Detection of Air Gap Defects in Cable Terminals of Electric Multiple Units Based on Electric Field Characteristics
-
摘要:
针对动车组电缆终端绝缘现有检测手段复杂，易受到现场噪声干扰，检测效率不高的问题，提出一种基于电场强度的电缆终端绝缘状态检测新方法. 首先，制备不同长度的预制气隙缺陷动车组电缆终端；其次，获取预制气隙缺陷电缆终端样本的高频脉冲电流信号；最后，利用电场传感器测量不同缺陷长度的电缆终端电场强度值. 研究结果表明：通过缺陷电缆终端高频脉冲电流峰值信号以及电场强度特征，可将电缆终端缺陷发展划分为
S 1、S 2、S 3 3个阶段；缺陷越大，电缆终端沿面电场强度四分位差、平均值、方差和离散系数越大，当界面缺陷由20%l 增加到100%l （l 为高压电缆终端内部第1层应控管长度）时，电场强度四分位差斜率由0.126增加到0.671，电场强度方差指前因子和偏移量绝对值分别增加约81.3%和80.66%.-
关键词:
- 动车组 /
- 电缆终端 /
- 高频脉冲电流（HFCT） /
- 检测 /
- 电场强度
Abstract:The existing detection methods for the insulation of cable terminals of electric multiple units (EMUs) are complex and susceptible to onsite noise interference, and they thus have low detection efficiency. Therefore, a novel method for detecting the insulation condition of cable terminals based on electric field intensity was proposed. Firstly, cable terminals of EMUs with prefabricated air gap defects of different lengths were prepared. Secondly, high frequency current transform (HFCT) signals of the prefabricated air gap defects in the cable terminal samples were obtained. Finally, electric field intensity values of cable terminals with different defect lengths were measured by using electric field sensors. The research results show that by analyzing the peak value of HFCT signals and the electric field intensity characteristics of cable terminals with defects, the development of defects in cable terminals can be divided into three stages:
S 1,S 2, andS 3. As the defect size increases, the interquartile range, mean value, variance, and coefficient of variation of the electric field intensity along the surface of the cable terminals increase. When the interface defect increases from 20%l to 100%l (l refers to the length of the stress control tube in the first layer inside the high-voltage cable terminal), the slope of the interquartile range of electric field intensity increases from 0.126 to 0.671, and the variance of electric field intensity increases by approximately 81.3% for the pre-exponential factor and 80.66% for the absolute value of the offset. -
电缆终端是动车组电缆总成的薄弱环节[1-4]，动车组电缆终端安装在车顶，运行环境复杂，在电-热-机械等多重应力作用下极易出现绝缘老化，造成电缆终端内部电场畸变，导致电缆终端发生故障，影响动车组运行安全[5-10]. 因此，如果能在早期发现电缆终端存在的故障缺陷状态，高速列车稳定性和安全性将得到极大提高. 针对电缆终端故障检测，国内外学者开展一系列研究工作. 电缆终端常见故障检测方法包括局部放电检测法[11]、红外检测法[12]、超声波法[13]、X射线检测法[14]. 局部放电是一种由绝缘体中的空隙或在不均匀电场中的电击穿引起的放电现象[15-19]. 通过检测局部放电信号能够实现电缆终端绝缘状态判断和故障识别. 文献[20-21]提取并分析了电缆终端4种典型故障局部放电信号，利用卷积神经网络算法识别故障电缆绝缘状态，识别精度达到97.5%. 文献[22]采用高频脉冲电流法测试了缺陷电缆终端信号，提出一种基于快速搜索和寻找密度峰的改进聚类自适应局部放电分离方法，用于实现局部放电信号分离. 当局部缺陷部位超声波传导受阻，超声能量转换为热量，易导致缺陷处温度升高，因此，文献[23]提出将红外热成像法和图像处理算法相结合，实现充油式电缆终端内部状态在线检测. 为能够在不同拍摄角度、不同背景下准确定位诊断目标与过热区域，文献[24]提出一种基于快速神经网络算法与mean-shift（均值漂移）的电缆附件缺陷红外图像自动诊断方法，实现电缆终端过热缺陷的自动诊断. 为解决高压电缆终端铅封因为安装质量不合格或受外力作用下出现孔洞、开裂等无法有效检测的问题，文献[25]提出采用基于超声相控阵柔性水囊耦合的终端铅封缺陷无损检测方法，能够快速、直观地检测出铅封缺陷，为高压电缆终端铅封缺陷检测提供一种新思路.
