基于人工智能的電機匝間耐壓檢測算法研究.pdf

1、電機作為一種應(yīng)用范圍廣需求量大的機電轉(zhuǎn)換設(shè)備，普遍應(yīng)用于建筑、機械、冶金、運輸?shù)汝P(guān)系國民經(jīng)濟命脈和國家安全的領(lǐng)域。電機運行的安全性直接關(guān)系到其運行領(lǐng)域的穩(wěn)定性，而電機運行的安全性很大程度上取決于電機轉(zhuǎn)子的絕緣性能。電機經(jīng)過長期高速運行，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)通常會受到電、熱、環(huán)境等綜合因素的作用而發(fā)生損壞，使其電氣和機械性能降低，嚴(yán)重影響了電機的壽命。因此，建立電機轉(zhuǎn)子繞組的匝間耐壓診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，定期進(jìn)行轉(zhuǎn)子絕緣性能的檢測，避免產(chǎn)生內(nèi)部結(jié)構(gòu)老化等

2、現(xiàn)象，使電機能正常運行，這已成為確保各行各業(yè)安全生產(chǎn)和運行的迫切需要。
　　 本文采用微分探測線圈方法采集電機轉(zhuǎn)子的氣隙勵磁磁勢信號進(jìn)行分析處理，利用轉(zhuǎn)子繞組短路時氣隙勵磁磁勢信號中漏磁通分量的幅值發(fā)生變化這一特征信息進(jìn)行分析。選擇小波分析、小波包分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為理論基礎(chǔ)，綜合分析了電機轉(zhuǎn)子繞組的氣隙勵磁磁勢信號的性能和參數(shù)特點。選擇MATLAB作為軟件開發(fā)平臺進(jìn)行各種算法的實現(xiàn)，建立了基于人工智能的電機匝間耐壓檢測系統(tǒng)，

3、從而實現(xiàn)了電機轉(zhuǎn)子短路的故障診斷。
　　 通過模擬電機轉(zhuǎn)子繞組發(fā)生匝間短路的故障過程，綜合多種檢測算法對轉(zhuǎn)子短路時的氣隙勵磁磁勢信號進(jìn)行診斷，全面分析了診斷方法，設(shè)計了電機匝間耐壓檢測系統(tǒng)。設(shè)計內(nèi)容主要包括氣隙勵磁磁勢信號的微分變換、小波變換消除主磁通的干擾、小波包提取信號的故障特征信息、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障模式的訓(xùn)練和測試。通過測試表明，該診斷系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確、更有效的分析電機轉(zhuǎn)子繞組的氣隙勵磁磁勢信號并診斷出轉(zhuǎn)子的短路故障，保證