A Fault Feature Extraction Model in Synchronous Generator under Stator Inter-Turn Short Circuit Based on ACMD and DEO3S

This paper proposed a new diagnosis model for the stator inter-turn short circuit fault in synchronous generators.Different from the past methods focused on the current or voltage signals to diagnose the electrical fault,the sta-tor vibration signal analysis based on ACMD(adaptive chirp mode decomposition)and DEO3S(demodulation energy operator of symmetrical differencing)was adopted to extract the fault feature.Firstly,FT(Fourier trans-form)is applied to the vibration signal to obtain the instantaneous frequency,and PE(permutation entropy)is calculated to select the proper weighting coefficients.Then,the signal is decomposed by ACMD,with the instan-taneous frequency and weighting coefficient acquired in the former step to obtain the optimal mode.Finally,DEO3S is operated to get the envelope spectrum which is able to strengthen the characteristic frequencies of the stator inter-turn short circuit fault.The study on the simulating signal and the real experiment data indicates the effectiveness of the proposed method for the stator inter-turn short circuit fault in synchronous generators.In addition,the comparison with other methods shows the superiority of the proposed model.

Application of Morphological Max-Lifting Scheme for Identification of Induction Motor Stator Inter-turn Short Circuit

The harmonic components of stator winding current in induction motor will change under the condition of stator inter-turn short circuit.According to these characteristics,in this paper,a novel technique based on morphological maxlifting scheme is proposed for identification of induction motor stator inter-turn short circuit.A max-lifting scheme is applied to process stator winding currents to extract these characteristics.An indicator,r,is computed to identify the short circuit.The transient model of induction motor is employed to simulate oneturn to six-turn stator inter-turn short circuits in an induction motor.Extensive simulation work has been conducted under normal conditions,abnormal conditions(voltage imbalance and varying load),stator inter-turn short circuit conditions,and conditions of any combinations of the above.The results have shown that the scheme proposed in this paper has a high identification rate for induction motor stator inter-turn short circuit.

The Detection of Inter-Turn Short Circuits in the Stator Windings of Sensorless Operating Induction Motors

This work proposes an alternative strategy to the use of a speed sensor in the implementation of active and reactive power based model reference adaptive system (PQ-MRAS) estimator in order to calculate the rotor and stator resistances of an induction motor (IM) and the use of these parameters for the detection of inter-turn short circuits (ITSC) faults in the stator of this motor. The rotor and stator resistance estimation part of the IM is performed by the PQ-MRAS method in which the rotor angular velocity is reconstructed from the interconnected high gain observer (IHGO). The ITSC fault detection part is done by the derivation of stator resistance estimated by the PQ-MRAS estimator. In addition to the speed sensorless detection of ITSC faults of the IM, an approach to determine the number of shorted turns based on the difference between the phase current of the healthy and faulty machine is proposed. Simulation results obtained from the MATLAB/Simulink platform have shown that the PQ-MRAS estimator using an interconnected high-gain observer gives very similar results to those using the speed sensor. The estimation errors in the cases of speed variation and load torque are almost identical. Variations in stator and rotor resistances influence the performance of the observer and lead to poor estimation of the rotor resistance. The results of ITSC fault detection using IHGO are very similar to the results in the literature using the same diagnostic approach with a speed sensor.

A fault warning for inter-turn short circuit of excitation winding of synchronous generator based on GRU-CNN

Synchronous generators are important components of power systems and are necessary to maintain its normal and stable operation.To perform the fault diagnosis of mild inter-turn short circuit in the excitation winding of a synchronous generator,a gate recurrent unit-convolutional neural network(GRU-CNN)model whose structural parameters were determined by improved particle swarm optimization(IPSO)is proposed.The outputs of the model are the excitation current and reactive power.The total offset distance,which is the fusion of the offset distance of the excitation current and offset distance of the reactive power,was selected as the fault judgment criterion.The fusion weights of the excitation current and reactive power were determined using the anti-entropy weighting method.The fault-warning threshold and fault-warning ratio were set according to the normal total offset distance,and the fault warning time was set according to the actual situation.The fault-warning time and fault-warning ratio were used to avoid misdiagnosis.The proposed method was verified experimentally.

