曲正偉， 榮亞君， 劉 帥， 葛葆華， 龔 源

(燕山大學電氣工程學院， 秦皇島 066004)

RBF-NN對發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷①

曲正偉， 榮亞君， 劉 帥， 葛葆華， 龔 源

(燕山大學電氣工程學院， 秦皇島 066004)

為了能更準確地診斷出發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障，基于改進的雙層動態(tài)均值聚類分析的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障進行了診斷。同時，通過對同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組故障信號進行分析，并把從中提取的故障信號的特征量作為學習樣本，通過改進的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，使構(gòu)造的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡能夠反映樣本的特征向量和轉(zhuǎn)子繞組匝間不同程度的短路類型之間的映射關系，從而達到故障診斷的目的。仿真實驗表明，該算法可以進行有效的故障診斷，精度優(yōu)于傳統(tǒng)的反向傳播BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡。

同步發(fā)電機； 轉(zhuǎn)子繞組； 匝間短路； 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡； 故障診斷

同步發(fā)電機是發(fā)電廠最重要的電力設備之一，其運行狀況的好壞直接影響到發(fā)電廠的經(jīng)濟效益和社會效益。然而發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間短路故障更是因為難以發(fā)現(xiàn)而不容易被診斷出來。因而研究同步發(fā)電機故障診斷的方法對發(fā)電廠的安全運行和經(jīng)濟效益有著十分重大的意義[1，2]。針對已有的同步發(fā)電機故障診斷方法存在診斷時間長、準確率不高的缺點，本文在系統(tǒng)研究了同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間短路原理的基礎上，又系統(tǒng)地研究了同步發(fā)電機故障的診斷方法。在已有的研究成果的基礎上，提出了基于改進的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡RBF-NN(radial basis function-neural network)的同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組短路的故障診斷方法。

1 同步發(fā)電機常見故障

本文以汽輪同步發(fā)電機為例，按照汽輪發(fā)電機的結(jié)構(gòu)，可以劃分為幾個大的子系統(tǒng)：定子、轉(zhuǎn)子、氫、油、水系統(tǒng)。由于汽輪發(fā)電機本身是一個復雜的系統(tǒng)，所以其故障機理也是一個比較復雜的問題。通常采用層次分解技術，這樣就得到常見的發(fā)電機故障：定子故障、轉(zhuǎn)子故障、冷卻系統(tǒng)故障[3]。本文主要以轉(zhuǎn)子繞組故障診斷為例，進行改進的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡算法的研究。

2 基于動態(tài)均值聚類RBF的故障診斷算法的設計

采用徑向基函數(shù)RBF作為隱含層單元的“基”構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層空間，可將輸入矢量直接映射到隱含層空間。當徑向基函數(shù)的中心點確定以后，這種非線性映射關系也就隨之而確定。網(wǎng)絡的輸出是隱含層單元輸出的線性加權(quán)和，網(wǎng)絡的權(quán)值就可由線性方程直接解出或用遞推最小二乘方法遞推計算，從而大大加快了學習速度并避免局部極小問題[4，5]。

與多層前饋網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)類似，RBF是一種三層前饋網(wǎng)絡。從輸入空間到隱含層空間的變換是非線性的，而隱含層空間到輸出層空間的變換是線性的。隱節(jié)點的激活函數(shù)是RBF，一般是高斯函數(shù)，它是一種局部分布的關于中心點對稱的非線性函數(shù)[6]。RBF網(wǎng)絡是一種性能良好的前向網(wǎng)絡，它不僅具有全局逼近性質(zhì)，而且具有最佳逼近性能。其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

采用RBFNN的學習算法首先應解決以下問題[7，8]：①神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計，確定網(wǎng)絡的隱節(jié)點；②確定徑向基函數(shù)的中心C1和寬度δ；③確定權(quán)值，減少誤差。

常用的K均值聚類算法雖能解決以上問題，但是其缺點在于：隱含層神經(jīng)元的數(shù)量需要人為確定，且當初始化方法不同時，聚類結(jié)果和訓練誤差有時也會不完全相同。因而，提出了用快速聚類算法來解決以上問題，其雖然能自動解決計算隱含層神經(jīng)元的數(shù)量，但是當樣本輸入順序不同時，會得到不同的聚類結(jié)果。本文提出的雙層動態(tài)均值的聚類算法，可以根據(jù)樣本的自然分布情況自動計算網(wǎng)絡隱含層的神經(jīng)元數(shù)量、中心和寬度，聚類結(jié)果也因此更趨于合理，因而提高了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的精度，并可用于同步發(fā)電機的故障診斷中。

