期刊文章详细信息
基于BP神经网络的转子匝间短路故障识别方法
Fault Identification of Rotor Windings Inter-turn Short Circuit Based on BP Neural Network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003 [2]邯郸建筑设计有限责任公司,河北邯郸056002
基 金：国家自然科学基金资助项目(50677017)
年 份：2010
卷 号：26
期 号：2
起止页码：5-8
语 种：中文
收录情况：AJ、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、RCCSE、普通刊
摘 要：分析了发电机转子绕组发生匝间短路后的电磁特性,得到了匝间短路后的特征参数。在确定的运行状态下,发电机励磁磁动势故障前后维持不变而励磁电流增大。据此选取故障样本,将BP神经网络应用于发电机匝间短路故障识别。BP神经网络不依赖于发电机的数学模型及其结构参数。最后实测了故障发电机的特征信号,与理论分析结果基本吻合。
关 键 词：发电机 匝间短路 磁动势 神经网络
分 类 号：TM311]
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