以上方法针对离线电力电缆终端内部缺陷检测开展了相关研究，但对于动车组电缆终端界面缺陷故障发展的研究相对较少，且传统检测易受到传感器灵敏度、现场噪音、外界电磁干扰、信号衰减等因素影响. 鉴于此，本文模拟电缆终端内部界面气隙缺陷发展情况，提出采用电场传感器实现电缆终端内部界面缺陷检测，探索电场传感器检测电缆终端内部故障的可行性，为后续相关研究提供一定的参考价值和意义.
1. 试验平台
1.1 缺陷电缆终端制备
本文首先制备不同长度气隙缺陷电缆终端，定义高压电缆终端内部第1层应控管长度为l，采用气隙长度描述缺陷程度，缺陷长度ld分别为0、20%l、40%l、55%l、70%l以及100%l，采用炭笔按预定缺陷长度从点A划线（下称“碳痕”），确保碳痕清晰，宽度不小于1 mm，在碳痕旁边预埋一根直径为2 mm的铁丝. 预制缺陷电缆终端如图1所示.
1.2 高频脉冲电流法测试平台
高频脉冲电流法（high frequency current transforms，HFCT）利用电磁感应原理测量局部放电脉冲电流信号，将线圈式传感器卡装在电缆接地线上，当电缆终端内部层间有气隙时，在高电压下，气隙内发生局部放电，并通过电缆分布电容耦合到电缆屏蔽层，在屏蔽层地线产生脉冲电流. 通过在屏蔽层接地线上安装高频电流传感器（罗氏线圈），检测和记录高频脉冲电流信号，通过幅值诊断局部放电严重程度. HFCT测试回路如图2所示. 测试平台主要由加压台、变压器、限流电阻、分压电容、HFCT测试回路组成.
1.3 工频电场测试系统
动车组热缩型电缆终端由6片大伞裙和5片小伞裙组成，大小伞裙之间的高度$ {\phi _1} $和$ {\phi _2} $分别为40、30 mm. 相邻大伞裙间距为58 mm. 第一片伞裙和在最后一片大伞裙之间的距离为252 mm. 以电缆终端预制气隙缺陷位置0° 位置布置电场传感器，搭建的测量系统如图3所示. 利用加压装置给电缆终端加压，每次加压5 kV，为保证加载信号稳定，每次加压停留3～5 min，记录传感器测试电场强度值. 本文采用三维工频电场测试系统对界面缺陷电缆终端工频电场强度进行数据采集，传感器尺寸为10 cm×10 cm×10 cm. 假设X、Y、Z 3根天线匹配负载上在X、Y、Z方向上的轴向分量分别为EX、EY、EZ，于是电场强度为
图 3 电缆终端沿面场强测试示意Figure 3. Testing of electric field intensity along surface of cable terminalE=√E2X+E2Y+E2Z=√U2X+U2Y+U2Z, (1) 式中：UX、UY、UZ分别为
作为非侵入式的测量方法，此测量系统与电缆终端没有直接的物理连接，因此两者之间不存在干扰. 因为金属壳体可对电场探头进行有效的屏蔽，且信号通过光纤进行传输，所以系统也不会受到周围电磁环境的干扰. 除此之外，此测量系统还有安装简易和方便携带的优点. 位于交变电场中的导体，其表面感应电荷与待测电场按同频率随时间变化，对此感应电荷处理，便能得到与待测电场中成比例关系的电压或电流信号，从而实现电缆终端电场强度的测量.
