Interpretação dos resultados da análise de resposta de frequência do transformador usando uma nova metodologia baseada em entropia cruzada

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 6604 (2023) Citar este artigo

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Os defeitos do transformador podem ser identificados pelo FRA (análise de resposta de frequência), que é uma técnica de diagnóstico promissora. Apesar da padronização na técnica de mensuração do FRA, a interpretação de seus resultados ainda é uma área de pesquisa. Como diferentes tipos de falhas podem ser identificados em vários limites de frequência das assinaturas FRA, é necessário identificar as possíveis relações entre falhas específicas e faixas de frequência nesta contribuição. Para isso, um transformador real é utilizado para conduzir os testes essenciais, que incluem tanto as condições saudáveis ​​quanto as de falha (deslocamento axial (AD), deformação radial (RD) e curtos-circuitos (SC)). Para identificar características eficientes dos traços de resposta de frequência produzidos e melhorar a precisão da interpretação de tais traços, uma nova medida de entropia cruzada fuzzy hiperbólica (FCE) é demonstrada e então utilizada para o objetivo de discriminação e classificação de defeitos de enrolamento de transformador em faixas de frequência pré-definidas . Depois de normalizar os resultados de FRA do transformador sob condições saudáveis ​​e várias circunstâncias de falha, os limites inferiores de tais respostas foram extraídos e então utilizados para construir a forma desejada dos conjuntos difusos de circunstâncias saudáveis ​​e defeituosas. Em seguida, uma nova metodologia de discriminação e classificação de falhas de enrolamento baseada em medida FCE hiperbólica é oferecida com base nos valores de medida FCE mais altos e mais baixos. O valor de medição FCE mais alto entre os conjuntos fuzzy de circunstâncias saudáveis ​​e defeituosas, como AD, RD e SC, é designado para confirmar a ocorrência de falhas de enrolamento em uma faixa de frequência adequada. A metodologia sugerida garante uma interpretação inteligente da assinatura FRA e uma classificação precisa de falhas de enrolamento, pois pode efetivamente discriminar circunstâncias saudáveis ​​e defeituosas nas faixas de frequência desejadas. O desempenho das abordagens propostas é testado e comparado aplicando os dados experimentais após a extração de características.

Os transformadores da rede elétrica são equipamentos necessários, mas caros. No curso de sua vida útil, os transformadores estão sujeitos a alterações mecânicas ou elétricas, como deformação do enrolamento, movimento ou giro a giro1. Para evitar falhas catastróficas do transformador, os defeitos no enrolamento devem ser identificados o mais rápido possível2. Pelas razões descritas acima, o monitoramento da condição de status de operação do transformador cresceu em popularidade em todo o mundo3. Muitos métodos teóricos e práticos para diagnosticar falhas elétricas e mecânicas em enrolamentos estão sendo propostos. O método FRA tem sido empregado nos últimos anos para verificar a condição dos transformadores. Métodos comparativos como a abordagem de função de transferência (TF) podem ser usados ​​para identificar quaisquer discrepâncias entre a assinatura da impressão digital e a assinatura FRA4. Falhas de enrolamento, como deslocamento axial (AD), curtos-circuitos (SC) e deformação radial (RD), são muito comuns5. A comparação de assinatura FRA pode indicar a localização, a gravidade e o tipo de falha em um transformador se algum dos problemas mencionados ocorrer. Como resultado, essa comparação depende muito da experiência individual, em vez de códigos estabelecidos e amplamente aceitos. Por enquanto, a interpretação dos resultados das medidas de FRA não foi padronizada, apesar de terem sido produzidos critérios válidos6. Portanto, uma nova técnica baseada na medida de entropia cruzada fuzzy para interpretação inteligente do espectro FRA foi desenvolvida, testada e avaliada neste trabalho de estudo.

A capacidade do FRA para detectar falhas em transformadores está em constante expansão como resultado do uso crescente dessa tecnologia. O FRA agora pode detectar um número maior de problemas de transformador do que nunca. A interpretação da assinatura FRA foi estudada extensivamente7,8,9, mas uma análise confiável dos traços FRA continua sendo um difícil desafio de pesquisa. Os conceitos de análise de testabilidade e falhas paramétricas são de grande importância na área de diagnóstico de falhas para circuitos analógicos baseados em FRA. O número total de parâmetros de um sistema testável é chamado de grau de testabilidade. As falhas podem ser classificadas em falhas paramétricas e falhas catastróficas. Falhas paramétricas são examinadas nesta pesquisa, especialmente o desvio dos valores dos parâmetros de uma determinada faixa de tolerância. Métodos de diagnóstico chamados de simulação após teste são usados ​​para esse tipo de falha. Nesses métodos, os valores dos elementos são identificados usando relações de entrada-saída e comparação entre as respostas do circuito. Um conjunto de equações é obtido a partir desta comparação. As equações de detecção de faltas que consideram os valores reais dos parâmetros como incógnitas são constituídas por essas equações. No circuito em teste, a testabilidade é fornecida pelo grau de solubilidade dessas equações. Portanto, esforços para isolar falhas indetectáveis ​​são necessários para evitar desperdício de recursos e tempo. Para melhorar a precisão da interpretação dos traços de resposta de frequência produzidos e para identificar características eficientes de tais traços, as abordagens relatadas têm dificuldade em alcançar os objetivos desejados. A partir de agora, há uma variedade de abordagens para interpretar FRAs, incluindo aquelas que envolvem modelagem de modelos elétricos, inteligência artificial e matemática. A primeira forma utiliza várias partes do circuito para representar cada seção do enrolamento10. Primeiro, as variações na construção do transformador são traduzidas nas modificações correspondentes nos componentes do circuito. Como resultado, as diversas partes são então incorporadas em um modelo de circuito para análise11. Existem várias desvantagens para este método12. O problema fundamental do modelo de circuito é a dificuldade em incorporar falhas mecânicas. Para ajudar a explicar as curvas FRA, a análise de elementos finitos (FEA) comumente usada para gerar um modelo elétrico análogo do enrolamento do transformador13. A curva FRA além de 1 MHz pode ser estudada usando o modelo híbrido de Zhang e FEA14. Encontrar um modelo preciso do enrolamento a partir da resposta de frequência, por outro lado, continua sendo um desafio difícil.