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자료유형
학술저널
저자정보
Tao Wang (Hefei University of Technology) Yigang He (Hefei University of Technology) Bing Li (Hefei University of Technology) Tiancheng Shi (Hefei University of Technology)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.5
발행연도
2018.9
수록면
2,134 - 2,143 (10page)

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This work introduces a fault diagnosis method for transformer based on self-powered radio frequency identification (RFID) sensor tag and improved Hilbert-Huang transform (HHT). Consisted by RFID tag chip, power management circuit, MCU and accelerometer, the developed RFID sensor tag is used to acquire and wirelessly transmit the vibration signal. A customized power management including solar panel, low dropout (LDO) voltage regulator, supercapacitor and corresponding charging circuit is presented to guarantee constant DC power for the sensor tag. An improved band restricted empirical mode decomposition (BREMD) which is optimized by quantumbehaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed to deal with the raw vibration signal. Compared with traditional methods, this improved BREMD method shows great superiority in reducing mode aliasing. Then, a promising fault diagnosis approach on the basis of Hilbert marginal spectrum variations is brought up. The measured results show that the presented power management circuit can generate 2.5V DC voltage for the rest of the sensor tag. The developed sensor tag can achieve a reliable communication distance of 17.8m in the test environment. Furthermore, the measurement results indicate the promising performance of fault diagnosis for transformer.
#Transformer fault diagnosis #Self-powered #RFID #Improved BREMD

목차

Abstract
1. Introduction
2. RFID Sensor Tag Design
3. Theory
4. Measurement Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
Bengtsson, C. “Status and trends in transformer monitoring,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 11, no. 3, pp. 1379-1384, 1996. Wang, M.; Vandermaar, A.J.; Srivastava, K.D. “Review of condition assessment of power transformers in service,” IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 18, no. 6, pp. 12-25, 2002. Kogan, V.I.; Fleeman, J.A.; Provanzana, J.H. “Failure analysis of EHV transformers,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 3, no. 2, pp. 672-683, 1988. Palani A, Santhi S, Gopalakrishna S. “Real-Time Techniques to Measure Winding Displacement in Transformers During Short-Circuit Tests,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 23, no. 2, pp. 726-732, 2008. Khan S A, Equbal M D, Islam T. “A comprehensive comparative study of DGA based transformer fault diagnosis using fuzzy logic and ANFIS models,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 22, no. 1, pp. 590-596, 2015.

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