基于模糊神经网络的同步发电机转子匝间短路预测0光学元件

基于模糊神经网络的同步发电机转子匝间短路预测

基于模糊神经网络的同步发电机转子匝间短路预测 2011年12月09日 来源： 1引言Zadeh提出的建立在严格的数学基础上用来描述和处理人类模糊语言信息的模糊理论，在人类智能和计算机科学间架起了一座桥梁，实现了以计算机来模拟人的模糊综合判断能力，从它能够处理不精确或难于精确区分的情况，能够把语言信息和数据信息综合考虑。神经网络理论是模拟生物神经元的作用方式和结构，通过训练将学习信息保留，从而描述过程特性。模糊逻辑系统可表示为模糊基函数的展开式，神经网络的本质可视为一些函数的线性组合，两者有天然的联系。模糊神经网络作为具有学习算法的逻辑系统，具有全局逼近性，因此在建模和控制领域得到广泛应用。 发电机作为电力系统中的重要组成部分，其故障会给电力系统带来严重危害，有必要早期预警以防止事故的发生或进一步扩大。尤其是同步发电机的转子绕组由许多串联线圈组成，而转子具有较大的转动惯量，由于离心力的作用，在运行中线匝绝缘的移动，转子绕组端部的热变形，线匝端部垫块松动或护环绝缘衬垫老化，小的导电粒子或碎物进入转子线匝端部和转子通风沟导致转子绕组匝间短路发生。转子匝间短路时会引起转子机械上的不平衡并使振动增加；定子绕组每相并联支路的环流；主轴、轴承座及端板磁化。同时较大的短路电流可能会导致转子接地故障发生，特别是二点短路接地会产生很大的电流损坏转子，因此，根据数据对发电机发生转子匝间短路故障时运行状态进行趋势分析，确定设备是否继续运行或停机检修有重要意义。 将模糊神经网络系统用来对发电机在负载运行时发生转子匝间短路故障进行预测模型建立。模糊规则的建立是通过BP学习算法实现的，从而确定网络参数，建立预测模型系统。结果表明所应用的方法是有效的。2同步发电机转子运行的数学模型在实际中数字计算机只能处理数字信号，采用离散形式状态空间模型有助于对电机的分析和控制监测。考虑凸极效应、阻尼绕组作用、变压器电势，并认为速度是变化，则利用扰动点附近同步电机运行时电机定子电压方程。同时电机旋转时，定转子绕组间会产生旋转耦合关系，定转子间互感抗矩阵将含有定转子绕组夹角的元素，其为时变和非线性三角函数关系。为方便求解，对其采用解耦形式。见图1和图2。 由以上拓扑图，可建立电压方程，转化为离散形式的发电机转子方程。 d轴方程： 上其中ifd和νfd分别是励磁电流和励磁电压；Rfd是励磁绕组的电阻；a是定转子的变比。方程(1)和(2)组成了离散形式描述发电机转子运行动态特性的模型。3发电机转子匝间短路故障预测模型由逼近理论知，对于任何致密集上的连续函数，一定存在高斯型模糊逻辑系统，它能在任意精度上逼近任意给定的函数，从而可用其非线性映射能力为逼近器来实现预测模型的建立。 当转子的一个磁极发生短路时，磁极热损耗的分布发生变化，其程度取决于短路电阻。如果短路(或接触)电阻高，通过的短路电流很小，线匝里的损耗几乎不变，当线匝电阻和短路电阻相等时，接触电阻很小，短路损耗就增大。因此短路会导致线匝里总的损耗减小，而使有短路的磁极的平均温升也相应的减小，而使有短路的磁极的平均温升也相应的减少，所以这种磁极的热膨胀被限制在很小的范围内，而转子倾向于远离有短路磁极的方向弯曲，随着励磁电流的增多，振动会增加。同时，短路发生时也伴随着无功功率的相对增大。因此可将励磁电流、振动幅度和无功输出作为采样输入，为使输入具有相同的数字范围，电流、振动幅度和无功功率分别除以不同的比例因子。 研究表明，同步发电机的一些参数是与工作情况相关的且具有非线性，当转子发生匝间短路故障时会引起电机参数的改变，利用神经网络学习和记忆功能可以提取不同工作情况转子的参数与故障的非线

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