同步发电机定子绕组匝间短路下电磁转矩和振动分析

在考虑气隙偏心的情况下,分析了定子绕组匝间短路后同步发电机气隙磁场的变化特征,得到该内部故障前后电磁转矩和振动的变化规律,特别是瞬时转矩中的脉冲转矩分量幅值和频率的变化特征．应用场路耦合法分析了内部故障与偏心双重条件下的电机端电流第17阶和第19阶分量特征．通过动模实验实测了一台容量为7．5kVA的发电机定子绕组匝间短路时的定子垂直方向振动加速度信号并对其进行了离散频谱分析．结果表明,发电机定子绕组匝间短路后,其2倍基频振动加速度变化大,第17阶和第19阶谐波电流幅值可作为检测未发生或发生内部故障的电机的动态偏心严重程度的特征值     

基于模糊神经网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断

本文分析了发电机转子绕组发生短路后的电磁特性,介绍了发电机转子绕组匝间短路故障的诊断方法,提出了一种基于模糊神经网络的诊断方法,把模糊神经理论融合RSO方法对故障进行诊断和定位.     

三相异步电动机定子匝间短路故障机理分析及检修

三相异步电动机是现代机械设备拖动系统的重要组成部分,研究其故障分析技术有重要的现实意义。本文以应用广泛的鼠笼式三相异步电动机为研究对象,分析了其定子匝间短路的故障产生原因及特征机理,提出了了其故障检查方法和修理方法,以期为更好地应用三相异步电动机提供有益的参考。     

电流比法判断变压器绕组匝间短路

针对中小型变压器经常出现的绕组匝间短路故障不易判断的现象，通过两个典型实例对用电流比法判断变压器绕组匝间短路的具体操作过程进行了介绍，并指出了几点应注意的事项。     

电机转子绕组匝间短路故障诊断研究

分析了探测线圈检测电机转子绕组匝间短路故障的机理,构建故障诊断系统.以WTMM为基础,对信号进行分析并计算波峰特征的Lipschitz指数.以MATLAB为后台对信号进行仿真,以Lipschitz指数α的方差为定标,得出发生匝间短路故障的位置和故障程度.实验表明,通过Lipschitz指数来判断故障发生及其故障程度是一...     

基于COM组件的电机转子绕组匝间短路故障诊断

分析了探测线圈检测电机转子绕组匝间短路故障的机理,应用小波变换算法对所得信号进行特征提取.采用MATLAB与VC++混合编程,将MATLAB的M文件直接嵌入VC环境,完全脱离MATLAB运行.以VC++图形界面作为前台,实现信号采集、系统框架的搭建和界面的绘制;利用COM Builder技术实现MATLAB与VC++之...     

重复脉冲法检测发电机转子绕组匝间短路故障的研究

该文介绍了发电机转子绕组匝间短路的危害,着重分析了重复脉冲法检测转子匝间短路故障的原理,并进行了故障模拟试验,验证了重复脉冲法的原理。     

大型汽轮发电机转子绕组匝间短路的故障分析与处理

某公司一台国产600MW汽轮发电机组,在开机过程中出现发电机轴振偏大,并且有随励磁电流增大而增大的现象,经过振动分析、电气试验等一系列检测程序,快速对故障进行了准确判断和较精确的定位,为机组尽快消缺争取了宝贵时间,同时也为同类大型发电机组积累了相关经验和提供了相应参考。     

基于高阶谱的异步电机定子匝间短路故障诊断方法研究

传统的信号频谱分析方法应用在信噪比低、故障特征不明显的异步电机定子匝间短路故障诊断中,往往会出现因为故障的频谱图差别不大而导致误判的问题,为此提出了一种基于高阶谱的定子匝间短路故障诊断方法。高阶谱相较于传统频谱分析,具有良好的抑噪性,同时还保留了信号的非线性相位信息,解决了定子匝间短路故障快速诊断的问题。通过理论联系实例分析表明:发生定子匝间短路故障与未发生故障的电流信号"最大幅值"处双谱水平切片图完全不同,且随着故障严重程度的增加,其谐波分量越多,幅值越大。由此验证了该方法可以有效地提取出信号中的非线性特征,完成了对异步电机定子匝间短路故障的诊断,具有良好的实际应用前景。     

