基于Park变换和DRNN的定子绕组匝间故障诊断方法

被引：14

作者：

王旭红 ^{[1
,2
]}

何怡刚 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 长沙理工大学电气与信息工程学院

来源：

湖南大学学报(自然科学版) | 2009年 / 36卷 / 08期

关键词：

定子绕组; 匝间短路; Park矢量; 对角递归神经网络; 诊断模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM34 [交流电机];

学科分类号：

120113 [物流与交通管理];

摘要：

采用定子电流信号检测方法诊断三相交流电机定子绕组匝间短路故障时,会受到电网电压不对称和负载变化等因素的影响,为克服这一缺陷,提出了基于派克变换和对角递归神经网络(DRNN)的定子绕组匝间故障诊断方法.该方法根据派克变换得到三相电流派克矢量模的轨迹变化,通过频谱分析提取故障严重度特征因子.为进一步确定短路绕组的匝数,综合考虑负载、三相输入电压不平衡度的变化情况,构建基于DRNN的短路匝数诊断模型.根据此方法,构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果证明:基于Park变换和DRNN的诊断方法,不但在稳态工况下可精确确定定子绕组短路故障的严重度及匝数,而且在电机启动、负载、电压不平衡动态变化时,取得比前馈神经网络(FFNN)故障诊断模型更好的诊断结果.

引用

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