基于小波变换和神经网络的电机综合保护

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1、一故陈诊断中文核心期刊《微计算机信息测控自动化年第卷第,,期目口口目里只目里巴里里口粤巴巴文章幼号刁仪伽口冲一刁‘刁基于小波变换和神经网络的电机综合保护招白嘟州大学陈根永申红山齐小赞一一一摘要本丈在分析大型电动机故障诊断与保护理论的研究现状和发展趋势的基础上,讨论了以过流保护为基础的电动机常、。规保护基于对称分量法的新型综合保护的大型电动机在线监测和故障诊断提出一种利用小波变换和人工神经网络。、实现自适应电流保护的方法该方法充分利用了小波变换强大的时频分解能力优异的奇异性检测能力和人工神经网络所具有的强大的自适应能力、学习能力和模式识别能力,实现对电动机

2、中的各种故降情况的识别,对网络进行训练,结果,该方法具有、、可行性。表明可幸优越性关健词对称分法小波变换自适应人工神经网络故阵诊断过电流中圈分类号文献标识码加哪,一’即理访加一一略,那川州川卯叫廿幻即如略代理咖前言表大型电动机故障特征分布与诊断表故防类型故呻特征,电动机是各行各业应用最广泛的动力设备供电系统约军序电流负序电流过电流时称性故仲过吸无无知‘。的电能是通过电动机消耗的大型电动机的单台价值可场转无无,吕‘,,,短路无无一卜‘高达百万元由于保护技术落后其烧损情况严重直接经济不接地非对称故断相无枯‘。反相无肠无损失巨大降不甲街一无取决卜位,无,大型电

3、动机的故障诊断与保护长期以来一直是学术界和接地不时称故阵艺有取决于佗,,、工程界的研究热点和难题。近十几年来,这一领域的研究主要表中单相故障设相为故障相两相故障设相为故,,,,。障相氏表示故障前电流幅值艺卜聪在两个方面一方面是寻求在保护理论上的突破另一方面是在实现手段上发展。自适应保护模型和故障特征分的基于对称分法的电动机保护理论提取根据对称分量法理论,当发生不对称故障时,电动机电流根据以上基本思想,本文提出了具有故障诊断功能和自适应、,。。可分解为正序负序和零序电流分量其中正序分量可以反映的高压电动机综合保护模型保护模型的实现原理框图如图电动机过流程度

4、,负序分量和零序分量在正常运行时没有或很,电流特征神经网络小因此若通过监测负序和零序电流分量来判别各类不对称故电流分量检测训练预测。障应具有很高的灵敏度及可靠性高压电动机的常见故障可分为对称与不对称两大类。对称故障有对称过载、堵转、短路等图保护模型的实现原理示意图电动机的不对称故障很多,如断相、不平衡、相间短路、接地短保护模型的核心问题是如何检测各故障特征。路等。在电机发生故障时,信号中往往含有大量的时变、短时冲电动机发,发生、,生对称故障时的主要特征是电流幅值增大击突发性质的成分传统的信号分析方法如傅立叶变换无能。,。不对称故障时的主要特征是出现负序和

5、零序电流分量根据这为力不能有效地提取出电机的故障特征小波变换作为一种一结论,本,即过流保,,文将高压电动机的保护分解成三个部分时频分析方法具有多分辨率的特点且在时频两域都具有表、、。,“”。护负序电流保护零序电流保护征信号局部特征的能力被誉为数学显微镜它是傅立叶变。,,大型电动机常见故障的分析结果和对应关系如表换思想方法的发展和延拓具有良好的时频分析特性特别适宜于非平稳信号的处理,从而为实现电机在线故障诊断系统及电机参量的精确测试提供了良好的技术支持。陈根永硕士副教授一一元年邮局仃一阅号故障诊断绝旦绝绝绝绝绝里里里里旦旦绝绝绝绝绝绝绝里口里里里旦旦口绝竺

6、绝里里里里里月旦口月口绝绝里里里典,为了减少小波变换的冗余度将小波基函数的尺度和位,、经分析可以选取故障前后各相负序电流有效值和三相移进行离散化电流的不平衡率作为网络的特征输人量,所以输人层共有个,川,、、,节点而输出对应于断相反相不平衡共三种故障所以输出二加。几气层有个节点式中,为采样周期,,为整数,则离散小波变换就为零序电流保护子网络,牙,一万一’一运用零序分量来判断线路上是否发生接地故障如果发生艺冲,了接地故障再利用两相电流差突变量来判断发生的是单相接,少,。。,式中就为离散小波函数为离散信号地还是两相接地故障如果发生接地故障且有一个两相电流人工神

7、经网络差突变量元件的值特别小,而另外两个元件的值几乎一样大,则说明发生了单相接地故障而有一个两相电流差突变量元件神经网络是在生物功能启示下建立起来的一种数据处理,。技术,由于人工神经网络的并行处理结构和分布式信息存储具的值最大则发生的是两相接地短路,、、,由此我们可以选取故障发生前后的零序电流和电流突变有自组织性自适应性鲁棒性和自学习性已经被广泛的应用,,、、函数逼近、量作为网络的输入特征量所以输人层有个节点而输出层于模式识别信号与信息处理系统辨识和自适应控,。制的诸多领域,是当今人们研究的热点之一。则对应单相和两相接地故障有个节点误差反传算法算法和其改

8、进算法‘网络的训练及检验误差反传算法是一种有指导的梯仿真模型的建立。。度下降算法