分接開關(guān)振動(dòng)信號(hào)EMD熵和小波熵的比較

高 鵬，馬宏忠，張惠峰，陳 楷，王春寧

(1.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京 210098；2.江蘇省電力公司南京供電公司，南京 210008)

分接開關(guān)振動(dòng)信號(hào)EMD熵和小波熵的比較

高 鵬1，馬宏忠1，張惠峰1，陳 楷2，王春寧2

(1.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京 210098；2.江蘇省電力公司南京供電公司，南京 210008)

針對(duì)變壓器有載分接開關(guān)機(jī)械故障診斷，引入一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD(empirical mode decomposition)能量熵的診斷方法，以提取變壓器有載分接開關(guān)振動(dòng)信號(hào)特征并進(jìn)行故障診斷。首先進(jìn)行小波消噪，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，對(duì)得出的各階固有模態(tài)函數(shù)求能量，最終計(jì)算得到信號(hào)的能量熵值。運(yùn)用EMD能量熵作為特征參量，分析了觸頭正常和燒毀兩種情況下分接開關(guān)切換時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，并與小波能量熵比較，研究結(jié)果表明，分接開關(guān)振動(dòng)信號(hào)基于EMD能量熵的方法比基于小波能量熵的方法有效。

有載分接開關(guān)；振動(dòng)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；小波分解；能量熵

變壓器有載分接開關(guān)OLTC作為變壓器的核心部件之一，在電力系統(tǒng)中發(fā)揮著穩(wěn)定負(fù)荷中心電壓、調(diào)節(jié)無功潮流、增加電網(wǎng)調(diào)度靈活性等重要作用，其性能狀況直接關(guān)系到有載調(diào)壓變壓器的安全運(yùn)行。據(jù)國外資料統(tǒng)計(jì)，分接開關(guān)故障占有載調(diào)壓變壓器故障的41%，國內(nèi)平均統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，分接開關(guān)的故障占變壓器故障的20%以上。因此，對(duì)有載分接開關(guān)進(jìn)行故障檢測(cè)研究對(duì)變壓器安全運(yùn)行具有重大意義[1]。

作為變壓器中唯一可進(jìn)行機(jī)械動(dòng)作的部件，分接開關(guān)操作過程中包含一系列動(dòng)作事件，這些事件包含豐富的振動(dòng)信息，其中觸頭碰撞、摩擦等都伴有機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生。利用加速度傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備操作過程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行分析，提取故障特征，是目前比較有效地監(jiān)測(cè)和診斷方法。國內(nèi)外許多專家、學(xué)者在基于振動(dòng)信號(hào)故障診斷方面做了很多研究[2]?，F(xiàn)有的故障診斷方法主要有包絡(luò)線法[4]，自組織映射法[3，4]和小波分析法[5]等，其中小波分析法是將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波變換，把信號(hào)分解到不同頻率尺度分量上，然后再結(jié)合其他方法進(jìn)行分析。但是小波本質(zhì)上是窗口可調(diào)的傅立葉變換，并沒有擺脫傅立葉變換的局限，不適合用于非線性問題，而且在分析過程中需要人為地選擇小波基和分解層數(shù)，主觀因素對(duì)分解結(jié)果影響較大。

鑒于此，本文引入一種新的時(shí)頻分析方法，即經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)法，并將EMD和信息熵相結(jié)合。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是由美國國家宇航局NORDEN E.Huang于1998年首次提出的。該方法被認(rèn)為是近年來對(duì)以傅立葉變換為基礎(chǔ)的線性和穩(wěn)態(tài)譜分析的一個(gè)重大突破。由于時(shí)間序列的信號(hào)經(jīng)過EMD，分解成一組本征模態(tài)函數(shù)IMF(intrinsic mode function)，而不是像傅立葉變換把信號(hào)分解為正弦或余弦函數(shù)，因此該方法既能對(duì)線性穩(wěn)態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析，又能對(duì)非線性非穩(wěn)態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析。目前該方法已用于地球物理學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究，并取得了較好的效果。熵常被用來描述事件序列的不規(guī)則性和復(fù)雜性的演變，通過比較信號(hào)的某個(gè)特征熵的變換情況，可直接判別信號(hào)成分的改變。當(dāng)分接開關(guān)觸頭發(fā)生故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的能量隨頻率的分布會(huì)發(fā)生變化。本文采用EMD能量熵對(duì)此情況進(jìn)行定量描述，并與小波能量熵進(jìn)行對(duì)比。

