基于励磁电流时序特征的核电多相旋转整流器二极管开路故障诊断

实现多相旋转整流器的故障诊断对保障核电系统安全稳定运行至关重要。然而，现有方法难以准确识别旋转整流器的二极管开路故障模式。为此，该文首先分析将励磁电流作为诊断变量的理论依据；然后，引入形状子特征(Shapelet)变换算法，充分利用其在可解释性和局部差异识别准确性的优势，提取和挖掘不同故障模式下励磁电流最具有代表性和辨识度的特征子序列；最后，结合机器学习分类器得到故障模式分类结果，形成完整的故障诊断方案。通过11相无刷励磁系统仿真模型和动模样机实验进行验证。结果表明，所提方法能够直观并精细表征不同类别故障电流的局部特征，变换后不同故障数据分布的差异性明显提升，仅需结合简单分类器即可实现快速、准确的故障诊断，具有实际应用潜力。