SVD滤波与改进小生境遗传算法在双馈异步电机转子匝间短路故障量提取中的应用

双馈异步发电机(DFIG)转子绕组发生匝间短路故障后,可能会导致机组运行不稳定,造成严重的经济损失,短路后定子电流会产生频率为(1±2s)f的谐波,因此分析定子电流中的谐波含量对故障诊断具有一定的意义。FFT进行短时采样频谱分析时,由于频谱泄露的影响,分辨力明显不足。为了提高转子匝间短路诊断的准确性,提出了利用SVD分解滤波算法和改进小生境遗传算法的故障诊断方法,不仅提高了谐波分析的精度,还解决了多重信号分类(MUSIC)算法谱峰搜索计算量大的缺点。仿真的结果表明,将SVD分解算法和小生境遗传算法作为故障监测方法切实可行,为转子匝间短路故障诊断提供了依据,相比单独采用FFT和MUSIC算法,计算精度和效率都有所提升。     

基于信息融合技术的异步电机故障诊断研究

为了合理利用异步电动机多个方面的故障特征信息,提高故障诊断的准确性,提出了一种采用异步电动机定子电流、径向(轴向)振动信号等多信息融合的故障诊断方法.对测量的各种信号进行小波分析,利用各个频段的信号能量作为故障特征值.采用D-S证据理论融合各个信息,针对证据理论无法融合高冲突证据的缺陷,引入先验知识对其进行了改进,提高了电机故障诊断准确率.实验结果表明,故障诊断结果可信度明显提高,不确定性显著减小,对异步电动机转子断条故障诊断的准确率达到90%以上.     

异步电动机转子故障对定子故障检测的影响与对策

定子绕组匝间短路是异步电动机常见故障之一,因此研究其检测方法具有重要意义。首先,完成了异步电动机定子绕组匝间短路与转子断条故障仿真并对仿真结果做了分析,指出异步电动机转子故障对定子绕组匝间短路故障检测存在不利影响,甚至导致故障误判。进而明确揭示出该影响之原因,即转子故障将导致定子电流中出现边频分量。之后,提出了计及转子故障时的异步电动机定子绕组匝间短路故障检测策略,其关键在于预先采用频谱校正与自适应滤波技术滤除定子电流中由转子故障所导致的边频分量。     

EEMD-HHT方法在双馈式感应发电机定子匝间短路故障分析中的应用研究

定子绕组匝间短路故障是双馈式感应电机常见故障之一。采用多回路理论构建数学模型,通过MATLAB进行不同故障、不同条件下的仿真。用HHT方法分析故障电流虽然能够得到相应现象,但传统HHT中的EMD分解方法存在一定不足,分解结果不能区分匝间短路故障和一些非故障情况,而引入EEMD分解方法来替换EMD分解,则很好地克服了这一缺点,排除了电压不平衡、变转子转速等其他因素对匝间短路故障诊断过程中的干扰。EEMD-HHT方法可以为定子匝间短路故障检测提供更加可靠的保障。     

振动偏心时定子绕组短路对振动特性影响分析

考虑了实际运行的发电机普遍存在的振动偏心状态,对定子匝间短路引起的发电机振动特性进行了机电耦联交叉特性分析。首先分析定子绕组匝间短路后气隙磁场变化特征,计算得到气隙磁导、气隙磁密和气隙磁场能的表达式,然后得到作用于转子的不平衡电磁力特性和作用于定子的脉振电磁力特性,最终得到定转子径向振动特征。并实际测试了SDF-9型和MJF-30-6型故障模拟发电机定子绕组匝间短路时定转子径向振动信号,与理论分析结果基本吻合。     

基于机电综合特征的发电机转子故障诊断系统的研究

首先分析了转子绕组匝间短路、气隙静偏心、气隙动偏心、转子不平衡等发电机转子故障发生时的振动特征和定子绕组并联支路间环流变化特征,得出不同故障引起的环流特征和振动特征的机电综合特征存在差别,从而提出了基于转子振动和定子绕组并联支路环流的机电综合特征的发电机振动故障识别方法。然后利用LabVIEW软件和PCI-6251数据采集卡,研制了基于虚拟仪器技术发电机故障检测系统,能够实现发电机信号的采集、在线分析、数据库管理、发电机参数查询、故障诊断等功能,并在SDF-9型故障模拟实验机组上完成调试,达到预期效果。     

