基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法及设备技术

本发明专利技术提出一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法及设备，该方法无需停机，通过将旋转式超声波传感器安装在转子上，随着转子的旋转实时采集局放数据，从而大大缩短了故障诊断时间，提高了维修效率，避免故障扩大，降低维护和修复的成本

【技术实现步骤摘要】
基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法及设备


[0001]本专利技术涉及故障检测
，尤其涉及一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着风力发电技术的不断发展，风力发电机的应用越来越广泛
。
然而，由于风力发电机的工作环境复杂多变，其绕组短路故障的发生频率也相应较高
。
传统的检测方法需要拆卸整个风力发电机进行检修，不仅费时费力，而且对设备造成一定的损伤
。
因此，开发一种快速
、
准确
、
无损的风力发电机绕组短路故障诊断方法具有重要意义
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法
、
装置
、
设备及存储介质，旨在利用超声波局放检测技术，实现对风力发电机绕组短路故障的快速
、
准确诊断
。
[0004]为此，本专利技术的目的在于提出一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，包括：
[0005]将旋转式超声波传感器固定在风力发电机转子上，实时采集发电机运行时产生的超声波信号数据；
[0006]对采集到的信号数据进行频域分析，提取其中有关局部放电参量；
[0007]使用频率聚焦算法将局部放电参量转化成图像数据，识别局部放电参量的位置
、
强度分布，确定故障的位置
、
程度以及影响范围
。
[0008]其中，将旋转式超声波传感器固定在风力发电机转子上，包括：
[0009]超声波传感器根据发电机的结构和尺寸布设，至少包含三个超声波传感器，在风力发电机切向上按列分布；其中，
[0010]超声波传感器安装在发电机转子外壁气隙处，探头方向对准定子绕组，用于测量定子绕组的局部放电信号
。
[0011]其中，实时采集发电机运行时产生的超声波信号数据，超声波传感器不断循环采集数据，在每次旋转周期中，超声波传感器对发电机的不同位置进行数据采集，形成完整的数据集
。
[0012]其中，超声波信号数据的数据类型分为：
[0013]初始状态：发电机正常运行时，旋转式超声波传感器处于初始状态，采集的信号数据来自于发电机绕组的正常工作信号，包含发电机在运行过程中产生的正常电流
、
电压和局部放电信号；
[0014]接近故障区域：随发电机转子的旋转，旋转式超声波传感器逐渐接近故障区域，信号类型开始发生变化；旋转式超声波传感器开始捕捉到由于绕组短路故障引起的放电局部放电现象的信号数据；
[0015]进入故障区域：当旋转式超声波传感器完全进入故障区域时，绕组短路导致的局部放电现象在故障区域内集中和频繁，局部放电信号显著增强；
[0016]离开故障区域：旋转式超声波传感器随着转子的旋转离开故障区域，局放信号逐渐减弱，同时开始再次捕捉到正常工作信号
。
[0017]其中，对采集到的信号数据进行频域分析，提取其中有关局部放电参量，包括：
[0018]使用傅里叶变换的方法将信号数据从时域转换到频域，得到信号数据的频谱信息；
[0019]局部放电信号的频率与发电机正常运行时产生的工作信号的频率不同，分析采集到的信号数据的频率
、
幅值
、
脉冲数量特征，提取出有关局部放电信号
。
[0020]其中，使用频率聚焦算法将局部放电参量转化成图像数据，识别局部放电参量的位置
、
强度分布，确定故障的位置
、
程度以及影响范围，包括：
[0021]使用频率聚焦算法对局部放电信号数据的频率进行加权，将信号从不同方向的传播折叠到一个点，实现局放成像；
[0022]基于故障诊断算法和模式识别技术对局放成像进行分析，识别局部放电信号的位置和强度分布，确定绕组短路故障的位置
、
程度以及影响范围
。
[0023]其中，频率聚焦算法适用于从多个角度采集数据并将其集中到一点；在旋转式超声波局放成像中，旋转式超声波传感器随着转子的旋转不断采集信号数据，根据不同的角度调整相位，将来自不同方向的信号能量聚焦到同一个成像点上，形成清晰的图像
。
[0024]此外，本专利技术的目的还在于提出一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断装置，包括：
[0025]数据采集模块，用于将旋转式超声波传感器固定在风力发电机转子上，实时采集发电机运行时产生的超声波信号数据；
[0026]数据分析模块，用于对采集到的信号数据进行频域分析，提取其中有关局部放电参量；
