鄭州SADEN薩登24v發電機

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許多學者對失磁故障診斷的研究是通過測量電阻和電抗的變化以及轉子信號進行故障診斷，這種方法的缺點是不能判斷失磁故障的類型。還有一些學者通過檢測終端電壓和無功功率來區分失磁故障和系統擾動。還有許多研究是通過小波包分析和神經網絡方法來進行診斷故障。應用小波變換同時在時域和頻域從瞬態信號中提取信息，則將電氣量作為神經網絡的輸入，可見小波包分析與神經網絡的故障診斷方法廣泛應用于電機的故障診斷中。

1.4研究的主要內容

    目前對異步化高壓發電機發生失磁故障后的影響及其故障診斷還處于研究階段，為了準確診斷出失磁故障，對以下內容進行研究:

      W根據異步化高壓發電機的基本原理，建立異步化高壓發電機的數學模型，對短路失磁和斷路失磁過程進行深入的理論分析。

      (2>建立異步化高壓發電機及其系統的失磁故障仿真模型，對電機在同步、超同步和次同步三種運行狀態下進行失磁故障仿真，分析失磁故障過程中定、轉子各電氣量變化。

      (3)由于異步化高壓發電機和傳統發電機的失磁故障現象有所不同，為了能夠排除其他故障來源，準確判斷出失磁故障，進一步建立異步化高壓發電機定子短路故障仿真模型，并分析定子短路過程中定、轉子各電氣量的變化。

      (4)對比失磁故障和定子短路故障的定、轉子各電氣量，建立基于小波包分析和神經網絡的失磁故障診斷系統，使該系統可以準確區分定子短路故障和失磁故障，并判斷失磁故障的類型。

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