基于RBF神经网络的转子匝间短路故障识别方法-转子匝间短路.docx

基于RBF神经网络的转子匝间短路故障识别方法:转子匝间短路摘要：详尽地分析了发电机转子绕组发生匝间短路后的电磁特性，得到了匝间短路的特征参数。RBF神经网络不依赖于发电机的数学模型及其结构参数，具有实用价值。根据特征参数，建立了RBF(RadialBasisFunction)神经网络诊断模型并将其应用于发电机匝间短路的故障诊断与识别。最后，实测了MJF-30-6型故障模拟发电机正常运行及故障运行时的特征信号,与理论分析结果基本吻合。关键词：发电机；匝间短路；磁动势；RBF神经网络中图分类号：TB857文献标识码：A文章编号：引言发电机转子匝间短路一般的表现为：发电机组无功下降；发电机组轴系振动增大；轴电压升高等。这些现象往往都是转子匝间短路已明显出现时的特征，而现代发电机在线检测等检测技术的发展更注重于匝间短路故障的早期诊断[1]。发电机转子绕组匝间短路故障在转子电气绝缘事故中占较大比例。对大型汽轮发电机来讲，转子匝间短路故障会产生很大的危害，短路点局部过热会导致绝缘烧损接地、线棒过热会导致变形或烧熔，故障的进一步发展会造成烧坏护环、大轴磁化，或烧伤轴颈和轴瓦等，甚至会造成转子烧损事故。1转子匝间短路故障原因分析转子匝间短路的故障原因主要包括制造和运行两个方面[2]。制造方面：转子端部绕组固定不牢，垫块松动；绕组导线的焊接头和相邻两套线圈间的连接线焊口整形不良；转子护环内残存加工后的金属切削等异物；运行方面：高速旋转的转子绕组受到离心力等动态应力引起移位变形；冷态启动机组转子电流急增，铜铁温差引起绕组铜线蠕变导致匝间绝缘与对地绝缘的损伤；转子绕组堵塞，造成局部过热，使匝间绝缘烧损等。2汽轮发电机转子电磁特性分析2.1转子正常情况下的磁势分布汽轮发电机正常运行时，沿转子圆周分布的磁动势是阶梯形波，每次经过转子槽，磁动势发生跳跃。对正常运行时转子磁动势波形进行傅立叶分析[4]。将展开为一系列谐波之和的结果如下：（1）其中，为常数，为转子的机械角度。从公式（1）中可知，发电机正常运行时，磁动势只含有奇次谐波分量，且不含直流分量。2.2发生匝间短路后转子的磁势分布匝间短路后，短路侧该槽励磁绕组的有效匝数减少，导致其磁动势峰值减少，转子两侧的磁动势将不再对称，不对称磁势会在定子绕组产生附加谐波电势，当定子接负载时，就会在定子绕组中产生附加谐波电流。在此之前曾有学者对该磁动势进行过分析，但仅限于考虑转子一个极(N极)附近距离大齿最近的线槽内一匝短路的情况，这是转子绕组最轻微的短路情况，其主要目的是可以忽略励磁电流的变化，因为严重的匝间短路会引起励磁电流的增大。2.3合成磁场的分析匝间短路发生后，可以看作是退磁的磁势分布。它反向作用在一个特定极或有短路的磁极主磁场的磁势上。只考虑由于短路引起的基本问题，将正常条件下的磁势减去由短路引起磁势的小的突变，即可得到故障后的合成磁势[8]。这种考虑意味着问题是线性的，所以可以利用叠加原理。由于磁动势关于纵坐标对称，故合成磁动势含有余弦分量，而不含正弦分量和直流分量。短路后，转子磁动势变为比原磁动势减小[3]。3转子匝间短路时的特征参数考虑饱和时隐极同步发电机的磁动势-电动势图如图2所示。图2发电机的磁动势-电动势矢量图气隙磁动势基波分量由励磁磁动势基波分量和电枢反应磁动势基波分量共同建立，即，折算到励磁磁动势波形后得。其中,为转子绕组匝数,为励磁电流；在时-空矢量图中相位与电流一致。为定子绕组每相串连匝数，为定子绕组系数。假设发电机机端电压、输出有功和无功维持不变，则定子电流，功率因数角维持不变，又由于与磁场的饱和程度关系不大，，可得不变且与电流的夹角维持不变，则有维持不变，且与的夹角维持不变，可得维持不变。由此可见当发电机在、、维持不变的条件下，转子绕组发生匝间短路时由于励磁绕组有效匝数减少，为满足气隙合成磁通条件，会增大，但维持不变，并且、和之间的关系可以体现出转子绕组的状态。4神经网络故障诊断的原理由于神经网络有强大非线性映射能力，并且RBF网络具有收敛速度快、不易陷入局部极小点等优点，所以本文采用RBF网络对模型参数进行匝间短路故障诊断。5、结论（1）转子匝间短路故障发生后随着励磁电流增加，无功却相对减少[9]。（2）在分析汽轮发电机转子匝间短路的电磁特性基础上，提出并建立了三层RBF神经网络并将其用于转子匝间短路故障诊断中。实验结果证明，RBF神经网络经过充分的训练后，不但能够诊断转子匝间短路故障，而且能够预测匝间短路的程度。注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。