[0027]故障监测模块，用于使用频率聚焦算法将局部放电参量转化成图像数据，识别局部放电参量的位置
、
强度分布，确定故障的位置
、
程度以及影响范围
。
[0028]本专利技术的目的还在于提出一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现如前述技术方案任一的方法
。
[0029]本专利技术的目的还在于提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述技术方案的方法
。
[0030]区别于现有技术，本专利技术提供的基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，该方法无需停机，通过将旋转式超声波传感器安装在转子上，随着转子的旋转实时采集局放数据，从而大大缩短了故障诊断时间，提高了维修效率，避免故障扩大，降低维护和修复的成本
。
基于旋转式超声波局放成像技术，该方法能够全面
、
多角度地观测故障区域，提高了故障诊断的准确性
。
通过分析局放图像，能够精确定位绕组短路故障的位置和程度
。
附图说明
[0031]本专利技术上述的和
/
或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得
明显和容易理解，其中：
[0032]图1是本专利技术提供的一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法的流程示意图
。
[0033]图2是本专利技术提供的一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法中旋转式超声波传感器的设置示意图
。
[0034]图3是本专利技术提供的一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断装置的结构示意图
。
[0035]图4是本专利技术提供的一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质的结构示意图
。
具体实施方式
[0036]下面详细描述本专利技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，其特征在于，包括：将旋转式超声波传感器固定在风力发电机转子上，实时采集发电机运行时产生的超声波信号数据；对采集到的信号数据进行频域分析，提取其中有关局部放电参量；使用频率聚焦算法将所述局部放电参量转化成图像数据，识别局部放电参量的位置
、
强度分布，确定故障的位置
、
程度以及影响范围
。2.
根据权利要求1所述的基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，其特征在于，所述将旋转式超声波传感器固定在风力发电机转子上，包括：所述超声波传感器根据发电机的结构和尺寸布设，至少包含三个超声波传感器，在风力发电机切向上按列分布；其中，所述超声波传感器安装在发电机转子外壁气隙处，探头方向对准定子绕组，用于测量定子绕组的局部放电信号
。3.
根据权利要求1所述的基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，其特征在于，所述实时采集发电机运行时产生的超声波信号数据，所述超声波传感器不断循环采集数据，在每次旋转周期中，超声波传感器对发电机的不同位置进行数据采集，形成完整的数据集
。4.
根据权利要求1所述的基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，其特征在于，所述超声波信号数据的数据类型分为：初始状态：发电机正常运行时，所述旋转式超声波传感器处于初始状态，采集的信号数据来自于发电机绕组的正常工作信号，包含发电机在运行过程中产生的正常电流
、
电压和局部放电信号；接近故障区域：随发电机转子的旋转，所述旋转式超声波传感器逐渐接近故障区域，信号类型开始发生变化；所述旋转式超声波传感器开始捕捉到由于绕组短路故障引起的放电局部放电现象的信号数据；进入故障区域：当所述旋转式超声波传感器完全进入故障区域时，绕组短路导致的局部放电现象在故障区域内集中和频繁，局部放电信号显著增强；离开故障区域：所述旋转式超声波传感器随着转子的旋转离开故障区域，局放信号逐渐减弱，同时开始再次捕捉到正常工作信号
。5.
根据权利要求1所述的基于局放成像的发电机定子绕组短路故障诊断方法，其特征在于，所述对采集到的信号数据进行频域分析，提取其中有关局部放电参量，包括：使用傅里叶变换的方法将所述信号数据从时域转换...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冲，马勇，邓巍，赵勇，刘学忠，贾镕羽，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：