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发电机是一个涉及多状态信息的复杂系统,对其进行缺陷分析时往往需要同时考虑多组状态量间的相互关联。现阶段,这一工作通常由人工实现,效率较低,且受主观因素影响较大。为此,本文提出一种基于连续小波变换的相关性分析方法,通过自动计算发电机多组状态量之间在不同时间范围和频域范围内的局部数据相关性,为进行发电机缺陷分析时所需的相关性信息提供有力支撑,并对所提出的算法进行了仿真验证。结果表明,所提方法可以实现状态量之间局部相关性的有效分析,分析结果具有良好的鲁棒性,可以有效的提升技术人员分析发电机缺陷的工作效率和准确性。 相似文献
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近年来,重复脉冲法(RSO法)以其方便快捷的诊断形式以及较高的诊断灵敏度在汽轮发电机转子匝间短路的诊断上获得了大范围的应用,但由于转子结构和参数的差异,该方法在抽水蓄能发电电动机转子上的应用甚少,其诊断效果未知,导致诊断只能依赖于对试验条件要求较高且灵敏度不足的交流阻抗方法来进行,无法实现缺陷的早期识别。本文首先通过建模仿真和实际测试,得到了发电电动机转子绕组在传统形式的重复脉冲激励下不同位置发生故障时的响应,验证了仿真模型的有效性,同时发现采用传统形式的激励脉冲存在远端故障诊断灵敏度不足的问题;然后,结合转子的实测频域特性分析了诊断灵敏度不足的原因,并以此为基础提出了激励脉冲优化策略;最后,采用前述仿真模型对此策略的改进效果进行了验证。结果表明:采用合理的激励形式,重复脉冲法可以应用于发电电动机转子绕组匝间短路的诊断,并能够保证故障的诊断灵敏度。 相似文献
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