一种数据模型混合驱动的水轮发电机励磁功率单元故障诊断方法

一种数据模型混合驱动的水轮发电机励磁功率单元故障诊断方法，首先，采集励磁功率单元的运行数据，利用拉伊达准则剔除异常数据，构建故障数据训练集。其次，根据三相整流桥中晶闸管的故障情况，将输出电压波形分为多种故障类别，并提取波峰出现时间作为特征。接着，实时采集的故障波形与故障波形分类库进行对比，识别故障类别并调用对应的训练集。然后，采用K‑邻近算法计算实时故障波形与训练样本的欧氏距离，选择距离最小的K个样本，结合投票法和回归法确定最终预测结果。本发明通过数据驱动与智能算法结合，显著提高了故障诊断的准确性和效率，为水轮发电机励磁系统的稳定运行提供了可靠保障。