笼型异步电动机故障诊断系统设计

针对笼型异步电动机常见的气隙偏心、转子断条和匝间短路故障,开发了故障诊断系统。该系统包括信号采集、信号处理、特征提取及故障识别4个模块,气隙偏心和转子断条故障可以利用傅里叶变换后的电流数据,采用差分方法判断特征点处是否存在突变来实现,匝间短路故障可以利用派克变换后的电流数据生成图像,通过其圆度来实现。     

基于小波分析的发电机匝间短路故障的智能诊断研究

本文提出了基于小波变换和模糊理论的智能诊断新策略。通过故障信号小波变换的模量极大值特征的提取,可实现发电机定子绕组匝间短路故障的诊断。仿真实验表明,本方法适用于动态非平稳故障信号的特征提取,适合于实时故障检测。同时,结合模糊诊断技术提高了故障诊断率。     

发电机转子绕组匝间短路故障的分析与检测

深入分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性，得出当发电机发生匝间短路故障后，若端电压和有功功率保持不变时，无功功率会相对减小的结论；同时推出在一定的状态下，有功功率、无功功率和励磁电流之间的对应关系。利用人工神经网络具有不需要精确的数学模型及诸多参数的优点，把人工神经元网络方法引入到发电机转子绕组匝间短路的故障诊断技术中，可通过对故障样本的比较，诊断出转子绕组匝间短路的故障情况。     

汽轮发电机转子绕组匝间短路的故障原因与磁场分析

阐述了汽轮发电机转子的一般结构和转子绕组匝间短路的原因,主要对转子绕组匝间短路的磁场进行了数学分析,得出转子匝间短路时磁场信号的故障特征,为信号的后续处理提供了良好的依据.     

励磁式发电机故障模拟系统

针对发电机在运行过程中,会受到多种因素影响而出现各类故障等问题展开研究,这些问题若无法及时发现可能会导致很严重的后果.在深入研究励磁式发电机定、转子结构的基础上,设计了励磁式发电机故障模拟实验系统,该系统采用两级发电式结构,故障设置操作简单.该系统可模拟主发电机定子绕组匝间短路故障、定子绕组相间短路故障;转子偏心故障;励磁机定子绕组匝间短路故障、转子绕组匝间短路故障、相间短路故障.旋转整流器三相桥式电路中,可设置某一功率二极管开路故障.该实验系统能够实现发电机故障的定位并提高发电机运行的可靠性.     

双馈感应发电机定子绕组匝间短路时电磁特征

双馈感应发电机逐渐成为风力发电机的主流机型,其容量越来越大。绕组匝间短路是双馈感应发电机常见的故障之一,为了研究电机定子匝间短路故障时的电磁特征,基于有限元和多回路理论建立了电机的数学模型;采用该模型计算了一台5.5 k W感应电机定子绕组匝间短路时的定转子电流以及电磁场,得到了电机正常与故障两种情况下的磁场分布以及定转子电流的波形。通过对比分析健康电机与故障电机的磁场以及定转子电流,得出了双馈感应发电机定子绕组匝间短路时的故障特征:定子绕组匝间短路使得气隙磁场中出现了分数次以及偶数次谐波,定子三相电流不再对称,三相电流的幅值均有增加,故障所在相的电流增幅最大,且故障相与其超前相的相位角随着故障程度加深而变大且大于120°。     

基于电气信号的异步电机故障识别

为了提高异步电机故障诊断的可靠性,防止故障错报与漏报,以定子电流分析方法为理论基础,采取同时采集异步电机定子电流与电压信号的电机电气信号分析方法,分析异步电机电气、机械故障,并通过神经网络对复杂的电流和电压信号进行故障模式识别.模拟异步电机绕组匝间短路和断条故障进行实验,实验结果与实际基本符合.利用电气信号分析电机故障,可以区分电机电气故障和机械故障,为诊断结论提供了更加可靠的依据,与神经网络结合,利于故障模式的智能识别.     

