基于免疫算法的無刷同步發(fā)電機旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、在現(xiàn)代社會中，電能是使用最廣泛的一種能源。而隨著社會的不斷進步，經(jīng)濟的不斷發(fā)展，對電力的需求量也越來越大，對電能質(zhì)量的要求也越來越高。為了滿足需求，國家大規(guī)模地興建核電站，越來越多的大型核發(fā)電機組投入電網(wǎng)運行，核電機組在電力系統(tǒng)中的地位必將越來越重要。目前，核電機組多采用無刷勵磁系統(tǒng)，在無刷勵磁系統(tǒng)中，核心部分就是旋轉(zhuǎn)整流器，其主要由整流元件(二極管或可控硅)組成。由于勵磁電路是旋轉(zhuǎn)的，因此旋轉(zhuǎn)整流器要承受強大的離心力和電磁作用，故障發(fā)

2、生率也相對較高；取消了滑環(huán)和電刷，旋轉(zhuǎn)的勵磁回路與外部無直接的連接，這就很難對轉(zhuǎn)子故障情況進行直接的檢測。但是旋轉(zhuǎn)整流器的故障會導致發(fā)電機組不能正常工作，情況嚴重時還會對交流勵磁機造成損害，因此對旋轉(zhuǎn)整流器的故障進行在線監(jiān)測與診斷，以確保其工作在正常狀態(tài)是十分重要的。由于故障信號復雜，難以識別，目前關(guān)于旋轉(zhuǎn)整流器的故障診斷技術(shù)比較少，而基于人工智能技術(shù)的旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷技術(shù)則更加少。本文針對這種問題，采用了基于免疫算法的人工智能化故障

3、診斷技術(shù)，對無刷勵磁同步發(fā)電機組轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)整流器故障進行在線故障診斷。 當旋轉(zhuǎn)整流器出現(xiàn)故障時，交流勵磁機電樞繞組產(chǎn)生的磁場就會出現(xiàn)異常，在其勵磁線圈中就會感應出交流電勢，并疊加在直流勵磁電流上，而不同的運行狀態(tài)會產(chǎn)生不同的諧波。這樣，我們可以從交流勵磁機上把故障波形提取出來，然后對該波形進行分析和故障診斷。 人工智能技術(shù)是在上世紀開始發(fā)展起來的。經(jīng)過發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)包括專家系統(tǒng)，模糊理論，人工神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法和免疫算法等

4、。它們應用十分廣泛，其巾重要的一一個方面就是在故障診斷中的應用，把人工智能技術(shù)應用到故障診斷中，提高了診斷的準確率和速度，能較好地克服系統(tǒng)模型非線性和不確定性給故障診斷帶來的困難。 在本文中，介紹了基于生物界免疫系統(tǒng)的免疫算法，重點分析介紹了免疫算法中的一種—反向選擇算法，研究了旋轉(zhuǎn)整流器的主要工作特性，分析故障信號。提出了把傅立葉分解和反向選擇算法有機結(jié)合起來，對無刷勵磁同步發(fā)電機的轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)整流器的短路、開路等故障進行在線診斷