基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断
2021-03-29何玉灵王晓龙唐贵基
电力自动化设备 2021年3期
何玉灵,孙 凯,王 涛,王晓龙,唐贵基
(华北电力大学 机械工程系 河北省电力机械设备健康维护与失效预防重点实验室,河北 保定071003)
0 引言
匝间短路故障是汽轮发电机绕组的常见故障,在故障的轻微阶段,其隐匿性较强,故障特征不明显,但随着故障的进一步发展,匝间短路故障往往表现出极强的破坏力,导致机组局部过热甚至烧坏机组的事故[1-3]。目前,振动信号由于包含丰富的故障信息,且传感器安装、信号测取方便,在对各类故障的监测与识别中应用最为广泛。对于多极发电机,在故障的轻微阶段由于机械转频较低,对振动信号进行傅里叶变换后其频谱包含的频率成分较一对极发电机要丰富得多,再加上随机噪声和各类扰动信号,所得到的特征频率成分往往被噪声信号所覆盖,导致匝间短路早期故障诊断与识别难度较高。
汽轮发电机绕组匝间短路故障分为定子绕组匝间短路故障和转子励磁绕组匝间短路故障(下文分别简称定子匝间短路故障和转子匝间短路故障)。已有研究人员对发电机振动信号进行了滤噪和特征增强处理,取得了一些成果。文献[4-5]采用不同的方法对发电机特征振动信号进行处理,都能较好地滤噪和增强振动信号的特征频率,但是在故障类型未知的情况下,很难根据频谱图判断究竟是定子匝间短路故障还是转子匝间短路故障。因此,如何对发电机的振动信号进行处理以实现故障识别与诊断,是当前领域的重要课题。……
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