小波分析在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用

介绍了小波变换用于突变信号的检测原理,通过对发电机转子绕组匝间短路时气隙电动势信号特点的分析,提出了基于小波变换的故障诊断方法,并用实例验证了该方法的有效性,为现场早期发现转子绕组故障和处理故障提供了理论依据.     

基于EEMD的ICNN故障诊断方法

针对轴承微弱故障特征提取困难和故障诊断准确率低等问题,提出一种基于集合经验模态分解的改进卷积神经网络的故障诊断方法。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)对信号进行降噪等预处理,并将预处理后的信号转换为二维信号;其次,为了解决数据特征不确定性和卷积神经网络(CNN)内部参数爆炸的问题,在CNN的卷积层和池化层之间增加批量归一化层进行标准化处理,得到改进的卷积神经网络(ICNN);最后,以风电机组轴承微弱故障数据集为例,验证了所提方法相较于其他诊断方法更具有优越性,能够有效提取故障特征,具有较高的准确率和诊断效率。     

同步发电机定子绕组匝间短路故障诊断研究

在对同步发电机定子绕组匝间短路故障负序电流分量产生机理进行分析的基础上,提出了以负序电流作为故障特征量,对同步发电机定子内部短路故障进行监测和诊断的方法。基于电路与电磁场有限元理论,建立同步发电机场路耦合数学模型,对半载运行下的同步发电机发生定子绕组匝间短路故障进行仿真,计算出故障发生前后三相电流相角差与幅值以及负序电流分量,并通过一台功率为24 kW的同步发电机实验数据验证了模型的精度与理论分析的合理性。同时,仿真分析了同一支路短路故障与不同支路短路故障等情况下对负序电流大小的影响,该结果对同步发电机定子绕组匝间短路故障的监测与诊断具有理论意义。     

基于多回路理论的发电机励磁绕组匝间短路故障时励磁电流谐波分析

本文分析了发生转子绕组匝间短路故障,发电机的电磁特性及励磁电流的变化,针对SDF-9型故障模拟实验机组,采用多回路模型建立了励磁绕组匝间短路故障情况下的转子电感参数模型和定转子互感参数模型。对励磁绕组匝间短路的短路匝数与励磁电流的谐波关系进行了定量计算。分析得到转子绕组匝间短路故障的特征,为故障检测提供依据。     

基于电磁特性的转子绕组动态匝间短路故障联合诊断方法研究

在分析发电机电磁特性的基础上,根据汽轮发电机发生转子匝间短路时励磁电流增加而无功输出量却相对减少的结论,推导出相应判据,提出了一种将该判据与微分探测线圈法相结合的汽轮发电机转子匝间短路故障的动态识别和故障定位方法。然后结合印尼某电厂2号故障机组实测数据,对数据进行了分析,利用所提方法实现了转子动态匝间短路故障的有效诊断和准确定位,验证了方法的正确性和实用性。     

异步电动机定子绕组匝间短路故障特征分析

基于多回路数学模型,对异步电动机定子绕组匝间短路故障瞬变过程做了数字仿真,并完成了相关物理实验。在此基础上,对定子绕组匝间短路故障的典型特征进行灵敏度与可靠性评定,遴选出定子负序视在阻抗低通滤波值这一可靠兼具良好灵敏度的定子绕组匝间短路故障特征,从而为定子绕组匝间短路故障的灵敏、可靠检测奠定了基础。     

大型超（超）临界发电机组匝间短路及相应保护配置分析

对于大型超（超）临界机组发生匝间短路故障,随着电抗的增大和定子绕组、电阻的减少将使短路电流水平下降,导致保护的灵敏度降低,因此普通的保护如横差保护和不完全纵差保护等将不能应用于大型超（超）临界汽轮发电机．实践证明,发电机发生匝间短路故障后,随着短路匝数的增加,转子二次谐波电流以及单元件横差电流均有较大的变化,以此构成的相应保护方案将能够可靠动作．着重讨论了匝间短路后各电气量的变化对继电保护的影响以及匝间保护在实际中的应用．