности системы признаков является соотношение вероятности правильной классификации с ценой расчета и ценой возможной ошибки.
Частичными случаями преобразования признаков являются:

  1. Трансформация признаков – независимое от других преобразование каждого отдельного признака, сохраняющее число исходных признаков.
  2. Выделение признаков – зависимое преобразование при котором каждый вторичный признак является функцией от всех или части первичных, при этом обычно снижается количество признаков.
  3. Выбор признаков — при котором выбирается лишь часть первичных признаков.
  4. Методы преобразования первичных признаков разделяются на:
  5. Методы без усечения размерности признакового пространства, которые включают линейные, с помощью линейных функций, и нелинейные с помощью элементарных функций, элементарные трансформации; преобразования с целью обеспечения независимости признаков; комплексное преобразование признакового пространства.
  6. Методы с упорядочением и выделением признаков с использованием ранжировки (по каким-то критериям) с последующим выбором некоторой части преобразованных признаков (обычно на основе разложения по системам ортогональных функций.
  7. Методы с усечением признакового пространства в случае если имеются зависимые и независимые первичные признаки.

Анализ данных проводится для преобразованного признакового пространства с использованием регрессионного анализа и теории распознавания образов.
Обучение и самообучение является одним из наиболее важных и длительных этапов в условиях ограниченности обучающих выборок.
Следует отметить, что все отдельные методы, использующиеся для определения состояния силовых трансформаторов, проходят в том или ином виде указанные этапы анализа измерительной информации, причем анализ информации, получаемой отдельными методами облегчается однотипностью измерительных параметров. Задача связи в единое признаковое пространство измерительной информации получаемой всеми методами должна решаться на основе знания физико-химических процессов проходящих в трансформаторах и данных их аварийности.

Литература

  1. Методы и средства оценки состояния маслонаполненного оборудования / Монастырский А.Е., Калачева Н.М., Таджибаев А.И. и др. Санкт-Петербург: изд. ПэиПК, 1995.
  2. Монастырский А.Е., Пильщиков В.Е., Таджибаев А.И. Автоматизированная система контроля изоляции трансформаторов. Санкт-Петербург: изд. ПэиПК, 1999.
  3. Таджибаев А.И. Теория и практика распознавания анормальных состояний электрооборудования. Санкт-Петербург: изд. ПэиПК, 1995.

Ещё по теме:

написано в рубрике: Статьи
Метки:

Оставить отзыв