1 EMD方法基本原理

EMD是一種自適應(yīng)、高效的信號(hào)分解方法，它通過一個(gè)“篩選”過程從被分析信號(hào)中提取固有本征模態(tài)函數(shù)[6]。分解得到的每個(gè)IMF分量必須滿足以下條件：整個(gè)信號(hào)上的極值點(diǎn)個(gè)數(shù)和過零點(diǎn)個(gè)數(shù)相等或至多相差一個(gè)；在任意點(diǎn)處，由所有局部極大值點(diǎn)確定的上包絡(luò)線和由所有局部極小值點(diǎn)確定的下包絡(luò)線的均值為零。

EMD分解包括以下幾個(gè)過程：

a)根據(jù)原波形，取波形上下的極值點(diǎn)，分別得到局部最大值包絡(luò)線和局部最小值包絡(luò)線。再將此兩條包絡(luò)線相應(yīng)各點(diǎn)的值取平均，得到一條曲線m10。然后求原信號(hào)x(t)和此曲線的差

h10=x(t)-m10

(1)

b)將h10作為原始信號(hào)，重復(fù)步驟a)，得到

h11=h10-m11

(2)

其中m11是重復(fù)步驟中得到的上下包絡(luò)線平均值。繼續(xù)重復(fù)此過程，直到SDlt;0.1，其中

(3)

此時(shí)h1k=h1(k-1)-m1k，即為第一個(gè)IMF，記為IMF1。

c)將IMF1從原信號(hào)中減去，即

r1=x(t)-IMF1

(4)

將r1作為新的數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟a)、b)，可得到第二個(gè)IMF。如果所得到的IMFn或殘余分量rn小于預(yù)先設(shè)定的值，或者已經(jīng)變成了一條單調(diào)曲線，則分解結(jié)束；否則，繼續(xù)進(jìn)行以上操作，可以得到一系列的IMF。最終原信號(hào)分解為

(5)

即原信號(hào)被分解為n個(gè)IMF和一個(gè)剩余分量。其中，n個(gè)本征模態(tài)分量IMFi的頻率從大到小排列，IMF1所含頻率最高，IMFn所含頻率最低，余項(xiàng)rn是一個(gè)非震蕩的單調(diào)序列。

2 基于EMD的能量熵

信息熵的數(shù)學(xué)描述式：設(shè)p(p1，p2，…，pn)為一不確定的概率分布，k為任一常數(shù)，則該分布所具有的信息熵為

(6)

信息熵的大小可以用來描述概率系統(tǒng)的平均不確定程度。若某一概率系統(tǒng)中某一事件產(chǎn)生的概率為1，其他事件產(chǎn)生的概率為0，由式(6)計(jì)算后得知，該系統(tǒng)的信息熵S=0，因而它是一個(gè)確定系統(tǒng)，不確定度為0。如果某一系統(tǒng)中，其概率分布是均勻的，則表示系統(tǒng)中每一事件產(chǎn)生的概率相等，該系統(tǒng)的信息熵具有最大值，即該系統(tǒng)的不確定性最大。根據(jù)這一理論，最不確定的概率分布具有最大的熵值，信息熵值反映了其概率分布的均勻性[13]。

有載分接開關(guān)觸頭在不同的機(jī)械狀態(tài)下，產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)能量隨頻率的分布也不同。當(dāng)信號(hào)經(jīng)EMD分解后，n個(gè)IMF分量包含了不同的頻率成分，能量分別為E1，E2，…，En，形成了信號(hào)能量在頻域內(nèi)的一種劃分，EMD能量熵定義為

(7)

3 實(shí)驗(yàn)應(yīng)用分析

3.1 振動(dòng)信號(hào)采集

在有載分接開關(guān)操作過程中產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)是一個(gè)包含豐富信息的載體，它含有大量的設(shè)備信息狀態(tài)。其時(shí)域和頻域的響應(yīng)特性，揭示了各個(gè)較大振動(dòng)過程與分接開關(guān)內(nèi)部主要機(jī)械部件運(yùn)動(dòng)沖擊的對(duì)應(yīng)關(guān)系，各個(gè)振動(dòng)事件出現(xiàn)的順序是不變的。分接開關(guān)工作狀態(tài)的改變將導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的變化，這是利用振動(dòng)信號(hào)作為故障診斷依據(jù)的理論基礎(chǔ)。通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析，可以識(shí)別振動(dòng)事件，從而判斷故障類型。

