牵引变压器是电气化铁路供电系统中最主要的设备之一,是牵引变电所的心脏,它的正常工作是电气化铁路安全、可靠、优质、经济运行的重要保证。目前铁路检修部门一直把定期离线色谱分析法作为判断牵引变压器运行状态的主要依据。但是该方法存在着环节多,操作手续繁琐,试验周期长等缺点,往往无法及时反映被测牵引变压器的故障。因此开发一套在线的牵引变压器故障诊断系统,及时发现牵引变压器的潜伏性故障,确保牵引变压器安全、高效的运行,提高电气化铁路的运营效率成为当前亟待解决的重要问题。 DGA在线监测及故障诊断技术已经在电力行业得到应用,并取得了良好的效果。它将DGA技术和在线监测技术的优点进行结合,能够在变压器运行条件下不间断的检测、分析变压器油中的溶解气体浓度。论文期间在分析牵引负荷特点及牵引变压器常见故障的基础上,开发了基于DGA技术的牵引变压器在线监测及故障诊断系统,实现了对牵引变压器油中溶解气体H₂、CO、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂的在线监测。 参考《变压器油中气体分析和故障诊断导则》的要求,基于DGA数据实现了对最终气体浓度结果的分析和诊断,并引入了大卫三角形法、模糊三比值法等高级故障诊断方法来克服传统三比值法的固有缺陷。本文还进一步探讨和实践了采用模糊算法与神经网络算法相结合的故障诊断方法。 论文介绍了牵引变压器在线监测及故障诊断系统的设计思想和实现方法。对于整体结构、硬件电路以及故障诊断系统主要模块,进行了系统的分析。