2. 测试结果
2.1 HFCT测试结果及分析
不同电压等级下缺陷电缆终端高频脉冲电流幅值统计结果如图4所示. 随着电压等级上升，电缆终端局部放电逐渐增加. 但不同缺陷程度，电缆终端放电起始放电电压不同，0、20%l、100%l局部放电起始放电电压为27.5 kV，当电压低于27.5 kV时，其高频脉冲电流幅值接近背景信号；40%l、55%l和70%l局部放电起始电压为20 kV. 电压等级较低时，随着气隙缺陷增大，电缆终端高频脉冲电流幅值先升后降；随着电压等级上升，缺陷越大，峰值逐渐上升. 通过不同样本间的聚集现象，可将电缆缺陷发展划分为S1、S2、S3共3个阶段，以此判断电缆终端绝缘状态.
S1阶段：当缺陷为0～20%l时，电缆终端界面气隙缺陷较小，电缆终端局部放电起始放电电压较高，局部放电困难，因此电缆终端高频脉冲电流幅值较小.
S2阶段：当缺陷为程度上升到40%l～55%l时，电缆终端界面气隙缺陷进一步增大，局部放电幅值随着电压升高而幅值上升加快，此时气隙内部电子运动加剧，放电重复率较S1阶段升高；当缺陷程度由40%l上升到55%l时，局部放电增加幅值不大；
S3阶段：当缺陷高于70%l时，局部放电进入活跃期，局部放电高频脉冲电流幅值随着电压增加而上升速率加快，此时气隙内部放电较为剧烈，当电压低于25.0 kV时，几乎没有局部放电产生；当电压为27.5 kV时，电缆终端局部放电加剧且速率较快. 由汤逊理论可知，此时气隙较大，气隙中存在的电荷量较大，电子发生碰撞几率增大，此时电场畸变较为严重.
2.2 缺陷电缆终端不同频域下电场特征分布
预制缺陷电缆终端沿面电场强度统计结果如图5所示. 测试频率范围为0～500 Hz，可以发现试样电缆电场强度频段在50、150、250、350、450 Hz等奇次频段位置相对较高. 其原因在于奇次频率的相位差为奇数，导致其在不同电极间的电场分布较均匀，从而产生比偶次频率更高的电场强度. 因此，在工频条件下测试电场强度，奇次频率的电场强度较高. 其中，工频场强值最大，其余频段位置场强趋近于0，且不同场强测试点特征频率分布基本一致. 因此，本文主要统计50 Hz的电场强度.
图 5 缺陷电缆终端在不同频率下电场强度分布Figure 5. Electric field intensity distribution of cable terminals with defects at different frequencies2.3 场强统计
预制缺陷电缆终端电场强度结果如图6所示. 由图可知，电场强度随着电压上升而逐渐增加. 当场强探头沿着伞裙表面Z轴方向移动，点A、B电场强度始终处于最低点，点C处于中间，点D、E、F位置随着气隙缺陷增大呈现无规律变化. 但由观察可知，不同缺陷电缆终端，点C、D、E、F位置电场强度聚集度特征明显不同，按照此特征变化，将电缆终端不同界面缺陷绝缘状态划分3个状态. 即缺陷为0、20%l归为第1类，将40%l、55%l归为第2类；将70%l和100%l划分为第3类. 以电场特征划分电缆终端绝缘状态和HFCT幅值划分的绝缘状态基本一致.
图 6 不同电压等级下缺陷电缆终端电场强度统计Figure 6. Electric field intensity statistics of cable terminals with defects under different voltage levels为近一步量化电缆终端内部缺陷发展程度和沿面电场强度关系，将不同位置测试的电场强度值进行数据处理，采用四分差值、方差、平均值以及离散系数等特征参量表征电缆终端气隙缺陷发展程度.
