用人工神经网络检测无刷同步电机旋转整流器故障的新方法

提出了一种用人工神经网络来检测无刷同步电机旋转整流器故障的新方法,比起过去应用的模拟电路或单片机检测电路,判断故障的准确性更好,是很有发展前途的一种方法。     

多相无刷励磁系统旋转整流器故障的仿真与识别

多相无刷励磁系统中旋转整流器的损坏时有发生,故障恶化将严重影响主发电机的正常安全运行。为识别旋转整流器的故障,建立了包括旋转整流器在内的整个多相无刷励磁系统的多回路数学模型,对旋转整流器的正常运行和常见故障状态进行了仿真,仿真结果同励磁机额定运行值以及实验结果吻合。分析了旋转整流器各种状态时励磁机稳态定子励磁电流的频谱,并对特征机理进行了理论分析,在此基础上提出以励磁机定子励磁电流的4次谐波分量同22次谐波分量的比值作为故障识别对象,为多相无刷励磁系统旋转整流器故障诊断提供了理论依据。     

无刷同步电机旋转整流器的故障检测

论述目前无刷同步电机旋转整流器的故障检测原理和方法以及今后的发展方向。     

无刷励磁系统旋转二极管故障的在线监测

对励磁机定子励磁电流的谐波特征进行理论分析,分析发现旋转二极管故障时励磁机定子励磁电流将出现不同于正常运行时的谐波分量;进一步在MATLAB/SIMULINK下建立了包括旋转二极管在内的无刷励磁系统的仿真模型,对二极管各种故障下的励磁机定子励磁电流进行了仿真计算,验证了理论分析的正确性.研究表明：依据励磁机定子励磁电流监测分析可对旋转二极管故障进行有效在线监测.     

一种无刷励磁同步电机旋转整流器的微机故障检测电路

提出了一种用单片微机检测无刷同步电机旋转整流器故障的电路,它具有电路简单,实用及调试比较容易等优点。     

无刷励磁同步发电机旋转整流器故障的模糊神经网络诊断

模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络相结合而构成的 ,具备模糊技术和神经网络技术的优点 ,应用于电力系统故障诊断中 ,是一种使用方便的人工智能处理系统。基于模糊神经网络对无刷励磁同步发电机旋转整流器故障诊断进行研究。经过训练后的模糊神经网络 ,在对旋转整流器故障进行诊断时 ,有较高的准确性和有效性     

无刷励磁同步发电机旋转整流器故障的模糊神经网络诊断

模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络相结合而构成的,具备模糊技术和神经网络技术的优点,应用于电力系统故障诊断中,是一种使用方便的人工智能处理系统.基于模糊神经网络对无刷励磁同步发电机旋转整流器故障诊断进行研究.经过训练后的模糊神经网络,在对旋转整流器故障进行诊断时,有较高的准确性和有效性.     

核电多相角形无刷励磁系统旋转二极管开路故障特征分析

多相无刷励磁系统是大容量核电机组的首选励磁方式,其整流二极管处于高速旋转状态,在实际运行中二极管故障时有发生,对二极管故障特征的准确把握是实现对其可靠灵敏保护的前提。首先,通过理论分析得到旋转二极管正常运行、一管开路及一相开路时励磁机转子电枢电流的解析表达式。进一步,基于电枢反应磁势对定子励磁绕组作用的分析,得到了3种运行情况下励磁机定子励磁电流的谐波特性。最后,对某11相角形无刷励磁机样机进行了负载工况下二极管正常运行、一管开路及一相开路实验,电枢电流和励磁电流的实验结果验证了理论分析的正确性。实验与理论分析均表明:旋转二极管正常运行时励磁机定子励磁电流主要含直流分量,一管开路时出现基波和各次谐波分量,一相开路时出现各偶数次谐波分量。     

无刷同步发电机旋转整流器故障监测的人工智能诊断

针对无刷同步发电机旋转整流器故障类型，采用人工智能模式识别技术准确识别故障，有效提高对同步发电机的故障监测水平。图3表3参4     

WLK-03SC型无刷静态励磁装置旋转整流器故障处理

介绍WLK-03SC型无刷静态励磁装置的旋转整流器部分,阐述了实际使用过程中某次旋转整流器故障的处理过程.     

无刷励磁机旋转二极管非导通检测系统故障分析

介绍某发电厂旋转二极管非导通检测系统(DNC)的基本原理,分析和探讨该检测系统发出报警信号及跳闸信号后的处理方法。提出非导通检测系统的薄弱环节在于传感器CAPT,对投运时间较长的传感器要做定期的动态波形分析,以便及时发现和处理缺陷。     

基于谐波分析的旋转整流器故障检测

通过MATLAB建立了无刷励磁系统的模型,并进行了仿真。利用发电机故障模拟平台对旋转整流器早期故障进行了试验研究。通过仿真和试验的对比分析,提出了一种基于谐波分析的旋转整流器在线故障检测新方法。该方法不仅能够判断是否发生故障,还能够辨别故障类型,为旋转整流器的故障诊断研究提供了新思路。     

基于小波神经网络的无刷同步发电机旋转整流器故障诊断研究

无刷励磁系统中旋转整流器因工作环境恶劣,发生故障时故障信息难以提取,因而故障诊断一直是一个难点,成为制约该励磁方式发展的障碍之一.针对大型无刷汽轮发电机故障诊断需要,提出应用小波神经网络对旋转整流器故障进行诊断,通过对旋转整流器的故障信号的频谱分析,提取故障信息频域特征量作为学习样本,通过训练使构建的小波神经网络能够准确反映频谱特征量和故障之间的映射关系,从而准确对故障进行诊断.提出了比较精确的数学模型,提高了旋转整流器故障的诊断能力和诊断的准确性.     

基于定子电流谐波法的无刷励磁机旋转二极管开路故障检测

旋转整流器是无刷励磁机的关键部件,同时也是无刷励磁机稳定运行时的薄弱环节。旋转二极管的开路故障是无刷励磁机的典型电气故障,给发电机励磁系统带来了安全隐患。本文根据无刷励磁机的电气结构特点,分析了旋转整流器的二极管一管开路对电枢磁场以及定子电流的影响,运用定子电流谐波法来检测无刷励磁机的旋转二极管开路故障。本文以22极39相无刷励磁机为例,通过有限元仿真验证了定子电流谐波法的检测性能。     

一种新的无刷发电机转子绕组匝间短路故障的检测方法

无刷发电机转子匝间短路故障发生频率高且难以检测。以发电机定子绕组线圈为对象,分析了发电机转子绕组匝间短路时,定子绕组并联支路内的感应电动势特性,以及由此引起的转子绕组上的谐波特性。将励磁电流中的特征频率成分看成谐波源,研究了故障特征向励磁机侧传递的规律,得到了故障时励磁机励磁电流的谐波特征,从而提出了一种基于励磁机励磁电流的转子绕组短路故障的检测方法。运用故障模拟发电机组进行了动模试验,试验验证了理论分析的正确性和有效性。     

谐波励磁无刷三相同步发电机的常见故障及处理方法

文章以SB-w系列谐波励磁无刷发电机配DTW5型自动电压调节器运行为例,叙述了谐波励磁无刷三相同步发电机的常见故障和处理方法。