基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路故障诊断便携充电器

基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路故障诊断

基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路故障诊断 2011： 1引言 联想记忆是人工神经网络的重要应用之一。通过对样本模式的训练，可使其成为网络的稳定吸引子。网络能够从不完整的、模糊的、畸变的输入模式中联想出存储在记忆中的某种完整的、清晰的模式。然而在实际工程中经常会碰到样本模式在状态空间分布得较接近或者发生部分重叠的情况，如匝间短路故障由于短路匝数相差不多而导致故障程度只有微小差异；此外，还经常会碰到样本模式中含有不完整或发生变异的信息。在这种情况下，应用传统的Hopfield神经网络实现联想记忆比较困难。因为Hopfield网络对训练样本模式的记忆存储能力受样本模式的分布比较严重，当样本模式在整个状态空间分布不均匀或发生部分重叠时会大大降低Hopfield神经网络的存储容量和容错能力。 本文采用的混沌神经网络由若干个混沌神经元组成，而每个混沌神经元又由两个彼此间相互耦合的混沌振荡子组成。利用改进的Hebb算法设计权值连接矩阵，与Hopfield网络相比提高了联想记忆的成功率与容错能力。最后应用该混沌神经网络模型实现了发电机定子绕组匝间短路故障的智能诊断。2混沌神经网络模型2.1混沌神经网络结构 本文采用Inoue提出的混沌神经网络模型［1］，该混沌神经网络由若干个神经元组成，每个神经元由两个彼此耦合的混沌振荡子组成，其相互耦合关系及迭代演化过程为： 这里Di(n)是第i个神经元在时间n时的两个振荡子之间的耦合系数，xi(n)和yi(n)分别是第i个神经元在时间n时第一个振荡子和第二个振荡子的状态变量，耦合振荡子的运动方程由离散一维映象函数表示，分别为f(x)和g(y)。f(x)和g(y)均采用混沌动力学基本的Logistic映射： 当ε=0且a=b时，ui(n)=1表明两个振荡子完全同步。一旦完全同步，即使Di(n)变得很小，神经元始终处于相同状态，所以选择a≠b以避免完全同步。 各神经元彼此间通过耦合系数ωij全互联起来，神经元的状态通过连接媒介对耦合系数Di(n)产生影响。ωij和Di(n)的关系在联想记忆神经元网络系统中具有重要作用，其相互关系可表示如下：2.2确定网络连接权值 设需存储的T个模式状态集合为是第p个存储模式的第i个分量，Inoue提出的对称的自联想矩阵定义如下： 当存储模式的空间平均值等于0.5时，自联想矩阵等价于： 但是，实际存储模式的空间平均值并不一定等于0.5。因此，这里介绍一种改进的Hebb算法［2］，将每个存储模式的空间平均值考虑在内，得到下列公式：3发电机定子绕组匝间短路故障诊断 通常发电机由于长期受到潮湿、绝缘老化、机械振动和机械损伤等原因的影响，其定子绕组内部会发生匝间短路故障。运行经验表明，发电机定子绕组内部故障破坏性很强，需要尽早发现并进行处理。 本文将发电机定子绕组匝间短路故障作为混沌神经网络记忆和辨识的样本模式，这里只讨论对中性点发生匝间短路的情况［3］。如图1所示，发电机定子绕组一条支路(A相第一条支路)上有个线圈发生了对中性点的短路故障，相当于图中通过一根导线经过渡电阻rgd把故障点K与中性点O连接起来。设A相第一条支路从故障点K开始到中性点O的匝数占该条支路匝数的百分比为α％且发电机空载运行，表1列出了故障特征量在各种短路匝比下的数值，其中3U0为发电机零序电压的基波分量，Io-o为发电机中性点连线电流。北京哪个白癜风医院好

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