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试验发现：气流筛运行正常的变压器和发生绕组或铁心故障的变压器，其表面振动信号有很大的不同。但仅从振动信号时域的变化，很难形成确定的判据来衡量变压器发生故障程度的大小，因此将小波包时频分解应用到振动信号的处理过程，从而得到振动信号的能量特征矢量，用该特征矢量作为判断铁心是否存在故障的重要依据。
但到目前为止，气流筛变压器绕组和铁心的振动检测在国际上仅俄罗斯刚刚进入实用阶段，所开发的系统已经在60多台大型变压器上使用。现场结果也证实了这种方法适用于多种型号的变压器，故障诊断准确率高达80%~90%、。不足之处在于未对绕组和铁心振动的物理特性进行充分的研究，如绕组振动与绕组压紧状况之间的关系、铁心振动的起因及影响因素、空载电压大小对铁心振动的影响、油箱表面不同相处振动信号的异同等，因此分析判断还需要较丰富的运行经验。
此外，气流筛的振动信号的分析方法也局限于通过傅立叶变换求取频谱，在形式上过于简单。国内在这方面起步较晚，主要工作还处于实验室研究阶段。通过建立绕组振动的数学模型，对绕组振动和铁心压紧状况之间的关系进行了深入的研究。针对铁心的振动起因，研究了磁致伸缩及其影响因素。所采用的试验方法是：在气流筛不同的空载电压下对铁心的振动情况进行测试，研究空载电压大小与铁心振动之间的对应关系以及不同状态下油箱表面各相铁心振动信号的异同。
此外，还对不同负载电流下的气流筛变压器表面振动信号进行了测量，通过拟合负载电流和振动信号基频成分的关系曲线，得到了一种不需空载运行就能取得铁心振动信号基频成分的负载电流法。实验室模拟试验证明了这种方法对气流筛的的有效性。
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