基于人工神经网络的虚拟同步机故障诊断

• 作者: 李皓然 王永生 王茜 王霞
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟同步机 发电机 转子绕组 匝间短路 人工神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 可靠性、保障性技术与效能分析
• 页码范围: 172-175
• 页数: 4页
• 分类号: TM921.41
• 字数: 2959字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2018.12.041

摘要

转子绕组匝间短路是虚拟同步发电机中常见的电气故障.当发电机转子绕组发生匝间短路故障时,发电机端部参数会发生变化.根据这些参数可以反映转子绕组的情况,然而用精确的数学公式很难表达故障信息和发电机端部参数之间的关系.论文提出了一种新的虚拟同步发电机转子绕组匝间短路故障诊断方法,当神经网络训练样本中发现有故障样本时,可以直接获取发生器故障严重程度的信息.通过对发电机端电压常数MMF分析,找出了有功功率、无功功率和励磁电流之间的关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永生	国网冀北电力有限公司技能培训中心	11	8	2.0	2.0
2	王霞	国网冀北电力有限公司技能培训中心	13	18	3.0	4.0
3	李皓然	国网冀北电力有限公司技能培训中心	13	11	2.0	2.0
4	王茜	国网冀北电力有限公司技能培训中心	13	9	2.0	2.0