摘要
本发明属于发电机故障检测技术领域,公开了一种发电机匝间短路故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:计算发电机开机时或空载试验时励磁电流与发电机各部位振动的皮尔逊相关系数,以得到匝间短路趋势判据基底参考值;基于所述基底参考值并结合不同工况下的参考匝间短路趋势判据静态阈值得到各个工况对应的目标匝间短路趋势判据静态阈值;根据所述目标匝间短路趋势判据静态阈值预测发电机的匝间短路趋势;当发电机存在匝间短路趋势时,获取发电机的运行数据;根据所述运行数据确定匝间短路程度。充分利用大数据进行物理建模与机器学习的优势,针对转子匝间短路的趋势与程度,给出量化判据,实现了对发电机故障的精准预测。
技术关键词
皮尔逊相关系数
工况
预测发电机
历史运行数据
发电机功率因数
负荷
电流模型
基底
故障诊断设备
故障诊断装置
发电机参数
发电机故障检测
发电机定子
温升
转子匝间短路
系统为您推荐了相关专利信息
导叶接力器
导叶机构
水轮机模型
寿命预测模型
复杂度
广义预测控制方法
超超临界机组
混合神经网络模型
数据
概率分布函数
待测芯片
故障注入方法
斯皮尔曼相关系数
故障注入装置
皮尔逊相关系数
振动响应测试
测试点
钢管混凝土
结构有限元模型
验证测试方法