基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测

为了更加准确有效地监测高压并联电抗器铁芯和绕组机械状态，提出了基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测方法。首先，对振动信号的混沌特性进行分析，采用C-C法选择最佳延迟时间和嵌入维数，对电抗器振动信号进行相空间重构；然后，利用蝗虫算法优化传统K-means聚类算法，从而更加合理地选取初始簇中心，进而通过优化后的K-means聚类算法求出重构信号相轨迹的簇中心；最后，根据簇中心位移矢量和的模值变化对电抗器铁芯和绕组松动状态进行监测。研究结果表明：采用Wolf法求得的各测点最大Lyapunov指数均大于0，证明电抗器振动信号具有混沌特性。蝗虫优化K-means聚类算法有效提高了计算结果的准确性，振动信号相轨迹的簇中心位移矢量和的模值变化能够有效反映铁芯和绕组松动故障隐患，从而为电抗器铁芯和绕组松动状态检修提供了理论依据。