實(shí)際應(yīng)用中，在分接開關(guān)的外殼上，選擇適當(dāng)?shù)奈恢冒惭b傳感器，將振動(dòng)傳感器安裝于關(guān)鍵部位的振動(dòng)源附近可滿足最佳拾振要求。本文選用了LC0151型壓電加速度傳感器，它內(nèi)裝微型IC集成電路放大器，將傳統(tǒng)的壓電加速傳感器與電荷放大器集于一體。抗干擾能力強(qiáng)，噪聲小，可進(jìn)行長(zhǎng)電纜傳輸，具有高分辨率和高靈敏度。使用時(shí)，傳感器安裝在分接開關(guān)頂蓋上，該位置離振動(dòng)源近，可滿足檢測(cè)要求。采集到的振動(dòng)信號(hào)通過數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中。

振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)的構(gòu)成如圖1所示，實(shí)驗(yàn)裝置包括有載分接開關(guān)、加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、計(jì)算機(jī)等。

圖1 振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)

3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析

針對(duì)上述理論方法進(jìn)行應(yīng)用分析，通過實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證其可行性。本文以CMIII-500-63B-10193W型有載分接開關(guān)為研究對(duì)象。對(duì)實(shí)驗(yàn)用變壓器有載分接開關(guān)采集其切換過程中的觸頭在不同狀態(tài)下(正常、燒損)的振動(dòng)信號(hào)。觸頭的切換時(shí)間約為100 ms，分接開關(guān)的操作振動(dòng)信號(hào)的主要頻率集中在20 kHz以內(nèi)，根據(jù)采樣定理，并考慮到一定的裕度，采樣頻率定為50 kHz，采樣取8192個(gè)點(diǎn)。根據(jù)分析，切換的主振動(dòng)波形主要是集中在0～41 ms，因此選取這個(gè)時(shí)間段波形對(duì)振動(dòng)信號(hào)采用小波方法進(jìn)行降噪處理。分接開關(guān)振動(dòng)原始信號(hào)和降噪處理后的信號(hào)見圖2?？煽闯觯翟牒蟮男盘?hào)既保留了信號(hào)本身的特征，又降低了噪聲的干擾。

(a) 分接開關(guān)的振動(dòng)信號(hào)

(b) 分接開關(guān)降噪后的振動(dòng)信號(hào)

將進(jìn)行降噪處理過的分接開關(guān)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到若干個(gè)IMF分量，從上到下依次為imf1、imf2，…，imf7，如圖3所示。從圖中可看出，EMD首先是將分接開關(guān)切換過程振動(dòng)信號(hào)的高頻分量分離出來，所分解的IMF分量的頻率依次降低，這說明EMD分解的效率是很高的，同時(shí)，由于它不依賴FFT，像小波那樣所需的基函數(shù)，自適應(yīng)好，能更有效地反映信號(hào)的內(nèi)部特征，避免了信號(hào)能量的擴(kuò)散和泄漏。

圖3 觸頭燒損振動(dòng)信號(hào)EMD分解

圖4為對(duì)振動(dòng)信號(hào)使用db3小波基，經(jīng)6層小波分解再重構(gòu)得到的每層細(xì)節(jié)分量。

圖4 觸頭燒毀振動(dòng)信號(hào)小波分解

對(duì)分解后的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換再組合，可得到信號(hào)的三維時(shí)頻幅值譜圖，圖5圖6分別為同一組信號(hào)的EMD三維時(shí)頻幅值譜圖和小波三維時(shí)頻幅值譜圖，縱坐標(biāo)為歸一化后的頻率，0.05對(duì)應(yīng)2500 Hz。從圖中可看出，信號(hào)經(jīng)EMD分解后，各IMF分量主要譜線清晰，頻譜能量泄漏小，而經(jīng)小波分解后的分量頻率分布較寬，出現(xiàn)了頻率混疊現(xiàn)象。所以基于EMD的時(shí)頻譜能更好地反應(yīng)信號(hào)的頻率分布。

圖5 實(shí)測(cè)信號(hào)基于EMD的時(shí)頻幅值譜圖

圖6 實(shí)測(cè)信號(hào)基于小波分解的時(shí)頻幅值譜圖

對(duì)實(shí)測(cè)的6組正常和故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)(編號(hào)1-6)進(jìn)行分析，求得其對(duì)應(yīng)的小波能量熵和EMD能量熵，如圖7、8所示。

