PSO——RBFNN在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用  

作　　者：刘帅 徐伟娜 

机构地区：[1]中信重工工程技术有限责任公司,471039 [2]矿山重型装备国家重点实验室(中信重工机械股份有限公司),471000

出　　处：《河南建材》2021年第6期147-148,共2页Henan Building Materials

摘　　要：发电机的励磁电流和机端电气变量电压、有功功率、无功功率之间的联系,就可以反映出发电机转子绕组的运行状态。文章采用的基于微粒群优化的径向基神经网络算法通过仿真实例计算表明,该算法不但可以诊断转子绕组匝间短路故障及预测匝间短路的严重程度,而且精度和准确性也优于其他一些简单神经网络,从而验证了算法的有效性。

关 键 词：微粒群 径向基函数 匝间短路 

分 类 号：TM4[电气工程—电器]