匝间短路气隙电动势小波变换小波包分解神经网络硕士论文

1、基于人工智能的电机匝间耐压检测算法研究测试计量技术及仪器， 2011， 硕士【摘要】 电机作为一种应用范围广需求量大的机电转换设备,普遍应用于建筑、机械、冶金、运输等关系国民经济命脉和国家安全的领域。电机运行的安全性直接关系到其运行领域的稳定性,而电机运行的安全性很大程度上取决于电机转子的绝缘性能。电机经过长期高速运行,其内部结构通常会受到电、热、环境等综合因素的作用而发生损坏,使其电气和机械性能降低,严重影响了电机的寿命。因此,建立电机转子绕组的匝间短路诊断和监测系统,定期进行转子绝缘性能的检测,避免产生内部结构老化等现象,使电机能正常运行,这已成为确保各行各业安全生产和运行的迫切需要。本文

2、采用微分探测线圈方法采集电机转子的气隙励磁磁势信号进行分析处理,利用转子绕组短路时气隙励磁磁势信号中漏磁通分量的幅值发生变化这一特征信息进行分析。选择小波分析、小波包分解和神经网络算法作为理论基础,综合分析了电机转子绕组的气隙励磁磁势信号的性能和参数特点。选择MATLAB作为软件开发平台进行各种算法的实现,建立了基于人工智能的电机匝间短路诊断系统,从而实现了电机转子短路的故障诊断。通过模拟电机转子绕组发生匝间短路的故障过程,综合多种检测算法对转子短路时的气隙励磁磁势信号进行诊断,全. 更多还原【Abstract】 Motor is electromechanical conversi

3、on equipment, which has a wide range of applications and generally used in construction, industry, metallurgy, transport, home appliances and the lifeline of national economy and security fields. The operation stability of motor runs a direct impact on the stability of the economy. Motor reliability

4、 largely depends on the winding insulation, after long-term operation the motor winding withstand electrical, thermal, environmental factors and occur damage phenome. 更多还原 【关键词】 匝间短路； 气隙电动势； 小波变换； 小波包分解； 神经网络； 【Key words】 interturn short circuit； gas gap electromotive force； wavelet transform；

5、wavelet packet decomposition； neural network； 摘要 4-5 Abstract 5-6 第1章 绪论 10-16 1.1 课题的背景及意义 10 1.2 国内外研究现状 10-13 人工智能故障诊断方法的研究现状 10-12 匝间短路检测方法的国内外研究现状 12-13 1.3 电机转子绕组匝间短路故障形式及其原因 13-15 1.4 转子匝间短路故障诊断要解决的难点问题 15 1.5 本课题的主要工作 15-16 第2章 电机转子绕组匝间短路故障机理 16-27 2.1 电机转子绕组结构及主要故障类型 16-18 2.2 转子绕组的气隙励磁空间分布

6、 18-20 正常状态的气隙磁通的分布 18-19 短路状态的气隙磁通的分布 19-20 2.3 微分探测线圈感应电动势的仿真模型 20-26 微分探测线圈的结构和放置 20 微分探测线圈法的原理 20-22 微分探测感应电动势的模型 22-23 气隙励磁磁通密度和电动势仿真信号 23-26 2.4 本章小结 26-27 第3章 小波理论在电机匝间短路故障诊断中的应用 27-48 3.1 小波变换 27-38 多分辨率分析 27-28 小波变换理论 28-31 小波变换的奇异点检测理论 31-32 应用小波变换消除主磁通干扰信号 32-35 应用小波变换对气隙电动势信号进行仿真分析 35-38

7、 3.2 小波包变换 38-47 小波包的子空间分解 38-40 小波包的分解与重构 40 小波包的信号特征提取 40-41 应用小波包变换提取气隙电动势信号的故障信息 41-47 3.3 本章小结 47-48 第4章 神经网络在匝间短路故障诊断中的应用 48-61 4.1 BP 神经网络 48-51 BP 神经网络的结构 48-49 BP 神经网络的原理 49 BP 神经网络训练过程 49-50 BP 神经网络的特点 50-51 4.2 BP 神经网络的设计 51-53 输入、输出和隐含层的设计 51 学习样本的确定 51 激励函数的选择 51-52 神经网络算法的选择 52 网络泛化能力提

8、高 52-53 网络训练停止条件 53 4.3 应用BP 神经网络建立电机故障诊断系统 53-60 电机故障诊断BP 神经网络的建立 53-58 网络训练及结果分析 58-60 4.4 本章小结 60-61 第5章 基于MATLAB 的转子故障仿真 61-71 5.1 MATLAB 仿真及分析 61 5.2 图形用户界面的设计工具MATLAB/GUI 61-62 MATLAB GUI 简介 61 GUI 设计原则 61-62 GUI 设计流程 62 5.3 MATLAB 用户界面 62-65 GUI 界面的创建 62-63 GUI 的M 文件 63-64 GUI 控件响应程序 64-65 5.4 电机故障诊断系统的实现 65-7