其算法如下。

1)第一層聚類分析

首先采用最近鄰聚類學習算法。

步驟1選擇一個適當?shù)母咚购瘮?shù)寬度r，定義一個矢量O(n)用于存放屬于各類的樣本輸出矢量之和，定義一個計數(shù)器C(n)用于統(tǒng)計屬于各類的樣本個數(shù)，其中n為類別數(shù)。

步驟2從第一個訓練樣本數(shù)據(jù)對(x1，y1)開始，在x1上建立一個聚類中心，即令c1=x1，O(1)=y1，C(1)=1，w1=O(1)/C(1)。

步驟3考慮第二個訓練樣本數(shù)據(jù)對(x2，y2)，求出x2到c1的歐式距離‖x2-c1‖，如果‖x2-c1‖≤r，則c1為x2的最近鄰聚類，且令O(1)=y1+y2，C(1)=2，w1=O(1)/C(1)；如果‖x2-c1‖>1，則將x2作為一個新的聚類中心，令c2=x2，O(2)=y2，C(2)=1，w2=O(2)/C(2)。

步驟4假設考慮第k個訓練樣本數(shù)據(jù)對(xk，yk)時，存在M個聚類中心，分別求出‖xk-ci‖，i=1，2，…，M，若‖xk-cj‖最小，則cj為xk的最近鄰聚類，并且：若‖xk-cj‖≤r，令O(j)=O(j)+yk，C(j)=C(j)+1，wj=O(j)/C(j)，‖xk-cj‖>r，則將xk作為一個新的聚類中心。令CM+1=xk，M=M+1，O(M)=yk，C(M)=1，wM=O(M)/C(M)半徑r的大小決定動態(tài)自適應RBF網(wǎng)絡的復雜程度。隨著r的不斷變小，聚類數(shù)目不斷變多，計算量變大，精度變高。

2)第二層聚類分析

第一層聚類分析之后，自動計算出聚類的數(shù)量和聚類的中心，但其結(jié)果卻與各聚類的先后順序有關，為了使其更合理，第二層將再次用K均值聚類算法重新進行聚類分析。

步驟5經(jīng)第一層聚類分析，共有k個聚類中心，分別為C1～Ck。

步驟6計算各個樣本到每個聚類中心的距離，把它歸于最近的一類，并重新計算其聚類中心。

步驟7檢驗是否收斂。收斂條件為

(1)

步驟8計算各聚類寬度。當Ni>1時，令δi等于該聚類中心與樣本之間的平均距離

(2)

當Ni=1時，由于按式(2)計算得出Xp=Ci，所以有δi=0。為了保證δi>0，令δi等于所有Ni>1的聚類寬度的平均值。

隱含層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值wij的調(diào)整公式為

d(wij(t)-wij(t+1))

(3)

式中：η為學習率；d為動量因子。

3 仿真實驗

本文采用Matlab軟件進行仿真，用一臺13.8 kV的凸極同步發(fā)電機為例，采用單機無窮大系統(tǒng)模型，模擬仿真了聯(lián)網(wǎng)額定負載工況下發(fā)生轉(zhuǎn)子繞組匝間短路時的故障。具體仿真模型的相關參數(shù)為：額定功率為187 MW；額定電壓為13.8 kV(Y)；額定電流為1 064 A；額定負載時的勵磁電流IfN為1 087 A；額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min；極對數(shù)2p為4；定子并聯(lián)支路數(shù)為2。

仿真實驗中當同步發(fā)電機的轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障發(fā)生時，由于有效匝數(shù)的減少，發(fā)電機的機端變量發(fā)生了變化，通過對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的磁動勢分析可知，機端電壓一定時，一定的有功功率，無功功率將對應一定的磁動勢[9]。同時，勵磁電流諧波成分也隨著故障嚴重程度的增加而增加。故有功功率、無功功率、機端電壓、勵磁電流及其諧波成分之間的關系可以體現(xiàn)轉(zhuǎn)子繞組的運行狀態(tài)。因而，把其作為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的特征量。

