典型文献
基于温度分析的抽水储能发电机故障模式识别
文献摘要：
为提高抽水蓄能电站系统运行的稳定性和可靠性,提出了一种通过主站发电机瓦温信息构建发电机故障诊断模型的方法.以温度值作为特征量构建了支持向量机故障诊断模型,结合麻雀算法全局寻优和局部寻优自由切换的优势,将故障识别正确率作为迭代更新的目标函数,对支持向量机的惩罚因子以及核函数半径的参数组合进行优化.根据麻雀种群位置优化特点,给出了基于麻雀搜索算法进行SVM参数优化的详细步骤流程,并对采集的水泵发电机实测温度数据进行验证和分析.实测数据表明,所提方法可对下导瓦间隙偏小、冷却器容量不足、透平油老化、杂质混入等故障模式进行识别.与若干现行同类方法进行对比分析可知,基于温度分析的发电机故障诊断方法可为抽水储能发电机运行状态监测及主站电机的安全可靠运行提供有益参考.
文献关键词：
数据处理;麻雀寻优;支持向量机;发电机;故障模式识别
中图分类号：
作者姓名：
路建;李勇;王宗收;郝崇清
作者机构：
河北张河湾蓄能发电有限责任公司,河北石家庄 050300;河北科技大学电气工程学院,河北石家庄 050018
文献出处：
引用格式：
[1]路建;李勇;王宗收;郝崇清-.基于温度分析的抽水储能发电机故障模式识别)[J].河北工业科技,2022(06):424-429
A类：
麻雀寻优
B类：
温度分析,抽水储能,发电机,故障模式识别,抽水蓄能电站,主站,瓦温,信息构建,电机故障诊断,故障诊断模型,特征量,麻雀算法,全局寻优,故障识别,迭代更新,惩罚因子,核函数,数组,位置优化,麻雀搜索算法,水泵,实测温度数据,冷却器,透平油,混入,行同,故障诊断方法,机运,运行状态监测,可靠运行
AB值：
0.277667
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
