一种基于CGAN-CNN的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法

由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法.首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正常样本和故障样本分别添加标签后输入CGAN中生成大量新样本,将生成的新样本与原始样本混合并划分训练集和测试集;然后,利用CNN训练平衡后的数据集,充分、精准地提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果.通过实验证明,与非平衡数据集相比,利用平衡数据集后的故障识别准确率十分稳定且达到99.5％以上,同时与平衡的原始样本数据相比,生成样本避免了噪声和其他干扰,故障诊断的准确率也更高.     

基于FFT-LSTM的变速抽蓄机组转子绕组短路故障和偏心故障诊断方法

变速抽水蓄能机组是适应系统功率波动的重要调节手段。转子绕组短路故障和转子偏心故障是其常见的故障类型,两种故障均会在定子侧感应生成特征频带相近的谐波环流,导致两种故障难以被区分。提出了一种基于快速傅里叶变换-长短期记忆(fast Fourier transform-long short-term memory, FFT-LSTM)网络的故障诊断方法,以细化分辨故障特征相近的转子绕组短路故障和转子偏心故障。所提方法以定子分支环流的谐波分量为特征量进行故障诊断,分别推导了两种故障发生时定子侧环流谐波特征,并总结二者间的相似性和差异性。鉴于该差异较为微弱,引入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法对其进行辨识。利用内部故障仿真模型对可能发生的转子绕组短路故障和偏心故障进行批量仿真,以得到用于LSTM网络训练和测试的数据集。仿真结果表明FFT-LSTM能够准确诊断不同转速下变速抽蓄机组的转子绕组短路故障和转子偏心故障。     

同步电动机定子绕组短路故障分析

主要研究同步电动机定子绕组短路故障。基于同步电动机的理论,建立该电动机的数学模型。在此基础上,建立了同步电动机的仿真模型。基于该电动机的仿真模型,分析和讨论了同步电动机额定负载下正常运行、单相接地、两相短路和三相短路故障,并与解析法计算结果作比较。通过结果比较和分析,验证该电机仿真模型的正确性和合理性,同时也验证了分析方法的有效性和可行性。     

基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断

针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题，本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先，采用ITD算法将同步发电机的运行数据分解为若干旋转PR(proper rotation)分量，并根据峭度准则进行信号重构；然后将重构后的信号作为输入量，诊断结果作为输出量，构建基于ITD-ELM的发电机匝间短路故障诊断模型；最后以一台型号为MJF-30-6的同步发电机数据为样本，对其轻微匝间短路故障进行诊断，结果表明：基于ITD-ELM模型的故障诊断准确率较单一的ELM模型显著提高，验证了本文所提故障诊断方法的有效性和准确性。     

多相永磁电动机定子绕组短路故障动态分析

定子绕组短路故障对多相永磁同步电动机的运行有非常严重的影响,因此有必要对其进行仿真分析以便为进一步研究其对永磁体工作点的影响奠定理论基础,同时也为电机结构设计提供一定的理论依据。本文利用场路耦合时步有限元法,建立了多相永磁同步电动机的数学模型;然后通过对电机定子绕组等效电路方程和电磁场方程联立求解,计算得到了单相对地短路、两相间短路以及三相短路三种突然短路状态下的定子相绕组暂态电流、端电压以及电磁转矩波形;最后将仿真波形与实验波形相对比,证明了该数学模型和计算方法的正确性,并得到了三种短路状态下,相绕组电流和电磁转矩随时间变化规律的一些结论。     

无刷直流电动机系统故障模型的仿真研究

建立了无刷直流电动机系统的仿真平台,在仿真平台上针对无刷直流电动机的定子绕组开路故障、匝间短路故障以及逆变器功率管开路故障进行仿真研究.结果表明通过比较健康状态下和故障状态下的定子电流,可以对定子绕组开路故障、匝间短路故障及逆变器故障进行探测.     

基于DSP的永磁直线同步电动机初级故障检测装置

为了消除由于永磁直线同步电动机结构和电源电压不对称对瞬时功率造成的影响,采用了TMS320F243型DSP作为永磁直线同步电动机初级故障检测装置,并采用了瞬时功率补偿的方法,对已补偿的瞬时功率纹波进行辨识,用以表征初级绕组中的短路和断路故障信息,完成了对信号的转换、滤波和变换。实验和仿真表明,该装置对初级故障的检测具有较好效果。     

异步电动机故障仿真与诊断研究

针对异步电动机传统故障诊断方法存在的问题,基于Simulink平台建立异步电动机故障仿真模型,应用人工神经网络开展故障诊断研究。在Simulink平台上选取仿真模块,设置单相短路(A相、B相、C相)、两相短路(AB、AC、BC)等6种接地短路故障类型,设定仿真参数,并进行仿真分析;建立异步电动机BP神经网络诊断模型;提取异步电动机故障特征量,经预处理后,送入BP神经网络模型进行训练与仿真测试。仿真结果表明该方法对于异步电动机的故障诊断是有效的、可行的。     

基于DSP的永磁直线同步电动机初级故障检测装置

采用瞬时功率补偿的方法消除由于永磁直线同步电动机结构和电源电压不对称对瞬时功率的影响 ,并对补偿后的瞬时功率纹波进行辨识。故障检测装置利用瞬时功率纹波表征初级绕组中的短路和断路故障信息 ,采用DSP完成故障检测信号的转换、滤波和变换功能 ,得到满意的仿真效果。     

笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障研究

基于多回路理论,针对笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障进行研究.结果表明,笼型异步电动机在发生转子断条与定子绕组匝间短路时,其故障特征往往是相互交织、相互影响的,仅仅应用单一故障检测方法检测笼型异步电动机定转子故障,可能导致故障误判.通过对仿真与实验结果的详尽分析,系统地概括出笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障特征,明确揭示了二者间的相互关系,为实现转子断条与定子绕组匝间短路双重故障的联合检测提供了重要理论依据.     

