TRANG THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Tên đề tài: Xây dựng giải pháp chẩn đoán sự cố trong máy biến áp 3 pha sử dụng các phương pháp xử lý tín hiệu thông minh.

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa.

Mã số: 9.52. 02.16

Khóa đào tạo: 2013 – 2017

Họ và tên NCS:  Đào Duy Yên

Họ và tên người hướng dẫn khoa học:  

 1. PGS.TSKH. Trần Hoài Linh

 2. PGS.TS. Trần Xuân Minh

Đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp.

Cơ sở đào tạo:   Đại học Thái Nguyên.

NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

Luận án đã có những đóng góp mới sau:

1) Luận án xây dựng được mô hình MBA 22/0.4kV Y-Y₀, trong phần mềm ANSYS để phục vụ mô phỏng lấy kết quả là các tín hiệu điện và tín hiệu cơ (rung cơ khí). Tiến hành mô phỏng 234 kịch bản làm việc của MBA gồm trường hợp làm việc bình thường và 05 trường hợp sự cố. Với mỗi một trường hợp, MBA được mô phỏng với tải tương ứng là 50%, 80%, 100% so với tải định mức.

2) Đề xuất trích chọn 15 thông tin đặc trưng của các tín hiệu thu được từ mô phỏng ANSYS để làm cơ sở xây dựng mô hình nhận dạng.

3) Xây dựng mô hình nhận dạng sử dụng mạng nơron MLP với 15 đầu vào, 3 nơ rôn ẩn và 1 đầu ra để nhận dạng được trạng thái làm việc của MBA. Mạng được huấn luyện với 180 mẫu và thử nghiệm với 54 mẫu trong tổng số 234 mẫu đã thu thập được. Kết quả học và kết quả kiểm tra đạt độ chính xác cao.

Để kiểm chứng mô hình MBA xây dựng trên phần mềm ANSYS, luận án đã tiến hành thực nghiệm đo rung động của MBA bằng thiết bị đo độ rung sử dụng cảm biến gia tốc cho MBA phân phối tại Trạm ĐH Công nghiệp 3. Kết quả đo bước đầu cho thấy độ rung đo được phù hợp với sự biến thiên của công suất truyền tải của MBA và phổ biên độ của tín hiệu rung động có các đỉnh phổ khá ổn định trong quá trình hoạt động ở chế độ bình thường.

CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU

*  Các ứng dụng và khả năng ứng dụng thực tiễn:

- Kết quả nghiên cứu của luận án có thể ứng dụng để nhận dạng sự cố trên máy biến áp 3 pha.

- Kết quả nghiên cứu của luận án là giải pháp mới đóng góp và làm phong phú thêm các phương pháp nhận dạng các dạng sự cố trong máy biến áp phân phối 3 pha. Đồng thời làm tài liệu tham khảo hữu ích cho đào tạo và nghiên cứu của giảng viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học, sinh viên khi nghiên cứu về nhận dạng sự cố trong máy biến áp 3 pha.

- Hệ thống thực nghiệm góp phần đào tạo cán bộ kỹ thuật ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa.

* Vấn đề bỏ ngỏ cần tiếp tục nghiên cứu:

- Nghiên cứu ảnh hưởng của môi trường như nhiệt độ, độ ẩm đến sai số của phương pháp.

- Thử nghiệm khảo sát MBA thực tế để kiểm tra và bổ sung thêm phần đo tín hiệu điện áp và dòng điện để hỗ trợ tính toán công suất tức thời của MBA để hỗ trợ xác định nguyên nhân gây biến thiên trong rung động của MBA.

- Một hướng có thể mở rộng nghiên cứu nữa là xem xét các trường hợp MBA bị nhiều sự cố đồng thời.

INFORMATION OF THE DOCTORAL DISSERTATION

 Dissertation title:  Implementation of a solution for fault diagnosis in 3-phase transformers using intelligent signal processing methods.

Speciality: Control Engineering and Automation

Code of Speciality: 9.52.02.16 

Research duration: 2013-2017

Full Name of Ph.D. candidate: Dao Duy Yen

Scientific supervisors: 1. Assoc. Prof., Dr. Sc. Tran Hoai Linh

                                         2.  Assoc. Prof., Dr Tran Xuan Minh

Training institution: Thai Nguyen University of Technology.

CONTRIBUTIONS OF THE DISSERTATION

The dissertation has following new scientific contributions:

1) The thesis has built a transformer model 22/0.4kV Y-Y0 in ANSYS software to be used in simulation to generate the samples of electrical signals and mechanical signals (mechanical vibration). Conducted the simulations of 234 working scenarios of transformers including normal working case and 05 fault cases. For each case, the transformer is simulated with 50%, 80%, 100% load respectively of rated load.

2) Proposing to extract 15 characteristic features of the electrical and mechanical vibration signals obtained from ANSYS simulation to be used as the inputs for the identification model.

3) Successfully trained an identification model using MLP neural network with 15 inputs, 3 hidden neurons and 1 output to identify the state of the transformer. The network was trained with 180 samples and tested with 54 samples out of a total of 234 samples collected. Both training and testing results were highly accurate.

          To partially verify the simulation results, the thesis has conducted experiments to measure the vibration of a distribution transformer with a device using accelerometer. The selected distribution transformer was at the Industrial University Station 3. Initial measurements showed that the measured vibration was consistent with the variation of the power of the transformer and the amplitude spectrum of the vibration signal has fairly stable spectral peaks during normal operation.

APPLICATIONS, PRACTICAL APPLICABILITY

AND OPEN TOPICS FOR FURTHER RESEARCH AND DEVELOPMENT

Possible applications in practice:

The research results of the thesis can be applied to identify faults on 3-phase transformers.

- The research results of the thesis are a new solution to contribute and enrich the methods of identifying fault types in 3-phase distribution transformers. At the same time as a useful reference for training and research of lecturers, graduate students, graduate students, and students when researching on fault identification in 3-phase transformers.

- Experimental system contributes to the training of technicians in control and automation technology.

Open for continuation scientific problems:

- Studying the influence of the environment such as temperature, humidity on the error of the method.

- Test the proposed methods on an actual transformer with voltage and current signal measurement filter out the effects of power variation (unavoidable when the transformer was working) to detect abnormal transformer’s vibration.

- Another direction that can be extended to the study is to consider the cases of transformers with multiple failures at the same time.

Nguồn: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp,  Đại học Thái Nguyên