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《RBF-NN對發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第23卷第1期電力系統(tǒng)及其自動化學報Vo1．23No．12011年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2O11RBF—NN對發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷曲正偉，榮亞君，劉帥，葛葆華，龔源(燕山大學電氣工程學院，秦皇島066004)摘要：為了能更準確地診斷出發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障，基于改進的雙層動態(tài)均值聚類分析的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障進行了診斷。同時，通過對同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組故障信號進行分析，并把從中提取的故障信號的特征量作為學習樣本，通過改進的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練，使構(gòu)造的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠反映樣本的特征向量和轉(zhuǎn)子繞組匝間不同程度的短路類型之
2、間的映射關(guān)系，從而達到故障診斷的目的。仿真實驗表明，該算法可以進行有效的故障診斷，精度優(yōu)于傳統(tǒng)的反向傳播BP(backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)鍵詞：同步發(fā)電機；轉(zhuǎn)子繞組；匝間短路；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷中圖分類號：TM31文獻標志碼：A文章編號：1003—8930(2011)01一O114一O4RBF-NN'sDiagnosisofGeneratorRotorWindingInter—turnShortCircuitFaultQUZheng—wei，RONGYa—jun，LIUShuai，GEBao—hua，GONGYuan(CollegeofElectricalEng
3、ineering，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China)Abstract：InordertOmoreaccuratediagnosisofgeneratorrotorwindinginter-turnshort—circuitfault，aradialbasisfunctionneuralnetwork，whichbasedonanimprovedtWO—tierdynamicmeansclusteringanalysisdiagno—sestherotorwindinginter-turnshortcircuitfaultinthisp
4、aper．Atthesametime，thispaperanalysesthesyn—chronousgeneratorrotorswindingfaultsignal，andextractthefaultsignalcharacteristicquantitiesaslearningsamples．ThroughtheimprovedRBFneuralnetworkStraining，weenableconstructionofradialbasisfunctionneuralnetworkcanreflectthecharacteristicsofthesamplevectora
5、ndtherotorwindinginter—turnshortcircuitinvaryingdegreesbetweenthetypesofmappingrelations，SOastoachievethepurposeoffaultdiagnosis．ThesimulationresultsshowthatthealgorithmcanbeofeffectivefaultdiagnosisandbetteraccuracythanthatofconventionalBP(backpropagation)neuralnetwork．Keywords：synchronousgene
6、rator；rotorwinding；inter—turnshortcircuit；radialbasisfunctionneuralnet—work；faultdiagnosis同步發(fā)電機是發(fā)電廠最重要的電力設(shè)備之基于改進的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF—NN(radialbasis一function—neuralnetwork)的同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組，其運行狀況的好壞直接影響到發(fā)電廠的經(jīng)濟效益和社會效益。然而發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間短路故障更是短路的故障診斷方法。因為難以發(fā)現(xiàn)而不容易被診斷出來。因而研究同步1同步發(fā)電機常見故障發(fā)電機故障診斷的方法對發(fā)電廠的安全運行和經(jīng)濟效益有著十分重大的意義
7、_1]。
8、針對已有的同步本文以汽輪同步發(fā)電機為例，按照汽輪發(fā)電機發(fā)電機故障診斷方法存在診斷時間長、準確率不高的結(jié)構(gòu)，可以劃分為幾個大的子系統(tǒng)：定子、轉(zhuǎn)子、的缺點，本文在系統(tǒng)研究了同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間短氫、油、水系統(tǒng)。由于汽輪發(fā)電機本身是一個復雜的路原理的基礎(chǔ)上，又系統(tǒng)地研究了同步發(fā)電機故障系統(tǒng)，所以其故障機理也是一個比較復雜的問題。的診斷方法。在已有的研究成果的基礎(chǔ)上，提出了通常采用層次分解技術(shù)，這樣就得到常見的發(fā)電機收稿日期：2009—09—08；修回日期：2009