四分位差是指第3个四分位数Q3与第1个四分位数Q1之差，也称为内距或四分间距，用Qr表示，Qr=Q3−Q1. 四分位差反映测试数据距离中间50%数据的离散程度. 其数值越小，说明中间的数据越集中；数值越大，说明中间的数据越分散. Q1和Q3的计算式分别为
Q1=L+n+14−Ffi, (2) Q3=L+3(n+1)4−Ffi, (3) 式中：L为四分位数所在组的下界，F为至四分位数所在组的累积频数，f、i分别为四分位数所在组的频数和宽度，n为数据总数.
考虑到点A、B位置测试电场强度处于电缆终端本体和屏蔽层地线位置，本文主要将点C、D、E、F 4个测试位置的电场强度进行四分位差计算.
在统计学中，方差用来计算变量（观察值）与总体均数之间的差异，刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度，计算式为
S2=∑(X−¯X)2N−1, (4) 式中：S2为样本方差，X为变量，$ \overline X $为样本均值，N为样本数量.
离散系数是测度数据离散程度的相对统计量，用于比较不同样本数据的离散程度. 离散系数大，说明数据离散程度也大；离散系数小，说明数据离散程度也小.
电缆终端测试电场强度四分位差、方差、平均值以及离散系数统计结果如图7～10所示. 图中：Qr为电场强度四分位差，x为电压等级，y为电场强度方差. 可以发现，随着电压升高，电缆终端测试电场强度的四分位差逐渐增加，四分位差和电压之间满足：
图 7 电场强度四分位差统计Figure 7. Statistics of interquartile range of electric field intensity
图 10 电场强度离散系数统计Figure 10. Statistics of coefficient of variation of electric field intensityQr=ax+b, (5) 式中：a为斜率，b是截距.
由图7可知，随着界面缺陷增加，电场强度四分位差也随之增加，从而导致不同位置的电场强度分散性越大. 缺陷越大，测试场强的四分位差斜率越大. 当界面缺陷由20%l增加到100%l时，电场强度四分位差斜率由0.126增加到0.671.
不同电压等级下的电场强度方差满足
y=y0+A1ex/t1, (6) 式中：y0为偏移量，A1为前因子，t1为弛豫时间.
由统计结果可知：随着界面缺陷逐渐增加，电缆终端电场强度方差也逐渐增加；缺陷越大，不同位置的电场强度方差指前因子越大，且电场强度方差偏移量绝对值也逐渐增大；当电缆终端界面缺陷为100%l时，其电场强度方差拟合参数的指前因子和偏移量绝对值分别为99.05和106.96，相较于20%l电缆终端，电场强度方差指前因子和偏移量绝对值分别增加约81.30%和80.66%. 然而，弛豫时间随着界面缺陷增加呈现无规律变化.
由图9可知，缺陷越大，不同位置测试电场强度平均值就越大.
由图10可知，不同缺陷电缆终端电场强度离散系数主要分布在0.0250～0.250. 电场强度离散系数分为两部分：当缺陷小于40%l时，离散系数小于0.15；当界面缺陷大于40%l时，电场强度离散系数分布在0.150～0.25. 电场强度缺陷越大，不同位置测试电场强度离散系数就越大，电场强度离散程度越大.
通过测试电缆终端沿面电场强度，可有效判断电缆终端内部缺陷状态，且测试结果同HFCT方法测试结果一致.
3. 研究结论
本文制备不同长度的界面预制气隙缺陷电缆终端. 测试缺陷电缆终端HFCT信号，分析缺陷电缆终端HFCT信号的变化规律；通过在电缆终端沿面布置电场传感器，得到预制缺陷电缆终端电场强度，结论如下：
1） 电压等级较低时，随着气隙缺陷增大，电缆终端高频脉冲电流幅值先升后降；随着电压等级上升，缺陷越大，峰值逐渐上升. 通过不同样本间的聚集现象，可将电缆缺陷发展人为划分为S1、S2、S3共3个阶段，以此判断电缆终端绝缘状态；
2） 界面缺陷越大，电缆终端不同位置电场强度数据分散性越大，且缺陷电缆终端电场强度四分差值、平均值、方差和离散系数越高. 通过在电缆终端沿面合理布置电场传感器可有效检测电缆终端内部缺陷发展情况，辅助判断电缆终端绝缘状态.
