励磁功率单元模型参考故障诊断方法

介绍了模型参考故障诊断的基本原理，考虑到同步发电机励磁系统功率单元的非线性特性，为了提高模型的准确性和可观测性，采用分布式物理图网建模方法建立励磁功率单元系统模型，阐述了模型参考诊断方法在励磁系统功率单元的具体应用。仿真结果表明，该方法能够有效地诊断同步发电机励磁系统功率单元的主要故障。     

电力变压器故障诊断的神经网络方法

提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障 诊断问题的特点，采用神经网络分块技术，将网络的输入、输出分别与故障症 状和故障类型相对应，建立了故障诊断的神经网络模型，并对故障实例进行了 测试验证。计算结果证明了这种方法的有效性和潜在的应用价值。     

神经网络应用于电力变压器故障诊断

将电力变压器油气分析法作为检测数据来源，利用神经网络这一强有力的故障诊断工具，有 效地诊断电力变压器的内部故障。仿真结果表明，用神经网络诊断变压器故障具有更加优秀 的性能。文中，作者采用的是ＢＰ网络模型及算法，并对网络训练过程中一些技巧问题进行 了讨论。     

励磁系统在泵站的实际应用以及故障事故处理办法

励磁指为电磁感应原理工作的电气设备提供工作磁场。文章在分析励磁系统的组成、二期励磁系统的组成、励磁接线方式、励磁基本原理的基础上，对励磁的基本功能、辅助功能、环境自适应功能等进行了阐述，对故障显示、脱机故障显示、联机故障显示、故障判断、报警（故障2）显示进行了总结，对一般故障的处理原则、励磁变压器过流（过负荷）保护、电动机励磁回路两点接地等故障进行了事故处理。     

旋转整流器故障的神经网络识别研究

以630 kW无刷励磁同步电机为研究对象，采用神经网络识别故障。在旋转整流器各种故障状态下，测试交流 励磁机极间探测线圈中感应电势的各次谐波，作为神经网络的训练样本。最后，将经过训练的神经网络程序 模块置入计算机监测系统中，以识别旋转整流器的各种故障类型。     

基于离散隐马尔科夫模型的变压器励磁涌流鉴别新算法

将语音信号处理领域的隐马尔科夫模型（HMM）引入变压器保护，在简要介绍HMM及其优点的基础上，提出了一种基于离散HMM的励磁涌流和故障电流的识别方法，利用离散HMM为PSCAD仿真的励磁涌流和故障电流数据建立了模型。计算结果表明该方法能可靠识别内部故障和励磁涌流，效果明显。     

神经网络理论在变压器故障诊断中的应用

把专家知识与神经网络计算相结合，用变压器原副边正序和负序电流分量的方向进行变压器的故障诊断，克服了传统的二次谐波制动特性差动保护在涌流伴随故障状态下的动作延时，能正确识别变压器的内部故障、励磁涌流、外部故障及空载合于内部故障等不同状态。用此原理构成的变压器保护动作时间最快可为半个周期，可适合于任意连接方式的双绕组变压器，且不受系统参数的影响，具有广泛的实用性和很强的容错能力，大量仿真结果证明了此方法的优越性。     

虚拟仪器在发电机励磁系统功率单元故障诊断中的应用

分析了发电机励磁系统功率单元的工作原理和特点，并进行了故障分类，在此基础上提出一种结合虚拟仪器技术的改进模式识别的故障诊断方法，开发出了基于虚拟仪器的发电机励磁系统功率单元故障诊断系统。实验表明，该系统能准确判断出发生故障的晶闸管，并给出正确的诊断。     

乡镇智能化供水系统故障自动化诊断方法

在基于供水管网模型对故障进行检测过程中，供水管网模型与管网运行实测数据之间存在偏差，各项参数计算精度低，导致自动化诊断方法的监测结果误差较大，为此设计一种基于故障树的乡镇智能化供水系统故障自动化诊断方法。通过分析乡镇智能化供水系统工作，获取故障征兆数据，将各参数进行归一化处理，选择适用的隶属度函数，建立故障树模型；将常见的乡镇智能化供水系统故障进行整理归类，引入SOM神经网络，输出故障自动化诊断的二维图像结果。测试结果表明，与传统方法相比，设计方法在两种状态量上的监测误差有较大降低，验证了方法的有效性。     

同步发电机励磁系统可控硅故障分析与研究

通过对同步发电机可控硅励磁系统可控硅故障的研究,分析了各种缺相故障情况下的波形特点,并通过PSCAD电磁暂态仿真软件搭建了电路模型,对各种故障进行模拟仿真,为实际励磁系统的故障诊断提供了理论依据与借鉴意义.     