表1和表2分別是仿真實驗中同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組故障時的仿真參數(shù)，將其作為本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和故障診斷樣本。仿真實驗中徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡采用5-4-1結(jié)構(gòu)，即把轉(zhuǎn)子繞組的電壓、電流及發(fā)電機的無功功率、有功功率和電流諧波這些特征量作為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，把轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障的程度作為相應的輸出，如表3中的實際短路匝數(shù)百分比就是預期的輸出，其中0表示沒有短路，0.05表示短路匝數(shù)占總匝數(shù)的5%等。

表3是不同算法下轉(zhuǎn)子繞組短路匝數(shù)的故障診斷輸出結(jié)果。通過對比可以看出，本文算法得到的診斷結(jié)果均比BP算法得到的診斷結(jié)果更加接近于實際的預期短路故障。例如，當實際短路為5%，即表3中的0.05時，本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結(jié)果為0.055 7和0.056 0，其與實際短路的誤差要遠遠小于BP算法的誤差。在同一種故障中，當故障診斷樣本中的特征量誤差在5%以內(nèi)時(如診斷樣本3和4中的勵磁電流諧波含量分別為0.029 6和0.030 4，其誤差為2.7%)，網(wǎng)絡仍能較好進行故障診斷(相應的診斷結(jié)果分別為0.055 7和0.056 0，均很接近實際的故障0.05)。

表4是本文算法與其他兩種算法的均方根誤差比較，從中可以看出本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡算法的誤差在精度上均優(yōu)于其他兩種算法。仿真中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程收斂曲線如圖2所示。

表1 網(wǎng)絡的部分訓練樣本(標幺值)

表2 算法的部分故障診斷樣本(標幺值)

表3 不同算法的部分故障樣本診斷結(jié)果比較

表4 3種算法的均方根誤差比較

圖2 訓練過程收斂曲線

4 結(jié)論

(1)由于轉(zhuǎn)子匝間短路故障比較復雜，不易被發(fā)現(xiàn)，而RBF激勵函數(shù)的局部化特征使得其可以克服BP網(wǎng)絡的不足，同時，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練時間要短得多，逼近效果很好，誤差很小。

(2)本文提出的雙層動態(tài)均值的聚類算法，可以自動計算網(wǎng)絡隱含層的神經(jīng)元數(shù)量、中心和寬度，聚類結(jié)果也因此更趨于合理，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)更科學。

(3)通過仿真實驗表明，本文提出的改進算法用于發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間故障診斷精度較高，具有較好的泛化能力。

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RBF-NN'sDiagnosisofGeneratorRotorWindingInter-turnShortCircuitFault

QU Zheng-wei， RONG Ya-jun， LIU Shuai， GE Bao-hua， GONG Yuan

(College of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

In order to more accurate diagnosis of generator rotor winding inter-turn short-circuit fault,a radial basis function neural network,which based on an improved two-tier dynamic means clustering analysis diagnoses the rotor winding inter-turn short circuit fault in this paper.At the same time,this paper analyses the synchronous generator rotor's winding fault signal,and extract the fault signal characteristic quantities as learning samples.Through the improved RBF neural network's training,we enable construction of radial basis function neural network can reflect the characteristics of the sample vector and the rotor winding inter-turn short circuit in varying degrees between the types of mapping relations,so as to achieve the purpose of fault diagnosis.The simulation results show that the algorithm can be of effective fault diagnosis and better accuracy than that of conventional BP(back propagation)neural network.

synchronous generator； rotor winding； inter-turn short-circuit； radial basis function neural network； fault diagnosis

2009-09-08

2009-11-09

TM31

A

1003-8930(2011)01-0114-04

曲正偉(1979-)，男，博士，講師，研究方向為電力系統(tǒng)模式識別與故障診斷。Email:ysu_qew@163.com 榮亞君(1957-)，女，碩士，教授，研究方向為電力系統(tǒng)繼電保。Email:Ronghu118@163.com 劉 帥(1983-)，男，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)繼電保護。Email:qhliushuai20@eyou.com