变压器纵差保护与发电机纵差保护的区别

变压器内部电气故障主要是:各侧绕组的匝间短路、中性点直接接地侧绕组的单相短路、内部引线和套管故障、各侧绕组相间短路等.发电机内部短路故障为:定子绕组非同相之间的相间短路、同相不同分支之间和同相同分支之间的匝间短路,兼顾定子绕组开焊故障,但不包括各种接地故障.     

发电机失磁原因及危害

1失磁原因同步发电机在正常稳定运行时,一方面向系统输出有功功率。另一方面,根据系统安全稳定性需要,在励磁装置作用下,还要向系统输出一定的感性无功功率,这是电力系统一项重要的、优质的、价廉的无功电源。但由于同步发电机是一种旋转发电机,正常运行时,发电机转子励磁回路一部分元件处于高速旋转之下。对于常规直流励磁机励磁系统,由于励磁机定子绕组断线,整流子、滑环损坏,碳刷断落,发电机励磁回路断线,灭磁开关误动,将灭磁电阻接入灭磁回路等,特别是对于现在普遍推广使用的半导体励磁系统,由于励磁功率回路如发生整流变压器故障、变压…     

发电机主、副绕组是否同步的检测方法

发电机的定子线圈大修更换后 ,必须对其主、副绕组是否同步进行检测。主、副绕组同步的含义是指 :发电机组主、副绕组所发的电在相序、相别、相位均一致。如果发电机组主、副绕组不同步 ,将导致利用发电机副绕组作励磁电源的可控硅励磁装置不能正常工作 ,出现不能建压或失控等现象。本厂发电机的型号及励磁情况如下 :发电机型号为TSL2 15 / 2 1- 14 ,额定功率80 0kW ,额定电压 6 3kV ,机组的主、副绕组均采用Y接线 ,配KLZ - 5型可控硅励磁装置 ,励磁电源取自发电机副绕组的同步电源。其主、副绕组是否同步的检测方法如下 :(1)　切除原…     

手扶拖拉机发电机常见故障及排除

一、常见故障 1.定子绕组接铁短路。一般接铁部位是在铁芯的边缘。产生原因是绕组绕断不佳、浸漆不良,绝缘纸过薄或老化破损,以及绕组端面绝缘垫片损坏等。 2.定子绕组烧损。原因是曲轴油封漏油或不装防尘盖,使定子绕组沾满油污和尘土,导致其绝缘性能下降,时间久了出现匝间短路、致使绕组烧损。 3.定子绕组短路或断路。由于发动机主轴承严重磨损,固定转子的三个埋头螺栓松脱,或在修理时重绕的绕组外径过大,导致发电机运转时发生“扫膛”现象,转子与走子直接摩擦,造成定子绕组产生短路或断路故障。     

同轴直流发电机励磁不能建立电压的原因

我站发电机励磁采用的是同轴直流发电机励磁，即１台较小的直流并励发电机与交流发电机装在同一个轴上，直流发电机所发的电，直接供给交流发电机的励磁绕组。直流电流经过励磁直流发电机的电刷供给交流发电机的励磁绕组。当改变并励直流发电机的励磁电流时，直流发电机的端电压改变，交流发电机的励磁电流出改变，于是交流发电机输出的电压也就得到改变。有一次启动机组时，我站一台机组无法建立电压。针对这一情况，本人查找有关资料汁结合自己的经验，终于排除了故障。１ 建立电压须具备的条件１．１ 要有剩磁。因为没有外来电流使它产生…     

基于DEMD能量熵的变压器绕组匝间短路故障诊断

针对变压器绕组轻微匝间短路故障,提出将基于微分的经验模式分解(Differential-based empirical mode decomposition,DEMD)和能量熵结合进行诊断的方法。对采集到的低压脉冲反射信号进行DEMD分解,得到信号按频率分配的本征模函数(Intrinsic mode function,IMF),提取IMF的能量特征,求得信号的能量熵,根据故障发生时DEMD能量熵的变化程度判定是否有匝间短路故障。Matlab仿真结果表明该方法诊断轻微匝间短路故障有较好的效果。     

发电机不能建压故障处理一例

1.1 该单位电工介绍说,以前发电机运行正常,近来出现加上负载后保持恒压困难,但这次开机后却连电压也不能建立。请相邻单位电工来修理,他怀疑发电机失磁,就用24V蓄电池对励磁绕组的端头L_1、L_2和L_3反复充电,但是开机后仍是不发电。 1.2 直观检查 1.2.1 在机房首先查看了发电机铭牌,这是一台50kW自励恒压同步发电机。接线端子盒见图1。 1.2.2 整机励磁系统是半导体整流,采用谐波励磁方式。励磁电源取自定子槽中埋设的辅助绕组,其输出电压经桥式全波整流器V_1～V_4整为直流,通过电刷、滑环送入磁场绕组L_o自动电压调节器和磁场并联的可控硅,自动调整励磁电流大小,使发电机电压保持恒压。     

发电机励磁故障维修两例

某水电站投产于20世纪80年代,装机1×500 kW,晶闸管静止励磁.其励磁电源取自发电机副绕组,机组并网操作采用手动升压及手动准同期并列.近年来,机组并网运行经常出现励磁回路故障,影响电站正常运行.现将出现的两起不同故障及维修过程分述如下.     