同步发电机定子绕组短路故障分析

基于同步发电机的理论,建立该电机的物理模型和数学模型。在此基础上,建立同步发电机的仿真模型,分析该电机的定子绕组的正常运行、单相短路故障、两相短路故障和三相短路故障等,通过数据计算和图形现象加深对短路故障认识和了解。用解析法验证结果,两种方法比较吻合,表明建立仿真模型的方法正确合理。     

基于二倍频转矩脉动的异步电机定子匝间短路故障预测方法

为了能够在故障早期有效地检测异步电机定子绕组匝间短路故障,首先建立了异步电机在定子匝间短路状态下的动态数学模型,运用坐标变换和空间矢量变换的思想对异步电机动态模型进行分析与仿真,提出了一种新的基于计算转矩二倍频脉动的匝间短路检测方法。通过搭建异步电机定子绕组匝间短路的数学模型并对其进行仿真,对匝间短路引发电路计算转矩的变化进行研究,验证了所提出方法的可行性。在此基础之上,提出以计算转矩的二倍频分量为故障特征量对异步电机定子绕组匝间短路故障进行诊断,并分析了该方法的鲁棒性和准确性,从而形成了新的异步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法,为电机故障预测提供了新的研究思路。     

基于模糊神经网络的分段式直线电机提升系统的故障诊断

针对分段式直线提升系统的特点,应用基于模糊神经网络的故障诊断方法,将模糊逻辑与神经网络融合在一起,实现了对这一复杂系统的故障诊断。侧重介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,并利用这些原理对直线电机本体进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的。     

区分发电机不对称运行和定子绕组匝间短路的故障检测

为了有效检测和辨识发电机定子绕组匝间短路故障,应用交流电机绕组理论分析了定子绕组匝间短路时并联支路感应电动势的频率、幅值和相位以及转子绕组感应电动势的谐波特征.以试验所用的故障模拟发电机为例,分别对发电机不对称运行和定子绕组匝间短路进行了故障特征计算.发现在发电机不对称运行和定子绕组小匝数匝间短路不断恶化时,发电机励磁...     

RBF-NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断

为了能更准确地诊断出发电机转子绕组匝间短路故障,基于改进的双层动态均值聚类分析的径向基神经网络对转子绕组匝间短路故障进行了诊断.同时,通过对同步发电机转子绕组故障信号进行分析,并把从中提取的故障信号的特征量作为学习样本,通过改进的径向基神经网络的训练,使构造的径向基神经网络能够反映样本的特征向量和转子绕组匝间不同程度的...     

线间补偿型匝间短路故障自动容错永磁同步电机故障位置检测方法

定子绕组匝间短路故障是永磁同步电机(PMSM)最常见的故障之一。该故障会造成三相电流不平衡,输出转矩剧烈波动,输出能力下降。故障严重时,过大的短路电流会烧毁绕组。为了解决匝间短路故障产生的问题,课题组此前提出了一种具有匝间短路故障自动容错能力的PMSM。针对该特种电机,提出了一种匝间短路故障位置的检测方法。介绍了电机的特殊结构,并通过数学模型推导出利用电机漏磁路特性和原有定子线圈判别故障线圈所在相的方法。使用ANSYS软件建立电机有限元模型,对电机不同匝间短路情况进行仿真,验证了该检测方法的正确性。     

基于Atmega16L的无刷同步电机转子绕组接地检测新原理

目前,无刷同步电机转子绕组接地检测主要采用传统的方式,没有考虑到无刷同步电机的特殊结构。针对这一情况,提出了一种无刷同步电机转子绕组接地检测的新原理,详细地分析了它的接地检测原理。提出了消除接地检测死区的条件和接地检测的灵敏度不受励磁电压影响的方法。并通过仿真和实验分析验证它的正确性,仿真和实验结果与原理分析相吻合。另外,还考虑了电网突然发生短路故障对接地检测的影响,仿真结果证明,在突然短路的过渡过程中,接地检测不会发生误动作,说明了该无刷同步电机接地检测具有较高的可靠性。     

基于多源信息融合的同步发电机转子绕组匝间短路故障识别

转子绕组匝间短路是同步发电机中一种较为常见的故障,随着故障的发展会对发电机的安全运行造成威胁。针对该故障在早期时不易检测的情况,将多源信息融合理论应用到同步发电机的转子绕组匝间短路故障识别中。根据同步发电机特点及传感器情况,分析并选择合适的短路故障特征量作为证据体。将发电机中的多组故障特征证据体依据证据理论进行融合,得到高置信度的故障判定结论。同时进行同步发电机故障实验,与单特征量作对比验证了多源信息融合在发电机转子绕组匝间故障识别中的有效性。实验结果表明,该方法减少了单一传感器不确定性的影响,提高了故障识别准确性。