圖7 實(shí)測(cè)信號(hào)小波能量熵對(duì)比圖

圖8 實(shí)測(cè)信號(hào)EMD能量熵對(duì)比圖

從圖中可以看出，經(jīng)過小波分解后，得到正常狀態(tài)小波能量熵均值為1.7223，故障狀態(tài)下小波能量熵均值為1.6114，兩種熵值差為0.1109。而經(jīng)過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后，得到的正常狀態(tài)EMD能量熵均值為1.7821，故障狀態(tài)EMD能量熵均值為1.4254，差為0.3566，和小波能量熵相比，兩種信號(hào)之間的能量熵差值大為增加，即利用EMD能量熵提取故障信息更為有效。這是因?yàn)樾〔ǚ纸獗举|(zhì)上適合線性信號(hào)分析，而EMD既適合線性信號(hào)，又適合非線性信號(hào)。且小波分解是按頻帶二進(jìn)劃分的，小波基函數(shù)和分解層數(shù)必須人為選擇，分解得到分量的模式比較固定。而EMD是按信號(hào)自身內(nèi)在特性進(jìn)行自適應(yīng)分析，分解得到的本征模態(tài)分量從本質(zhì)上反映了信號(hào)的屬性。但基于EMD的能量熵由于要用到三次樣條插值，相比小波能量熵的方法，耗時(shí)較多，目前還需要進(jìn)一步研究。

4 結(jié)語

本文介紹了基于EMD的能量熵的理論和算法。對(duì)變壓器有載分接開關(guān)多組實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)分別計(jì)算了EMD能量熵和小波能量熵，并進(jìn)行比較，研究結(jié)果表明，OLTC振動(dòng)信號(hào)基于EMD的能量熵故障診斷方法比小波能量熵方法效果更為顯著。

[1]張德明.變壓器有載分接開關(guān)[M].沈陽:遼寧科學(xué)技術(shù)出版社,1998.

[2]張國強(qiáng)，李慶民，趙彤(Zhang Guoqiang,Li Qingmin,Zhao Tong).電力變壓器有載分接開關(guān)機(jī)械性能的監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)(Monitoring and diagnostic techniques for mechanical properties of on-load tap-changers in power transformer)[J].變壓器(Transformer)，2005,42(9):33-37.

[3]Kang P,Birtwhistle D.Condition monitoring of power transformer on-load tap-changers Part 1:Automatic condition diagnostics[J].IEE Proceedings:Generation,Transmission and Distribution,2001,148(4):301-306.

[4]Kang P,Birtwhistle D.Condition monitoring of power transformer on-load tap-changers Part 2:Detection of ageing from vibration signatures[J].IEE Proceedings:Generation,Transmission and Distribution,2001,148(4):307-311.

[5]Pengju Kang,D Birtwhistle.Condition assessment of power transformer on-load tap-changers using wavelet analysis[J].IEEE trans on Power Delivery,2001,16(3):394-400.

[6]Norden E Huang,Zheng Shen,Steven R Long,etal.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonliner and non-stationary time series analysis [J].The Royal Society,1998,(454):903-995.

[7]Qiuhua Du,Shunian Yang.Application of the EMD method in the vibration analysis of ball bearings[J].Mechanical Systems and Single Processing,2007,21(6):2634-2644.

[8]趙彤(Zhao Tong).有載分接開關(guān)機(jī)械狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究(Studies on On-Line Monitoring and Fault Diagnostics for Mechanical Condition of On-Load Tap Changers)[D].濟(jì)南:山東大學(xué)電氣工程學(xué)院(Jinan:School of Electrical Engineering of Shandong University),2008.

[9]趙海龍，王芳，胡曉光(Zhao Hailong,Wang Fang,Hu Xiaoguang).小波包-能量譜在高壓斷路器機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用(Application of wavelet packet-energy spectrum in mechanical fault diagnosis of high voltage circuit breakers)[J].電網(wǎng)技術(shù)(Power System Technology),2004,28(6):46-48,58.

[10]姚林朋，黃成軍，錢勇(Yao Linpeng,Huang Chengjun,Qian Yong).基于EMD的局部放電窄帶干擾抑制算法(Empirical mode decomposition based DSI suppression algorithm in partial discharge detection )[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2007,19(5):33-38.

[11]聶永輝，高磊，唐威(Nie Yonghui,Gao Lei,Tang Wei).Hilbert-Huang變換在電力系統(tǒng)暫態(tài)信號(hào)分析中的應(yīng)用(Application of Hilbert-Huang transform on analysis of transient signal in electric power system)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2009,21(4):63-69.

[12]孫志剛，翟瑋星，李偉倫，等(Sun Zhigang,Zhai Weixing,Li Weilun,etal).基于EMD和相關(guān)向量機(jī)的短期符合預(yù)測(cè)(Short-term load forecasting based on EMD and RVM)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2011,23(1):92-97.