基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子匝间短路故障诊断方法

定子短路故障是抽水蓄能发电机常见的故障之一,其会对发电机的性能和安全性产生严重影响,为确保抽水蓄能发电机安全稳定运行,提出基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子短路故障诊断方法。建立抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障模型,分析定子绕组匝间短路故障时,发电机定子电、磁相关状态。以抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障时的三相电流信号为依据,基于磁势相等原理将三相电流变换成两相电流后,利用FFT转换定子两相电流的时域信号为频域信号,获取故障电流频谱图输入LSTM网络中进行处理,输出抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以更好地区分抽水蓄能发电机正常与故障状态,实现抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断,且故障诊断的交叉熵损失低。

汽轮发电机转子匝间短路对定子热响应特性的影响

本文分析了汽轮发电机转子匝间短路故障前后定子热响应特性,不仅考虑转子匝间短路引起电压下降对发电机强励动作的影响,还研究了热分布不平衡而引起的定子力学响应。首先推导了正常情况和转子匝间短路故障后加强励磁电流下的气隙磁通密度,得到了铁心损耗和绕组铜耗的解析表达式;然后建立了发电机故障前后的三维有限元仿真模型,对不同短路程度故障下的铁心损耗、绕组铜耗与定子温度进行了求解计算;最后实测了CS-5型故障模拟发电机在正常运行和不同短路程度故障下的定子温度,实验结果与理论分析、有限元仿真结果基本一致。结果表明,转子匝间短路故障后由于励磁电流的增强,发电机铁心损耗和绕组铜耗均会增加,定子温度明显上升,并且随着短路程度的增加而加剧;定子端面边缘位置的变形和应力幅值最大并且为热响应下的危险位置。

基于开口变压器法的交流电机定子非激励相绕组匝间短路检测研究

为了解决交流电机定子绕组中线圈绝缘损伤引起匝间短路故障无法准确、快速定位的问题,提出将检测转子绕组匝间短路的开口变压器法移植到检测交流电机定子绕组匝间短路,定子单相添加激励源,非激励相绕组设置故障点,开口变压器检测故障点所在槽,分析故障前后开口变压器绕组感应电动势的变化。首先阐述开口变压器检测定子非激励相的工作原理,分析正常和故障状态下通过开口变压器铁心漏磁通的表达式,进一步得到开口变压器绕组感应电动势表达式,获取故障变化规律。随后建立交流电机电磁仿真模型,进行仿真分析,最后用一台定子样机进行实验验证。结果表明:故障状态下,随着故障程度的加深,故障点所在槽的开口变压器感应电动势随之减小,证明了开口变压器可以作为离线检测交流电机定子非激励相绕组匝间短路故障的有效手段。

基于d-q变换及WOA-LSTM的异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为了实现对异步电机定子绕组匝间短路故障的可靠在线诊断,提出一种基于d-q变换及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。通过理论推导可知,d-q变换可有效提取定子电流中的特征频谱数据。采用鲸鱼优化算法对长短期记忆网络中的3个关键参数进行优化,建立WOA-LSTM故障分类模型。为了验证基于d-q变换和WOA-LSTM故障诊断方法的有效性,分别以小波变换、快速傅里叶变换及d-q变换提取电流频谱数据作为输入数据集,以一台YE2-100L1-4型异步电机为实验对象进行实验验证。研究结果表明:相比于小波变换及快速傅里叶变换,采用d-q变换能更准确的提取出定子电流中的故障特征,更精确地反映电机故障状态,有助于提高故障分类准确率;相比于传统的LSTM算法,经WOA优化后的LSTM算法分类准确率可达98.3%,能可靠地实现不同程度匝间短路故障的诊断。

基于对称分量法的调相机定子故障特征分析

传统同步调相机定子绕组匝间短路故障机理分析方法通常认为电机定子电流接近三相对称,并以此为基础建立同步调相机故障电流的数学表征。但是,一旦发生定子绕组匝间短路故障,同步调相机三相定子电流的对称性将遭到破坏,使得传统故障机理分析方法所建立的数学表征无法准确反映电机内部电气量的变化。文中通过引入对称分量法,建立故障后同步调相机瞬时有功/无功功率的数学模型,提出利用瞬时有功/无功功率中的2次谐波进行定子绕组匝间短路故障诊断。仿真和实验的结果表明:相较于利用定子电流3次谐波与基波幅值之比诊断故障的传统方法,文中方法在轻微故障状态下能提高至少7倍的诊断灵敏度,更易完成早期故障诊断。同时,所提方法中的故障特征量不受同步调相机工况和故障位置的影响,具有强鲁棒性。

