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　　發(fā)電機電氣故障智能診斷機理分析溫步瀛1林濟群1林禮清2蔣傳文3杜松懷3（1.福州大學(xué)電氣工程系，福建福州350002；2.福建水口水力發(fā)電廠，福建福州350800；3.上海交通大學(xué)電氣工程系，上海200240）糊關(guān)系，建立了模糊關(guān)系方程，實現(xiàn)了智能診斷，并以軟件實現(xiàn)模擬運行，診斷結(jié)果準(zhǔn)確可靠。：發(fā)電機；電氣故障；智能診斷發(fā)電機的運行狀態(tài)直接影響電力系統(tǒng)運行的安全性和經(jīng)濟性，及時準(zhǔn)確地判定運行中的故障是十分重要的。但在運行條件下監(jiān)視其運行工況并進行在線診斷卻是相當(dāng)困難的國內(nèi)外對電力系統(tǒng)故障智能診斷的研究很活躍，但對發(fā)電機電氣故障診斷的總體研究較少。本文結(jié)合發(fā)電廠和電網(wǎng)的運行經(jīng)驗，用人工智能原理來實現(xiàn)發(fā)電機的電氣故障診斷。

　　由于發(fā)電機故障現(xiàn)象與故障原因有著密切的關(guān)系，每一種故障現(xiàn)象的發(fā)生，可能由一個或多個故障原因引起，同時每一種故障都會相應(yīng)地引發(fā)某些現(xiàn)象，再加上大型發(fā)電機故障種類繁多，因此其故障現(xiàn)象、原因及機理的復(fù)雜性和模糊性難以用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型加以描述，也難以完全依靠確定性的判據(jù)來斷定故障的性質(zhì)本文將發(fā)電機運行經(jīng)驗與專家系統(tǒng)原理、模糊理論相結(jié)合，找出發(fā)電機運行中電氣故障原因和現(xiàn)象間的模糊關(guān)系，經(jīng)模糊推理，實現(xiàn)發(fā)電機電氣故障的智能診斷1模糊理論的引入模糊理論可以解決生產(chǎn)過程中某些因素相互間存在的不確定關(guān)系，在發(fā)電機電氣故障診斷領(lǐng)域內(nèi)，可用模糊關(guān)系矩陣來反映它的某些故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系，具體描述如下。

　　設(shè)XY分別表示輸入與輸出，且分別代表故障原因與故障現(xiàn)象的量化集合，則：1，2，…，n；則模糊關(guān)系方程為：其中，R=（ri/）mKn，ri/屬于，稱為Xi與y，的關(guān)系強度，r/=0表示無關(guān)，ri/越大，關(guān)系越密切，n/越小，關(guān)系越小。，福建永泰人，福州大學(xué)講師。

　　行中常見的電氣故障原因和現(xiàn)象進行分析。首先確定輸入，即電氣故障原因矩陣X，如代表定子A相接地故障，詳見表1然后確定輸出，即電氣故障現(xiàn)象矩陣Y，如UaI代表機端A相電壓下降，用y4表示，詳見表2表1輸入模糊集（故障原因）故障原因輸入故障原因輸入定子A相接地轉(zhuǎn)子一點接地定子B相接地轉(zhuǎn)子兩點接地定子C相接地運行中失磁定子三相接地事故過負(fù)荷定子A相匝間短路外部短路故障定子B相匝間短路定子C相匝間短路表2輸出模糊集（故障現(xiàn)象）故障現(xiàn)象輸出故障現(xiàn)象輸出故障現(xiàn)象輸出An個個U個Ua個/A個/b個Uf個Ub個/c個/f個C個表2中，A.為機端零序電流；為機端零序電壓；Q <0為無功表指示負(fù)值；U為定子絕緣監(jiān)視電壓；（/a-/a）為差動保護繼電器一、二次側(cè)電流差；Ilhn為中性端不平衡電流；U為轉(zhuǎn)子繞組正極對地電壓；Uf為勵磁電壓；/f為轉(zhuǎn)子電流結(jié)合某電廠火電機組運行經(jīng)驗并咨詢有關(guān)專家，可初步形成故障原因與故障現(xiàn)象之間的模糊關(guān)系矩陣R，詳見表3表3中列出了23種電氣故障現(xiàn)象與12種電氣故障原因之間的關(guān)系表示x與y/之間的關(guān)系強度，0.9表示關(guān)系密切，0. 5表示關(guān)系一般，0 2表示關(guān)系較小，。表示無關(guān)如何確定模糊關(guān)系矩陣元素和閾值，是決定模糊推理正確與否的關(guān)鍵它們的取值是專家知識和發(fā)電機運行實踐的反映，是經(jīng)過長期分析提煉而來的。對于模糊關(guān)系矩陣元素ri/的評估，可采用“模糊統(tǒng)計法”

　　取值不應(yīng)大于輸出矩陣中最大的元素。若Xi>w，則y/很可能是由xi引起的；若xi　　假如某種故障發(fā)生時有如下現(xiàn)象：機端零序電流、電壓急劇上升，機端AC相電壓上升，B相電壓有明顯下降而B相電流卻有所上升，并且定子絕緣監(jiān)視電壓有指示，結(jié)合故障知識，則可得：經(jīng)模糊推理可得到故障可能性最大的為X2 =0.8（只需求出最大解），即代表“定子B相接地故障”又假設(shè)：則所形成的模糊關(guān)系方程無解，這時可借助于模式識別來進一步補充推理以判明故障原因由貼表3發(fā)電機電氣故障原因與現(xiàn)象之間的模糊關(guān)系矩陣R叫又14又19仰近度公式|61：（，N（Y，x，）表示故障現(xiàn)象集Y與某故障原因x，之間的貼近程度），可求得：N（Y，x7）= 0.784為最大，因此最有可能發(fā)生的故障是“定子C相匝間短路故障”或是其他故障（即不是輸入模糊集中的故障）若由于某種原因使故障現(xiàn)象集Y中的元素不全時，模糊方程無法建立時，則模式識別也作為可能故障原因的補充判斷4智能診斷原理流程發(fā)電機電氣故障智能診斷原理流程如所示。系統(tǒng)主要由知識庫、故障信息庫、推理機、模式識別和人機界面等部分組成。發(fā)電機的各種故障知識借助于c語言的結(jié)構(gòu)體來表示，編程易形成推理函數(shù)，編譯產(chǎn)生的可執(zhí)行程序運行速度快5結(jié)論本文把發(fā)電機運行經(jīng)驗與專家系統(tǒng)原理、模糊理論相結(jié)合，建立了發(fā)電機電氣故障原因與電氣故障現(xiàn)象之間的模糊關(guān)系方程，并對某些情況下無解的關(guān)系方程用模式識別的方法補充推理，彌補了專家系統(tǒng)和模糊關(guān)系方程存在的不足，較好地實現(xiàn)了故障診斷，并以軟件實現(xiàn)模擬運行，運行速度快，診斷結(jié)果準(zhǔn)確可靠但文中模糊關(guān)系矩陣元素的形成仍是初步的，需要更加豐富的歷史資料與運行實踐不斷進行修正