资源描述：
《基于ann的包钢电厂发电机转子匝间短路诊断系统的研制》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华北电力大学工程硕士学位论文摘要摘要针对包头钢铁公司热电厂#6发电机的实际运行情况，研制开发了转子励磁绕组匝间短路故障诊断系统。首先基于故障发生时励磁电流相对增加而无功功率却相对减少的征兆，提出了基于人工神经网络的故障诊断方法，通过人工神经网络辨识励磁电流的理论计算值，依据它与励磁电流实测值的相对误差诊断故障。然后研制开发了包头钢铁公司热电厂#6发电机转子匝间短路故障诊断系统，功能包括建立神经网络模型、数据采集、存储、故障诊断、历史数据浏览及相关统计图形。并且局域网络中的客户机都可通过访问服务器观察当前发电机运行状况。关键词:人工神经网络，发电机，转子绕组，故障诊断A
2、BSTRACTAimingatpracticaloperationconditionofthe#6generatorinBaotouIronandSteel(Group)Co.LtdThermoelectricPlant,therotorexcitationwindinginter-turnshortcircuitfaultdiagnosissystemisdeveloped.Firstly,thecharacteristic,thattheexcitationcurrentincreasescorrespondinglywhilereactivepowerdecre
3、aseswhenthefaulthashappened,isanalyzed.Thenthefaultdiagnosismethodbasedonartificialneuralnetwork(ANN)isputforward,thetheoreticexcitationcurrentcanbecalculatedbyANN,andtheerrorbetweentheoreticexcitationcurrentandpracticalcollectedexcitationcurrentcanbeanalyzed,andthefaultcanbediagnosedba
4、sedontheerror.Finallytherotorexcitationwindinginter-turnshortcircuitfaultdiagnosissystemisdeveloped,whichisappliedtothe#6generatorinBaotouIronandSteel(Group)Co.LtdThermoelectricPlant,andthefunctionsconsistoftheneuralnetworkmodel,datacollection,memory,faultdiagnosis,browsinghistoricaldat
5、aandthecorrelativestatisticgraphs.BesidesclientserversinLANcanobservethepresentoperationconditionofthegeneratorthroughaccessingtoservers.YeChunpeng(Electricalengineering)Directedbyprof.LiangZhiruiKeywords:artificialneuralnetwork(ANN),generator,rotorwinding,faultdiagnosis=2:=o口尸刁H月本人郑重声明
6、:此处所提交的硕士学位论文《基于ANN的包钢电厂发电机转子匝间短路诊断系统的研制》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名.,V*v4g15日期?}'}6ir6}}7关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即:①学校有权保管、并向有关
7、部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文:③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名:件存016导，币签名:生鳞期:知4,,3期:知之麦召华北电力大学_L程硕士学位论文第一章绪论选题背景及其意义发电机是电力系统的心脏，它的运行可靠与否对整个电力系统的安全运行至关重要。一旦这样的机组发生故障，特别是恶性故障，就会给电力系统和国民经济带来巨大的经济损失