同步发电机励磁绕组匝间短路故障在线分析方法综述

励磁绕组匝间短路是同步发电机常见故障之一。为保证机组和电网的安全可靠运行,有必要对该故障进行在线分析检测。首先介绍了应用于同步发电机励磁绕组匝间短路故障在线分析的磁场-电流谐波分析法、探测线圈法、多回路法、输出电气量分析法、振动分析法等的研究现状,并对几种方法进行了比较,然后对未来在线分析方法的发展方向进行了展望,对输出电气量分析法提出了两条研究思路,最后说明了在线分析方法应具有实际可行性和多用途性。     

大型汽轮发电机定子绕组温度监测与故障诊断的软件实现

空心线棒的堵塞是水内冷大型汽轮发电机定子常见故障之一，对其进行在线监测与故障诊断，可为状态检修提供指导作用。在建立出水管测温处温度模型的基础上，用VJ 开发出相应的监测与诊断软件。该软件具有温度查询显示、温度曲线绘制、温度误差曲线绘制、指纹系数的横向和纵向比较、初步的故障诊断等功能。     

Stator Winding Turn Faults Diagnosis for Induction Motor by Immune Memory Dynamic Clonal Strategy Algorithm

Quick detection of a small initial fault is important for an induction motor to prevent a consequent large fault.The mathematical model with basic motor equations among voltages,currents,and fluxes is analyzed and the motor model equations are described.The fault related features are extracted.An immune memory dynamic clonal strategy （IMDCS） system is applied to detecting the stator faults of induction motor.Four features are obtained from the induction motor,and then these features are given to the IMDCS system.After the motor condition has been learned by the IMDCS system,the memory set obtained in the training stage can be used to detect any fault.The proposed method is experimentally implemented on the induction motor,and the experimental results show the applicability and effectiveness of the proposed method to the diagnosis of stator winding turn faults in induction motors.     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识

为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息与待辨识参数的线性方程,利用最小二乘法求得未知参数。实验表明,辨识模型能从初始阶段的微小误差逐渐地逼近实际系统,所提出的方法能有效辨识系统参数。     

关于故障发现知识获取方法的研究

应用模糊理论及人工智能方法,提出了如何利用人们对问题的语言描述,获取故障发现知识的方法。另外根据模糊理论解决了推理规则前提部分被满足情况下如何计算规则可信度的问题,为构造智能故障发现系统提供了理论基础。通过刀具磨损实验验证了该方法的有效性。     

一种适用于谐波起动电动机的新型定子绕组

通过对谐波起动电动机广泛采用的定子绕组存在问题的分析,提出了一种结构更加简单,控制方便的定子绕组,该定子绕组线圈的匝数、线规都相同,解决了谐波起动电动机定子绕组不等匝引起的设计和制造工艺困难的问题.对该绕组的设计方法进行了分析和介绍,并以8极72槽定子绕组实例加以说明.     

大型二极汽轮发电机定子端部绕组共振的二重点理论

为解决大型二极汽轮发电机定子端部绕组常出现的振动问题,建立了端部绕组的简化模型,采用有限元法计算了该结构的低阶模态,给出了端部绕组主振型的近似表达式;基于磁拉力的空间分布,通过振型叠加法推导出了端部绕组强迫振动响应的计算公式.研究发现,大型发电机端部绕组只有同时满足2个条件——磁拉力频率等于或接近端部绕组固有频率,主振型的周向行波数等于发电机的极数,才可能发生共振,简称为端部绕组共振的二重点理论.根据二重点理论,当额定工作转速为3 000 r/min的二极发电机定子端部绕组发生共振时,可以调整端部绕组的固有频率使其避开100 Hz,也可以选择修改端部绕组的结构使其主振型中不再出现椭圆振型.     

Combination Method of Principal Vector Machine for On-line Process Monitoring and Fault Diagnosis

On-line monitoring and fault diagnosis of chemical process is extremely important for operation safety and product quality. Principal component analysis （PCA） has been widely used in multivariate statistical process monitoring for its ability to reduce processes dimensions. PCA and other statistical techniques, however, have difficulties in differentiating faults correctly in complex chemical process. Support vector machine （SVM） is a novel approach based on statistical learning theory, which has emerged for feature identification and classification. In this paper, an integrated method is applied for process monitoring and fault diagnosis, which combines PCA for fault feature extraction and multiple SVMs for identification of different fault sources. This approach is verified and illustrated on the Tennessee Eastman benchmark process as a case study. Results show that the proposed PCA-SVMs method has good diagnosis capability and overall diagnosis correctness rate.