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基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断
被引量：
4
1
作者
张建峰
岳文亭
+3 位作者
李永刚
贺鹏康
侯岳佳
庄克军
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期116-123,共8页
针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先,采用ITD算法将...
针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先,采用ITD算法将同步发电机的运行数据分解为若干旋转PR(proper rotation)分量,并根据峭度准则进行信号重构;然后将重构后的信号作为输入量,诊断结果作为输出量,构建基于ITD-ELM的发电机匝间短路故障诊断模型;最后以一台型号为MJF-30-6的同步发电机数据为样本,对其轻微匝间短路故障进行诊断,结果表明:基于ITD-ELM模型的故障诊断准确率较单一的ELM模型显著提高,验证了本文所提故障诊断方法的有效性和准确性。
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关键词
同步发电机
本征时间尺度分解
峭度准则
极限学习机
匝间短路
故障诊断
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职称材料
题名
基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断
被引量：
4
1
作者
张建峰
岳文亭
李永刚
贺鹏康
侯岳佳
庄克军
机构
国家电网甘肃省电力公司刘家峡水电厂
华北
电力
大学电气与电子工程学院
国网
甘肃省
电力
公司
兰州供电
公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期116-123,共8页
基金
国网甘肃省电力公司管理科技项目资助(522721220001水轮发电机组转子绕组匝间短路故障监测、识别、预防装置的开发与应用)。
文摘
针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先,采用ITD算法将同步发电机的运行数据分解为若干旋转PR(proper rotation)分量,并根据峭度准则进行信号重构;然后将重构后的信号作为输入量,诊断结果作为输出量,构建基于ITD-ELM的发电机匝间短路故障诊断模型;最后以一台型号为MJF-30-6的同步发电机数据为样本,对其轻微匝间短路故障进行诊断,结果表明:基于ITD-ELM模型的故障诊断准确率较单一的ELM模型显著提高,验证了本文所提故障诊断方法的有效性和准确性。
关键词
同步发电机
本征时间尺度分解
峭度准则
极限学习机
匝间短路
故障诊断
Keywords
synchronous generator
intrinsic time-scale decomposition(ITD)
kurtosis criterion
extreme learning ma⁃chine(ELM)
turn-to-turn short-circuit
fault diagnosis
分类号
TM341 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断
张建峰
岳文亭
李永刚
贺鹏康
侯岳佳
庄克军
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
4
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