船舶发电机定子绕组匝间短路故障预警OA北大核心CSTPCD
为保障船舶的安全航行,需要对船舶发电机定子绕组早期匝间短路故障进行预警。首先,通过同步发电机的数学模型对正常运行和不同程度的匝间短路故障进行仿真,选取负序电流分量和电磁转矩作为故障特征量并进行信息融合;然后,使用CNN-BiLSTM网络对特征量进行回归预测得到网络预测的残差;最后,根据残差的变化趋势和设定的阈值来判断故障的发展情况。结果表明,建立的模型可以实现定子绕组匝间短路故障的预警,并且基于自适应原理设置的动态阈值会比固定阈值提前确认故障。
姜景强;施伟锋;刘宇航;谢嘉令;
上海海事大学物流工程学院,上海201306
交通运输
船舶发电机匝间短路阈值故障预警卷积神经网络双向长短期记忆网络
《电力系统及其自动化学报》 2024 (006)
P.145-151 / 7
上海市科技计划项目(20040501200)。
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