【摘 要】
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励磁系统是同步发电机的重要控制设备,对于同步发电机以及整个电力系统的稳定运行起着重要作用。为了提高励磁系统的安全可靠性,不仅在其构架上采用多种冗余措施,在其故障诊断方面也有多种实现方法。通过分析发现,多种励磁故障例如同步信号故障、脉冲丢失故障、功率元件故障等均可以反映在励磁电压或励磁电流的波形上。因此,本课题针对励磁系统故障,以励磁功率单元输出波形为切入点,结合深度学习理论,对单桥功率单元和双桥并
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励磁系统是同步发电机的重要控制设备,对于同步发电机以及整个电力系统的稳定运行起着重要作用。为了提高励磁系统的安全可靠性,不仅在其构架上采用多种冗余措施,在其故障诊断方面也有多种实现方法。通过分析发现,多种励磁故障例如同步信号故障、脉冲丢失故障、功率元件故障等均可以反映在励磁电压或励磁电流的波形上。因此,本课题针对励磁系统故障,以励磁功率单元输出波形为切入点,结合深度学习理论,对单桥功率单元和双桥并联功率单元励磁系统分别提出了新的故障诊断策略。本文首先分析了励磁功率单元工作原理和直接故障原因,对可能出现的故障情况分类,基于MATLAB/Simulink建立励磁功率单元仿真模型,编写m函数,对各种工况下的特征波形进行采样,并在后续制作了故障数据集。其次,针对单桥励磁功率单元和双桥并联励磁功率单元两种结构,选择了不同的深度学习算法和不同的特征判据。利用Tensor Flow深度学习框架搭建深度学习模型,分别对两种结构的故障诊断模型进行训练和优化。单桥结构采用1D-CNN模型,故障诊断分类结果在训练集上表现良好,但在测试集上准确率下降,且训练收敛时间较长。针对此缺点,通过引入“Dropout”正则化方法,将激活函数改为“Maxout”结构和批量标准化三个措施进行了改进。双桥并联结构采用1D-CNN-LSTM模型,诊断分类效果较好,通过与其他模型进行对比实验以及对数据集添加噪声进行抗噪实验,表明该模型的优越性。最后,基于STM32F407系列MCU设计数据采集板,通过Lab VIEW设计上位机故障诊断系统,对实际励磁功率单元故障进行实验,验证深度学习算法的有效性和可行性,结果表明该故障诊断系统能够对励磁功率单元故障进行实时、准确的判断,具有一定的工程意义,达到了研究的目的和预期的要求。
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