[13]申弢，黃樹紅，韓守木，等(Shen Tao,Huang Shuhong,Han Shoumu,etal).旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的信息熵特征(Extracting information entropy features for rotating machinery vibration signals)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)(Chinese Journal of Mechanical Engineering)，2001,37(6):94-98.

[14]李云飛，黃彥全，蔣功連(Li Yunfei,Huang Yanquan,Jiang Gonglian).基于PCA-SVM的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)(Short-term load forecasting based on PCA-SVM)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA)，2007，19(5)：66-70.

[15]李志民，李衛(wèi)星，李勃龍(Li Zhimin,Li Weixing,Li Bolong).熵原理及其在電力系統(tǒng)可靠性中的應(yīng)用(Entropy principle and its application in power system reliability)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2001,13(3):37-39,53.

[16]何正友，劉志剛，錢清泉(He Zhengyou,Liu Zhigang,Qian Qingquan).小波熵理論及其在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性探討(Study on wavelet entropy theory and adaptability of its application in power system)[J].電網(wǎng)技術(shù)(Power System Technology)，2004,28(21):17-21.

[17]楊世錫，胡勁松，吳昭同，等(Yang Shixi,Hu Jinsong,Wu Zhaotong,etal).旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)基于EMD的希爾伯特變換和小波變換時(shí)頻分析比較(The comparison of vibration signals' time-frequency analysis between EMD-based HT and WT method in rotating machinery)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)(Proceeding of the CSEE)，2003,23(6):102-107.

高 鵬(1986-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。Email:hehaixiaoxue@163.com

馬宏忠(1962-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷及電機(jī)理論分析等方面的研究工作。Email:hhumhz@163.com

張惠峰(1982-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。Email:huifeng6826@163.com

關(guān)于參考文獻(xiàn)著錄格式

1.連續(xù)出版物

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 作者．題名．刊名(外文刊名可縮寫，縮寫后的首字母應(yīng)大寫，并省略縮寫點(diǎn)quot;．quot;)，出版年份，卷號(hào)(期號(hào))：起始或起止頁碼

2.專著

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 作者．書名．版本(第1版不標(biāo)注)．出版地 ：出版者，出版年.(專著中的析出文獻(xiàn)應(yīng)注明起止頁碼)

3.論文集

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 作者．題名．見(英文時(shí)用In)：主編.論文集名．出版地：出版者，出版年．起止頁碼

4.學(xué)位論文

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 作者．題名：[學(xué)位論文]．保存地點(diǎn)：保存單位，年份

5.專利

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 專利申請(qǐng)者．題名．國別，專利文獻(xiàn)種類，專利號(hào)．出版日期

6.技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào) 起草責(zé)任者．標(biāo)準(zhǔn)代號(hào) 標(biāo)準(zhǔn)順序號(hào)-發(fā)布年 標(biāo)準(zhǔn)名稱．出版地：出版者，出版年(也可略去起草責(zé)任者、出版地、出版者和出版年)

摘編于《中國高等學(xué)校自然科學(xué)學(xué)報(bào)編排規(guī)范》(修訂版)

ComparisonofEMDEntropyandWaveletEntropyinVibrationSignalsofOLTC

GAO Peng1，MA Hong-zhong1，ZHANG Hui-feng1，CHEN Kai2，WANG Chun-ning2

(1.College of Energy and Electrical Engineering,Hehai University,Nanjing 210098,China；2.Nanjing Power Supply Company,Jiangsu Electric Power Company,Nanjing 210008,China)

For the mechanical fault diagnosis of transformer on-load tap changer(OLTC),a kind of energy entropy based on empirical mode decomposition(EMD)is introduced to extract characteristics of vibration signal and diagnose fault in OLTC.Firstly the noises of vibration signal are eliminated by wavelet,and then decompose it by EMD to get the intrinsic mode functions(IMFs).After calculating the IMFs' energy,the EMD energy entropy can be gotten.In this paper,EMD energy entropy is used as characteristic parameter to analysis vibration signal when OLTC is normal and burned-out.Comparison between EMD energy entropy and wavelet energy entropy showed that EMD energy entropy which used in vibration signal of OLTC is more effective than wavelet entropy.

on-load tap changer(OLTC)；vibration；empirical mode decomposition(EMD)；wavelet decomposition；energy entropy

TM41

A

1003-8930(2012)04-0048-06

2011-07-26；

2011-09-16

江蘇省電力公司重點(diǎn)科技項(xiàng)目(J2008039)