基于d-q理论的双馈异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为实现双馈异步电机定子绕组匝间短路的早期故障诊断,提出一种基于转子电流特征频率分量的故障诊断方法 .首先,通过分析故障后电机的电磁特性,得到故障后转子电流中会产生特征频率分量的结论 .然后,通过对转子单相电流进行特殊的相移构造出三相电流,并对该组电流进行d-q变换,利用理论推导证明d-q变换后的直流分量幅值能够反映特征谐波的大小,将直流分量作为故障特征量进行双馈异步电机匝间短路故障的诊断.最后,依据有限元法建立故障前后电机的仿真模型,对不同工况下故障特征量的变化进行研究.结果表明:基于d-q理论提取的故障特征量与定子绕组的短路匝数呈正相关,且在转速变化和电压不平衡时也可有效诊断出匝间短路故障;通过设置合理的故障阈值可实现对双馈异步电机定子绕组匝间短路故障的精确辨识.研究结果可以为电机绕组匝间短路故障诊断提供参考.

基于阶跃激励响应的牵引电机定子早期匝间短路故障诊断方法

为了实现对牵引电机定子绕组匝间短路早期故障的可靠诊断,文章提出了一种基于阶跃激励稳态响应电流的故障诊断方法。首先根据牵引电机三相定子绕组匝间短路模型,对定子绕组任意两相施加阶跃激励,推导出3种情况下的响应电流表达式,并依据响应电流稳态值的变化特征提出新的故障特征分量;然后,搭建故障电机仿真模型,分析短路电阻和短路故障严重程度对响应电流的影响,研究故障特征分量对早期匝间短路故障诊断的有效性与可靠性;最后搭建试验平台,分析当电机固有不对称时,匝间短路故障对故障特征分量的影响。仿真与试验结果表明,该故障特征分量可以表示早期的匝间短路故障及其严重程度,并且能滤除电机固有不对称的影响。基于阶跃激励稳态响应电流的诊断方法操作便捷,结果可靠性高,对保护牵引系统的安全具有极大意义,且具备极大的工程应用价值。

基于判据融合的异步电动机定子绕组匝间短路诊断

为解决定子绕组匝间短路故障诊断中常见异常运行工况干扰的问题,提出一种基于判据融合的异步电动机定子绕组匝间短路故障诊断方案。首先,考虑到故障特征之间的关联性,提出一种以电流特征为主、电压特征为辅的融合判据;然后,通过融合判据对定子绕组匝间短路故障及故障相进行诊断;最后,通过仿真实验证明了该方案的有效性。

电机定子匝间短路故障诊断方法研究

三相异步电机定子发生匝间短路故障时,定子电流信号的频谱中会增加特定频率的故障特征。本文针对三相异步电机建立有限元模型并植入故障,采集定子电流信号并用FFT(Fast Fourier Transformation,快速傅里叶变换)提取电流中的故障特征,使用LSTM网络(Long Short-Term Memory,长短时记忆网络)进行预测表明,此方法针对定子匝间短路故障的识别准确率达93%,为该故障诊断提供了一种有效的方案。

DFIG定子绕组匝间短路故障下的调频优化策略研究

定子绕组匝间短路故障是造成双馈风力发电机功率突变,进而导致系统频率下降常见的高风险故障,同时由于速度和频率之间的解耦控制,在频率波动时很难对系统提供动态支持。针对上述问题,提出基于附加转矩控制的复合频率控制策略。首先构建定子绕组匝间短路故障数学模型,分析故障对频率的影响特性,然后基于传统的频率控制方法提出基于附加控制器的复合惯性频率控制策略;最后通过仿真平台验证所提控制策略在定子绕组匝间短路下的表现特性。结果表明,复合频率控制降低了频率变化率,减少了定子绕组匝间短路故障后频率的漂移。复合频率控制在定子绕组匝间短路下能够提供频率的动态支持,改善了匝间短路故障下弱电网的频率下降问题,提高了系统的鲁棒性。

