RBF-NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断.pdf

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1、第23卷第1期电力系统及其自动化学报Vo1．23No．12011年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2O11RBF—NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断曲正伟，荣亚君，刘帅，葛葆华，龚源(燕山大学电气工程学院，秦皇岛066004)摘要：为了能更准确地诊断出发电机转子绕组匝间短路故障，基于改进的双层动态均值聚类分析的径向基神经网络对转子绕组匝间短路故障进行了诊断。同时，通过对同步发电机转子绕组故障信号进行分析，并把从中提取的故障信号的特征量作为学习样本，通过改进的径向基神经网络的训练，使构造的径向基神经网络能够反映样本的特征向量和转子绕组匝间不同程度的短路类型之

2、间的映射关系，从而达到故障诊断的目的。仿真实验表明，该算法可以进行有效的故障诊断，精度优于传统的反向传播BP(backpropagation)神经网络。关键词：同步发电机；转子绕组；匝间短路；径向基神经网络；故障诊断中图分类号：TM31文献标志码：A文章编号：1003—8930(2011)01一O114一O4RBF-NN'sDiagnosisofGeneratorRotorWindingInter—turnShortCircuitFaultQUZheng—wei，RONGYa—jun，LIUShuai，GEBao—hua，GONGYuan(CollegeofElectricalEng

3、ineering，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China)Abstract：InordertOmoreaccuratediagnosisofgeneratorrotorwindinginter-turnshort—circuitfault，aradialbasisfunctionneuralnetwork，whichbasedonanimprovedtWO—tierdynamicmeansclusteringanalysisdiagno—sestherotorwindinginter-turnshortcircuitfaultinthisp

4、aper．Atthesametime，thispaperanalysesthesyn—chronousgeneratorrotorswindingfaultsignal，andextractthefaultsignalcharacteristicquantitiesaslearningsamples．ThroughtheimprovedRBFneuralnetworkStraining，weenableconstructionofradialbasisfunctionneuralnetworkcanreflectthecharacteristicsofthesamplevectora

5、ndtherotorwindinginter—turnshortcircuitinvaryingdegreesbetweenthetypesofmappingrelations，SOastoachievethepurposeoffaultdiagnosis．ThesimulationresultsshowthatthealgorithmcanbeofeffectivefaultdiagnosisandbetteraccuracythanthatofconventionalBP(backpropagation)neuralnetwork．Keywords：synchronousgene

6、rator；rotorwinding；inter—turnshortcircuit；radialbasisfunctionneuralnet—work；faultdiagnosis同步发电机是发电厂最重要的电力设备之基于改进的径向基神经网络RBF—NN(radialbasis一function—neuralnetwork)的同步发电机转子绕组，其运行状况的好坏直接影响到发电厂的经济效益和社会效益。然而发电机转子匝间短路故障更是短路的故障诊断方法。因为难以发现而不容易被诊断出来。因而研究同步1同步发电机常见故障发电机故障诊断的方法对发电厂的安全运行和经济效益有着十分重大的意义

7、_1]。

8、针对已有的同步本文以汽轮同步发电机为例，按照汽轮发电机发电机故障诊断方法存在诊断时间长、准确率不高的结构，可以划分为几个大的子系统：定子、转子、的缺点，本文在系统研究了同步发电机转子匝间短氢、油、水系统。由于汽轮发电机本身是一个复杂的路原理的基础上，又系统地研究了同步发电机故障系统，所以其故障机理也是一个比较复杂的问题。的诊断方法。在已有的研究成果的基础上，提出了通常采用层次分解技术，这样就得到常见的发电机收稿日期：2009—09—08；修回日期：2009