菏泽SADEN萨登24v直流发电机

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许多学者对失磁故障诊断的研究是通过测量电阻和电抗的变化以及转子信号进行故障诊断，这种方法的缺点是不能判断失磁故障的类型。还有一些学者通过检测终端电压和无功功率来区分失磁故障和系统扰动。还有许多研究是通过小波包分析和神经网络方法来进行诊断故障。应用小波变换同时在时域和频域从瞬态信号中提取信息，则将电气量作为神经网络的输入，可见小波包分析与神经网络的故障诊断方法广泛应用于电机的故障诊断中。

1.4研究的主要内容

    目前对异步化高压发电机发生失磁故障后的影响及其故障诊断还处于研究阶段，为了准确诊断出失磁故障，对以下内容进行研究:

      W根据异步化高压发电机的基本原理，建立异步化高压发电机的数学模型，对短路失磁和断路失磁过程进行深入的理论分析。

      (2>建立异步化高压发电机及其系统的失磁故障仿真模型，对电机在同步、超同步和次同步三种运行状态下进行失磁故障仿真，分析失磁故障过程中定、转子各电气量变化。

      (3)由于异步化高压发电机和传统发电机的失磁故障现象有所不同，为了能够排除其他故障来源，准确判断出失磁故障，进一步建立异步化高压发电机定子短路故障仿真模型，并分析定子短路过程中定、转子各电气量的变化。

      (4)对比失磁故障和定子短路故障的定、转子各电气量，建立基于小波包分析和神经网络的失磁故障诊断系统，使该系统可以准确区分定子短路故障和失磁故障，并判断失磁故障的类型。

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