异频电流激励下发电机定子铁芯损耗试验实测分析

对于大容量电机的定子铁芯损耗试验,采用高频激励代替工频激励可有效降低试验难度,提高试验安全性。为探究在异频电流激励下电机定子铁芯表面及短路故障点的温升趋势,本文以一台电动机为例,制造定子铁芯短路故障点,开展了工频50Hz到高频300Hz下电机的定子铁芯损耗试验。研究结果表明,在高频电流激励下,铁芯表面温度及故障点温度的上升趋势具有较好的一致性,增加电源频率可使系统消耗的无功降低,功率因数升高。

电机定子匝间短路故障诊断系统研究

电机定子匝间短路故障是电机运行中常见的一种故障形式,是指电机线圈中相邻导线间因绝缘损坏而产生的电气短路。文章研究电机定子匝间短路故障诊断系统,通过引入先进的信号处理技术、数据驱动的故障诊断模型、特征提取与优化策略及故障定位与定量分析技术,提高故障检测的准确性和效率。实验结果表明,该故障诊断系统在实际应用中表现良好,能够为电机维护提供可靠、高效的技术支持。

一起发电机95%定子接地保护动作事件分析

2018年6月27日,某电厂1号机组在执行发电机首次并网前的假同期试验时,发电机95%定子接地保护动作,导致汽轮机跳机、发电机励磁开关跳闸,作业人员经过分析跳闸时序及故障波形,检查现场设备情况,最终确定保护动作原因为发电机定子95%接地保护所用PT二次侧发生短路。文章介绍了该电厂本次发电机95%接地保护动作原因及处理方法,以期为同类设备故障提供参考。

基于变频电流激励的发电机定子铁心磁化试验

为探究变频电流激励下发电机定子铁心表面、故障点的温升趋势和故障点短路电流的变化情况,在定子铁心上选取不同线圈匝数的短路故障点,开展了工频(50 Hz)和高频(250 Hz)下定子铁心磁化试验,记录不同频率下铁心的温升;在同一工况下施加不同频率(50、100、150、200、250、300 Hz)的正弦波进行铁心磁化试验,记录不同励磁电流频率下铁心模拟故障点的故障电流。试验结果表明:高频电流激励下铁心表面温度及故障点温度的上升趋势具有较好的一致性,并且不同频率下的故障点短路电流无明显变化,验证了基于变频电流激励的发电机定子铁心磁化试验的可行性。

基于风速时空分布的风电机组定子绕组短路和叶轮不平衡复合故障特性分析

综合考虑由风剪切和塔影效应引起的叶轮扫掠面内风速时空分布,研究了定子绕组匝间短路和叶轮不平衡复合故障对双馈风力发电机组转子电流的影响。首先,建立风速时空分布模型(等效风速),推导叶轮不平衡故障、定子绕组匝间短路故障和复合故障下转子电流的解析表达式及其变化特性。然后,在Matlab/Simulink建立双馈风力发电机组故障仿真模型,在能够模拟等效风速转速特性的风电机组故障模拟实验台完成了实验测试与研究。理论推导、仿真分析与实验研究结果表明:考虑风速时空分布后,定子绕组匝间短路故障时转子电流中含有3kp(P为叶轮转频)的调制频率;叶轮不平衡故障时转子电流有P、3kP及其耦合调制频率(3k±1)P;复合故障时转子电流在基频以及(2±s)f处有调制频率P、3kP和(3k±1)P。在该文中使用等效风速替代平均风速,更贴合自然界中风电机组实际运行状况,可为实际风电机组运行特性分析提供参考。

异步电机综合故障实验教学平台设计与开发

由于异步电机实验教学平台多是针对正常工况设计开发的,缺乏对故障状态的模拟和分析,因此造成了教学和实际需求的脱节。该文设计开发的异步电机综合故障实验教学平台可以开展定子绕组匝间故障、转子断条故障、轴承故障实验和在线诊断,该平台综合了异步电机拆解与组装、故障特征分析以及数字信号处理技术的实际应用,有助于学生深入理解相关知识,提升实际动手能力。