基于人工神经元网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断

• 作者: 刘念 幸晋渝 薄丽雅 郝江涛 陈卓
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 匝间短路 人工神经元网络 故障样本
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TM307.1
• 字数: 2279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2005.03.004

摘要

分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性,得到识别故障的特征,根据在确定状态下,发电机磁势保持不变,运用人工神经元网络方法,通过对故障样本的比较,诊断出转子绕组匝间短路故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝江涛	四川大学电气信息学院	15	355	9.0	15.0
2	刘念	四川大学电气信息学院	154	1466	22.0	32.0
3	幸晋渝	四川大学电气信息学院	15	378	10.0	15.0
4	薄丽雅	四川大学电气信息学院	13	446	9.0	13.0
5	陈卓	四川大学电气信息学院	45	618	12.0	24.0