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
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引证文献
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2024-12-14 12:44 上传 基于ITDELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断.pdf

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