发电机转子一点接地的查找和处理

发电机在运行过程中,由于受潮或碳刷在运行过程中的粉尘及油污等因素的影响,转子一点接地现象经常发生。如果在运行中励磁回路其他部位再发生一点接地,则将产生两点接地短路故障,此时短路点将流过很大的短路电流,     

配电变压器常见故障浅析

１绕组故障（１）匝间短路：指由于导线本身的绝缘损坏,产生的匝间的短路故障。①征象：变压器过热油温增高;电源侧电流略有增大;有时油中有吱吱声和咕嘟咕嘟的冒泡声;严重时油枕喷油。②产生原因：长期过载使匝间绝缘损坏,由于变压器出口短路或其它故障使绕组受短路...     

风力机故障诊断神经网络特征参数确定方法

为了诊断风力发电机组的故障,在搭建故障诊断神经网络平台时,选择合适的输入层特征参数搭建小波神经网络以达到网络训练时的稳定收敛.通过对风力发电机组故障诊断神经网络系统输入层特征参数的选择研究.发现风力发电机的齿轮箱、转子、叶片为独具代表性的易故障部件.分别对3个典型故障部件的一般故障类型和其产生机理进行了分析,得出齿轮箱的频率特性可以用来表征其故障类型,不同的转子故障会对应于不同的轴心轨迹,而叶片的故障诊断则可以运用声发射系统.根据分析的结果,提出了输入层特征参数的确定方法.齿轮箱按照其故障的时-频特性来确定输入层特征参数;转子利用其轴心轨迹能够反映故障类型的这一特性,来确定输入层特征参数;而风机的叶片则是通过“声发射系统”测量叶片表面性能时产生的特性数据作为输入层的特征参数.该方法可为风电机组故障诊断神经网络的建立提供参考.     

泵站同步电动机起动过程计算机仿真

建立了考虑线路阻抗的同步电动机在转子速坐标系统中的数学模型,利用此模型对泵站同步电动机起动过程的电流、端电压、功率、励磁电流等进行了计算机仿真,论述了该仿真方法对泵站同选择合适的起动方式及起动过程的参数测算均具有一定的实用的价值。     

用模糊神经网络诊断发电机励磁主

介绍了一种以可控硅整流桥各桥臂两端电压信号作为模糊神经网络的输入信号的实时功率单元故障诊断系统。信号经过模数转换后送给模糊化处理单元，再传递到神经网络；神经网络根据以前学习、训练的知识，得出故障诊断结果。该系统解决了目前我国农村技术力量难以判断农用水利发电机组现代励磁控制系统中电力电子模块故障的难题。文中还介绍了用DSP（TMS320F2407）作为核心器件的控制电路的实现方法。     

泵站同步电机三相短路仿真计算

泵站同步电动突然三相短路传统的分析方法不仅理论复杂，且具有一定的局限性。针对这一特点，在建立同步电机数学模型的基础上，利用叠加原理对同步电机突然三相短路进行仿真计算和分析，并将仿真计算的结果与近似计算公式的计算结果进行比较。结果表明，仿真计算方法具有计算方法简单、计算精度高的特点。     

多分量神经网络自回归模型及其工程应用

提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解,使之成为不同尺度的基本模式分量,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测。最后,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构,作为原始时间序列的预测值。并把该方法用于转子故障诊断。实验数据表明,这种结构用于故障诊断,性能优于传统的分析方法。     

基于MEA优化BP神经网络的农机滚动轴承故障诊断

为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP网络农机滚动轴承故障诊断模型。以滚动轴承试验实测数据为例,通过Mat Lab软件进行仿真,结果证实:该方法不但克服了常规BP网络学习速度慢和局部极小的缺点,而且提高了故障诊断准确度,为其他农业机械设备的故障诊断提供了一种试验方法。     

基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水机故障诊断

为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.     

基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断

运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的.     

基于DSP和神经网络PD的发电机励

介绍了一种基于DSP处理器,用BP神经网络智能算法自动整定PID控制参数的中小型同步发电机励磁控制系统。该系统解决了农用水利发电机组励磁控制因系统非线性，负荷变化不确定性，农村技术力量薄弱等原因造成系统的调试、运行难的问题。     

基于RBF神经网络的离心泵地脚螺栓松动故障诊断

为了准确识别卧式离心泵地脚螺栓松动故障,搭建了卧式离心泵机组诊断平台,采用电涡流传感器对离心泵转子位移进行监测.将采集的转子位移信号经过经验模态分解法(empirical mode decomposition, EMD)分解为多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对各层IMF频谱特征、相关系数及能量占比进行分析得到故障敏感分量.最后,通过径向基(radial basis function, RBF)神经网络对离心泵松动故障进行识别预测.结果表明:采用EMD方法可以有效提取出离心泵松动故障特征,IMF5—IMF8层可作为故障特征分量.通过将IMF5—IMF8层的相关系数和能量占比作为故障特征输入到RBF神经网络中进行识别,准确率可达95%.