CN208076675U - 一种用于大型调相机的故障诊断装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种用于大型调相机的故障诊断装置，包括温度监测模块，振动监测模块、噪声监测模块、电参量监测模块以及神经网络计算设备，用于根据被诊断大型调相机的温度、振动、噪声以及电参量进行神经网络模型运算输出被诊断大型调相机的故障诊断结果，所述神经网络计算设备分别与温度监测模块，振动监测模块、噪声监测模块、电参量监测模块相连。本实用新型针对大型调相机尺寸庞大、结构复杂、零部件众多的问题，能够综合温度、振动、噪声、电参量等方面对调相机的设备信息诊断分析，具有诊断结构准确全面的优点，能够针对大型调相机及时发现故障以便采取相应措施。
Description
技术领域
本实用新型涉及电机故障诊断技术，具体涉及一种用于大型调相机的故障诊断装置。
背景技术
调相机是空载运行的同步电动机，通过改变其励磁电流的大小，可以控制它是从系统中吸收无功功率还是输出无功功率。在系统电压偏低时，它过励磁运行，成为无功电源，可向系统提供无功功率，将系统电压调高；在系统电压偏高时，它欠励磁运行，成为无功负荷，从系统吸收无功功率，将系统电压调低。调相机一般装设于枢纽变电站。采用调相机进行无功补偿的优点是调整无功负荷十分方便，通过改变励磁电流的大小就可以平滑、连续地调节其无功出力；可双向调节，既能吸收无功功率又能发出无功功率；满载运行的调相机具有一定的过负荷能力，当因电力系统发生故障电压急剧降低，使稳定性受到威胁时，调相机可以过负荷运行一小段时间，使运行人员在这段时间内能够进行相应的处理，避免电压崩溃等严重事故的发生，对于保持电力系统稳定的作用比电容器要好。
新一代调相机设备在设备维护、技术特性等方面将进行大幅改进完善，以适应电网运行需求。我国大容量的调相机的生产厂家有上海、哈电和东电三大主机生产厂家，一般是按用户的需求进行生产，由于是首次生产大容量的调相机，调相机的制造水平还有待于在运行过程中进行各项检验。目前，特高压换流站调相机的调试和运维水平还处于经验积累阶段。运行过程中发生各种故障在所难免。国内外有针对小型电动机的噪声、振动、电磁场分布规律的研究，主要是为提高产品设计水平，而对大容量的调相机的噪声、振动、电磁场分布规律的研究较少，对运行中调相机进行状态评价研究者更少，通过状态评价提出控制调相机运行方式措施者几乎没有。但是，大型调相机尺寸庞大，结构复杂，零部件众多，因此，对于大型旋转电机而言，并不能只通过某一个传感器采集的设备信息进行诊断分析，这样得到的诊断结论往往是片面的，很容易出现误判和漏判的情况。如果能够将监测其振动状态的多个传感器的测量信息综合考虑，对设备进行多传感器的信息融合诊断，那么才能得出更加全面和准确的诊断结论。因此，亟需一个适用于大型调相机的故障诊断装置。
实用新型内容
本实用新型要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种用于大型调相机的故障诊断装置，本实用新型针对大型调相机尺寸庞大、结构复杂、零部件众多的问题，能够综合温度、振动、噪声、电参量等方面对调相机的设备信息诊断分析，具有诊断结构准确全面的优点，能够针对大型调相机及时发现故障以便采取相应措施。
为了解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案为：
本实用新型提供一种用于大型调相机的故障诊断装置，包括：
温度监测模块，用于获取被诊断大型调相机的温度；
振动监测模块，用于获取被诊断大型调相机的振动；
噪声监测模块，用于获取被诊断大型调相机的噪声；
电参量监测模块，用于获取被诊断大型调相机的电参量，所述电参量包括电流、电压以及功率；
神经网络计算设备，用于根据被诊断大型调相机的温度、振动、噪声以及电参量进行神经网络模型运算输出被诊断大型调相机的故障诊断结果，所述神经网络计算设备分别与温度监测模块，振动监测模块、噪声监测模块、电参量监测模块相连。
优选地，所述神经网络计算设备上还连接有监控终端。
本实用新型具有下述优点：本实用新型包括温度监测模块，振动监测模块、噪声监测模块、电参量监测模块以及神经网络计算设备，用于根据被诊断大型调相机的温度、振动、噪声以及电参量进行神经网络模型运算输出被诊断大型调相机的故障诊断结果，神经网络计算设备分别与温度监测模块，振动监测模块、噪声监测模块、电参量监测模块相连，针对大型调相机尺寸庞大、结构复杂、零部件众多的问题，本实用新型能够综合温度、振动、噪声、电参量等方面对调相机的设备信息诊断分析，具有诊断结构准确全面的优点，能够针对大型调相机及时发现故障以便采取相应措施。
附图说明
图1为本实用新型实施例装置的框架结构示意图。
图例说明：1、温度监测模块；2、振动监测模块；3、噪声监测模块；4、电参量监测模块；5、神经网络计算设备；6、监控终端。
具体实施方式
如图1所示，本实施例提供一种用于大型调相机的故障诊断装置，包括：
温度监测模块1，用于获取被诊断大型调相机的温度；
振动监测模块2，用于获取被诊断大型调相机的振动；
噪声监测模块3，用于获取被诊断大型调相机的噪声；
电参量监测模块4，用于获取被诊断大型调相机的电参量，电参量包括电流、电压以及功率；
神经网络计算设备5，用于根据被诊断大型调相机的温度、振动、噪声以及电参量进行神经网络模型运算输出被诊断大型调相机的故障诊断结果，神经网络计算设备5分别与温度监测模块1，振动监测模块2、噪声监测模块3、电参量监测模块4相连。
本实施例中，神经网络计算设备5上还连接有监控终端6。
本实施例中，神经网络计算设备5具体使用RBF神经网络模型（径向基函数神经网络模型）作为机器学习分类模型。
需要说明的是，神经网络模型是公知的现有技术，在使用之前需要进行训练，训练所使用的数据集包括诊断时使用的数据集及其对应的诊断结果。本实施例用于大型调相机的故障诊断装置并不需要针对神经网络模型进行改进，其使用的神经网络模型可以是目前任何公知的神经网络模型，例如BP神经网络、RBF神经网络模型、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络等。
以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，本实用新型的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本实用新型思路下的技术方案均属于本实用新型的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本实用新型的保护范围。
Claims (2)
1.一种用于大型调相机的故障诊断装置，其特征在于包括：
温度监测模块（1），用于获取被诊断大型调相机的温度；
振动监测模块（2），用于获取被诊断大型调相机的振动；
噪声监测模块（3），用于获取被诊断大型调相机的噪声；
电参量监测模块（4），用于获取被诊断大型调相机的电参量，所述电参量包括电流、电压以及功率；
神经网络计算设备（5），用于根据被诊断大型调相机的温度、振动、噪声以及电参量进行神经网络模型运算输出被诊断大型调相机的故障诊断结果，
所述神经网络计算设备（5）分别与温度监测模块（1），振动监测模块（2）、噪声监测模块（3）、电参量监测模块（4）相连。
2.根据权利要求1所述的用于大型调相机的故障诊断装置，其特征在于，所述神经网络计算设备（5）上还连接有监控终端（6）。
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