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文檔簡介
1、發(fā)電機對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行起著至關重要的作用，電力系統(tǒng)的飛速發(fā)展又對發(fā)電機的保護不斷提出新的要求。研究發(fā)電機的故障診斷技術已經成為保證電力系統(tǒng)安全可靠運行的重要手段。發(fā)電機的保護技術未來將向著計算機化、網絡化和智能一體化的趨勢發(fā)展。
發(fā)電機轉子繞組匝間短路是一種常見的電氣故障。長期以來，轉子繞組匝間故障的早期診斷和在線檢測都是國內外關注的課題。本論文首先對發(fā)電機轉子繞組匝間短路的故障機理進行了研究，分析了故障時電磁場的畸變
2、情況和電氣量的變化特征，并簡要比較各種傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點。其次研究了神經網絡在故障診斷中的應用。通過用仿真實驗得到的故障樣本而構建的神經網絡，不僅可以對轉子繞組匝間短路故障進行有效的識別，還可以正確的判斷故障的嚴重程度。然后采用雙層動態(tài)均值聚類分析的徑向基神經網絡對轉子繞組匝間短路故障進行了診斷。最后將微粒群優(yōu)化的神經網絡應用到轉子繞組的匝間短路故障診斷中。
通過算例表明，本文采用的兩種算法不但可以有效識別轉子繞組匝間短路故障，
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