基于ITDELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断
文档名：基于ITDELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断
摘要：针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsictime-scaledecomposition)和极限学习机ELM(extremelearningmachine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法.首先,采用ITD算法将同步发电机的运行数据分解为若干旋转PR(properrotation)分量,并根据峭度准则进行信号重构;然后将重构后的信号作为输入量,诊断结果作为输出量,构建基于ITD-ELM的发电机匝间短路故障诊断模型;最后以一台型号为MJF-30-6的同步发电机数据为样本,对其轻微匝间短路故障进行诊断,结果表明:基于ITD-ELM模型的故障诊断准确率较单一的ELM模型显著提高,验证了本文所提故障诊断方法的有效性和准确性.
作者：张建峰 岳文亭 李永刚 贺鹏康 侯岳佳 庄克军 Author：ZHANGJianfeng YUEWenting LIYonggang HEPengkang HOUYuejia ZHUANGKejun
作者单位：国家电网甘肃省电力公司刘家峡水电厂,永靖731600华北电力大学电气与电子工程学院,保定071003国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州730070
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(4)
分类号：TM341
关键词：同步发电机本征时间尺度分解峭度准则极限学习机匝间短路故障诊断
机标分类号：TM341TH165.3TP393
在线出版日期：2023年5月11日
基金项目：国网甘肃省电力公司管理科技项目基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断[
期刊论文]电力系统及其自动化学报--2023, 35(4)张建峰岳文亭李永刚贺鹏康侯岳佳庄克军针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsictime-scaledecomposition)和极限学习机ELM(extremelearningmachine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法.首先,...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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