基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷研究.pdf

1、該文主要對模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在模型預(yù)測、故障模式分類和智能監(jiān)測中的應(yīng)用進(jìn)行了研究.首先,該文分析了發(fā)電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子繞組故障時的二維模型.其主要的條件是在模型線性化的基礎(chǔ)上,根據(jù)Ward理論,把短路線匝的磁場分析出來,再把它與正常情況下的均勻磁場相合成,從而形成對應(yīng)的分析模型.在此基礎(chǔ)上,該文對發(fā)電機(jī)定子側(cè)的二次諧波電壓進(jìn)行了分析.由于發(fā)電機(jī)正常穩(wěn)定運(yùn)行時,理論上不應(yīng)存在偶次諧波,所以可以利用定子側(cè)二次諧波作為故障的一個特征量.同時,該

2、文還對發(fā)電機(jī)運(yùn)行時勵磁電流與發(fā)電機(jī)輸出端電參量和發(fā)電機(jī)參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行了分析,由于其是發(fā)電機(jī)運(yùn)行時磁場產(chǎn)生的根本,所以與故障有著深刻聯(lián)系,應(yīng)作為故障診斷的另外一個故障特征量;在此基礎(chǔ)上,該文利用多項(xiàng)式多元回歸分析的方法,確定了與轉(zhuǎn)子電流關(guān)系較大的發(fā)電機(jī)定子側(cè)參量.其次,該文介紹了基于模糊系統(tǒng)的轉(zhuǎn)子電流預(yù)測原理.由于模糊系統(tǒng)以模仿人腦的運(yùn)行機(jī)制為目標(biāo),在函數(shù)逼近方面來看,模糊系統(tǒng)能夠在任意精度上一致逼近任何一個定義在一個致密集上的函數(shù),具有

3、很強(qiáng)的非線性映射能力.它是多項(xiàng)式函數(shù)逼近器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外的另一個非線性建模工具.因此,該文利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的高木-關(guān)野模糊系統(tǒng)來建立發(fā)電機(jī)正常運(yùn)行時轉(zhuǎn)子電流的預(yù)測模型.第三,該文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷原理.其中詳細(xì)討論了帶有偏差單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和學(xué)習(xí)算法,在此基礎(chǔ)上合成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),將模糊理論和神經(jīng)計(jì)算原理相結(jié)合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助其大規(guī)模的并行分布處理結(jié)構(gòu)完成模糊診斷的推理過程.最后,該文分別介紹了該故障診斷系統(tǒng)的各功