-
图 3 电缆终端沿面场强测试示意
Figure 3. Testing of electric field intensity along surface of cable terminal
图 5 缺陷电缆终端在不同频率下电场强度分布
Figure 5. Electric field intensity distribution of cable terminals with defects at different frequencies
图 6 不同电压等级下缺陷电缆终端电场强度统计
Figure 6. Electric field intensity statistics of cable terminals with defects under different voltage levels
图 7 电场强度四分位差统计
Figure 7. Statistics of interquartile range of electric field intensity
-
[1] GUO L, CAO W D, BAI L L, et al. Fault diagnosis based on multiscale texture features of cable terminal on EMU of high-speed railway[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70(99): 3502612.1-3502612.12. [2] 郭蕾,曹伟东,白龙雷,等. 乙丙橡胶电缆终端气隙局部放电过程及特征提取[J]. 西南交通大学学报,2021,56(5): 1011-1019,1028.GUO Lei, CAO Weidong, BAI Longlei, et al. Partial discharge process and feature extraction of air gap in EPR cable terminal[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(5): 1011-1019,1028. [3] MAZZANTI G, MARZINOTTO M. Advanced electro-thermal life and reliability model for high voltage cable systems including accessories[J]. IEEE Electrical Insulation Magazine, 2017, 33(3): 17-25. doi: 10.1109/MEI.2017.7906159 [4] TANG Y J, GAO G Q, LIU K, et al. Electric field distribution and performance optimization of high-speed train cable terminal with internal defects[J]. Engineering Failure Analysis, 2023, 151: 107360.1.-107360.16. doi: 10.1016/j.engfailanal.2023.107360 [5] CHEN M W, LI Q Z, ROBERTS C, et al. Modelling and performance analysis of advanced combined co-phase traction power supply system in electrified railway[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2016,10(4): 906-916. [6] 周凯,吴广宁,邓桃,等. PWM脉冲电压下电磁线绝缘老化机理分析[J]. 中国电机工程学报,2007,27(24): 24-29. doi: 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.24.005ZHOU Kai, WU Guangning, DENG Tao, et. al. Study on insulation aging properties of magnet wire under PWM voltages[J]. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(24): 24-29. doi: 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.24.005 [7] 解绍锋,孙镜堤,骆冰祥,等. 高速铁路对邻近普速铁路电力电缆的干扰机理[J]. 西南交通大学学报,2021,56(1):206-213.XIE Shaofeng, SUN Jingdi, LUO Bingxiang, et al. Mechanism of high-speed railway interference on power cables of adjacent normal-speed railway[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(1):206-213. [8] 孙传铭,刘凯,张鹏鹏,等. 车载电缆终端应控管热老化特性及对绝缘性能的影响[J]. 西南交通大学学报,2024,59(06): 1275-1284.SUN Chuanming, LIU Kai, ZHANG Pengpeng, et al. Thermal aging characteristics of vehicle-mounted cable terminal and its influence on insulation performance should be controlled[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2024, 59(06): 1275-1284. [9] 周凯,赵庆杰,吴科,等. 牵引机车中的高频谐波对电缆终端热点的影响[J]. 高电压技术,2016,42(11): 3601-3606.ZHOU Kai, ZHAO Qingjie, WU Ke, et al. Effect of high frequency harmonics in traction locomotives on hot-spot of cable terminations[J]. High Voltage Engineering, 2016, 42(11): 3601-3606. [10] GUO L, CAO W D, BAI L L, et al. Fault diagnosis based on multiscale texture features of cable terminal on EMU of high-speed railway[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 70: 3502612.1-3502612.12. [11] ÁLVAREZ F, GARNACHO F, ORTEGO J, et al. Application of HFCT and UHF sensors in on-line partial discharge measurements for insulation diagnosis of high voltage equipment[J]. Sensors, 2015, 15(4): 7360-7387. doi: 10.3390/s150407360 [12] 周凯,李旭涛,黄友聪,等. 高频谐波电场下电缆终端过热点的形成机理[J]. 西南交通大学学报,2012,47(4): 646-651. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.2012.04.018ZHOU Kai, LI Xutao, HUANG Youcong, et al. Formation mechanism of hot spot in stress control cable terminations under harmonic voltages[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2012, 47(4): 646-651. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.2012.04.018 [13] TIAN Y, LEWIN P L, DAVIES A E. Comparison of on-line partial discharge detection methods for HV cable joints[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2002, 9(4): 604-615. [14] 曹俊平,王少华,任广振,等. 高压电缆附件铅封涡流探伤方法试验验证及应用[J]. 高电压技术,2018,44(11): 3720-3726.CAO Junping, WANG Shaohua, REN Guangzhen, et al. Verification and application of lead sealing eddy current testing method of high voltage cable accessories[J]. High Voltage Engineering, 2018, 44(11): 3720-3726. [15] HAIKALI E N N, NYAMUPANGEDENGU C. Measured and simulated time-evolution PD characteristics of typical installation defects in MV XLPE cable terminations[J]. SAIEE Africa Research Journal, 2019, 110(3): 136-144. doi: 10.23919/SAIEE.2019.8732785 [16] HE W S, WU Z G, DENG B F, et al. On-site partial discharge detection of power cables using a novel DAC technique supplied by a capacitor bank[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2019, 13(23): 5349-5356. [17] GULSKI E, CICHECKI P, WESTER F, et al. On-site testing and PD diagnosis of high voltage power cables[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2008, 15(6): 1691-1700. [18] 白龙雷,周利军,曹伟东,等. −40 ℃条件下EPR电缆终端气隙放电发展特性[J]. 高电压技术,2020,46(10): 3605-3614.BAI Longlei, ZHOU Lijun, CAO Weidong, et al. Characteristics of partial discharge in air gap defects in EPR cable termination under −40 ℃ condition[J]. High Voltage Engineering., 2020, 46(10): 3605-3614. [19] ÁLVAREZ F, GARNACHO F, ORTEGO J , et al. Application of HFCT and UHF sensors in on-line partial discharge measurements for insulation diagnosis of high voltage equipment[J]. Sensors, 2015, 15(4): 7360-7387. [20] WANG M H, LU S D, LIAO R M. Fault diagnosis for power cables based on convolutional neural network with chaotic system and discrete wavelet transform[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2022,37(1): 582-590. [21] CANDELA R, MIRELLI G, SCHIFANI R. PD recognition by means of statistical and fractal parameters and a neural network[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2000, 7(1): 87-94. [22] ZHOU K, LI Z R, ZHU G Y, et al. An adaptive pulse separation strategy for PD detection in frequency-tuned resonant tests[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 9002009.1-9002009.9. [23] HE W S, WU Z G, BAO J K, et al. The on-site detection technique for silicone oil level in high voltage cable terminal using infrared image processing techniques[C]//2021 IEEE 4th International Electrical and Energy Conference (CIEEC). Wuhan: IEEE, 2021:1-5. [24] 徐小冰,袁婧,廖雁群,等. 基于Faster RCNN与Mean-Shift的电缆附件缺陷红外图像自动诊断方法[J]. 高电压技术,2020,46(9): 3070-3080.XU Xiaobing, YUAN Jing, LIAO Yanqun, et al. Autonomous diagnosis method for defects of cable accessories based on faster RCNN and mean-shift algorithm by infrared images[J]. High Voltage Engineering, 2020, 46(9): 3070-3080. [25] 方春华,胡冻三,陶玉宁,等. 高压电缆终端铅封缺陷超声相控阵柔性耦合检测[J]. 高电压技术.,2022,48(1): 29-37.FANG Chunhua, HU Dongsan, TAO Yuning, et al. Ultrasonic phased array flexible coupling detection of lead-sealing defects in high voltage cable terminals[J]. High Voltage Engineering, 2022, 48(1): 29-37. -
下载:
下载:
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 97
- HTML全文浏览量: 53
- PDF下载量: 11
- 被引次数: 0