基于神经网络模型的母线保护

提出了一种基于神经网络模型的母线保护。将母线上各电流互感器的不同特性全部放入到神经网络中，并将从各电流互感器获得的同步采样电流值作为神经网络的输入。依据获得的各个同步采样电流值对神经网络模型参数进行有指导性的自适应学习估计，在不同情况下估计出神经网络模型的最佳模型参数,即形成了一套完整的母线保护神经网络模型。依据这一方法估计出的神经网络模型，可区分不同情况下的母线内部故障和外部故障。     

发电机励磁系统故障分析与处理

观音阁电站1250kW机组励磁系统发生故障，检修人员对励磁系统故障进行分析处理．在做开环试验的过程中，又出现了一系列问题，检修人员对每个故障进行认真分析处理．最终使励磁系统恢复正常、并消除了设备隐患。本文对这次励磁故障分析处理的过程进行了介绍．以便为同行遇到类似问题提供经验。     

基于数据库的励磁故障智能诊断系统的研究

在国电自动化研究院新一代励磁调节器研制工作中，针对一般故障诊断系统只能根据故障IO点报出故障，无法对故障原因进行精确诊断的问题，本文提出一种基于数据库的故障诊断专家系统的设计方法，并在此基础上设计并实现了基于B／S架构的网上远程故障诊断系统。     

多桥并列运行励磁功率单元的故障诊断方法

针对励磁功率单元故障影响发电机组的安全运行问题,分析总结了励磁功率单元的故障类型和常见故障。通过Matlab仿真模拟了功率单元主回路故障类型,重点分析了功率单元的输入电流波形,并提取了故障特征,给出了快速诊断功率单元故障的方法,该方法能够正确地诊断出功率单元主回路具体的故障晶闸管,为励磁功率单元故障诊断提供依据。     

集成智能功率柜的励磁系统

利用智能模块实现各功率柜间的数字均流，对励磁系统主回路进行故障检测、诊断、定位，有利于励磁系统长期稳定运行。文中介绍了由智能功率柜组成的励磁系统构成、智能功率柜的设计和智能模块的各个功能组成，重点描述了利用智能模块实现数字均流的方式，并给出了现场进行数字均流的试验数据和录波图。     

多目标励磁控制的神经网络逆系统方法

根据逆系统理论分别分析了以机端电压和功角为被控量的励磁系统的可逆性，并采用不同的神经网络逆系统结构实现了对单目标量的励磁控制。针对单目标励磁控制不能够同时改善功角稳定性和机端电压稳定性的不足，在以机端电压为被控量的神经网络逆系统结构中引入功角偏差反馈信号，设计了多目标神经网络励磁控制器。研究结果表明，应用该方法能够实现多目标励磁控制，综合性能优于单目标的神经网络逆系统控制方法和常规PSS控制方法。     

水轮发电机励磁装置故障原因分析及处理

简要介绍了水轮发电机励磁装置故障的原因及处理方法，对防范励磁装置故障有一定的借鉴作用，励磁装置保护元件参数的选择，直接关系到励磁装置运行的稳定性。     

基于变精度粗糙集的水电机组故障诊断

将变精度粗糙集理论引入水电机组故障诊断中,利用变精度粗糙集属性约简方法对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用RBF神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法不仅克服了神经网络对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了神经网络的输入信息空间维数,减小了神经网络规模,还可以弥补经典粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感、抗干扰能力差的不足,进而达到提高诊断准确性的目的。水电机组振动故障实例的诊断分析结果证明了该诊断方法的有效性和优越性。     

基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断方法中，小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点，往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法，用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中，网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明，该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类，提高了诊断准确率。     

可控硅整流桥故障对励磁系统的影响

从带感性负载的可控硅整流桥故障后输入电流和输出电压的变化出发，研究了可控硅整流桥故障后对励磁系统的影响，填补了励磁系统研究的空白，为励磁设计提供了依据。