RBF-NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断①

曲正伟， 荣亚君， 刘 帅， 葛葆华， 龚 源

(燕山大学电气工程学院， 秦皇岛 066004)

RBF-NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断①

曲正伟， 荣亚君， 刘 帅， 葛葆华， 龚 源

(燕山大学电气工程学院， 秦皇岛 066004)

为了能更准确地诊断出发电机转子绕组匝间短路故障，基于改进的双层动态均值聚类分析的径向基神经网络对转子绕组匝间短路故障进行了诊断。同时，通过对同步发电机转子绕组故障信号进行分析，并把从中提取的故障信号的特征量作为学习样本，通过改进的径向基神经网络的训练，使构造的径向基神经网络能够反映样本的特征向量和转子绕组匝间不同程度的短路类型之间的映射关系，从而达到故障诊断的目的。仿真实验表明，该算法可以进行有效的故障诊断，精度优于传统的反向传播BP(back propagation)神经网络。

同步发电机； 转子绕组； 匝间短路； 径向基神经网络； 故障诊断

同步发电机是发电厂最重要的电力设备之一，其运行状况的好坏直接影响到发电厂的经济效益和社会效益。然而发电机转子匝间短路故障更是因为难以发现而不容易被诊断出来。因而研究同步发电机故障诊断的方法对发电厂的安全运行和经济效益有着十分重大的意义[1，2]。针对已有的同步发电机故障诊断方法存在诊断时间长、准确率不高的缺点，本文在系统研究了同步发电机转子匝间短路原理的基础上，又系统地研究了同步发电机故障的诊断方法。在已有的研究成果的基础上，提出了基于改进的径向基神经网络RBF-NN(radial basis function-neural network)的同步发电机转子绕组短路的故障诊断方法。

1 同步发电机常见故障

本文以汽轮同步发电机为例，按照汽轮发电机的结构，可以划分为几个大的子系统：定子、转子、氢、油、水系统。由于汽轮发电机本身是一个复杂的系统，所以其故障机理也是一个比较复杂的问题。通常采用层次分解技术，这样就得到常见的发电机故障：定子故障、转子故障、冷却系统故障[3]。本文主要以转子绕组故障诊断为例，进行改进的径向基神经网络算法的研究。

2 基于动态均值聚类RBF的故障诊断算法的设计

采用径向基函数RBF作为隐含层单元的“基”构成神经网络的隐含层空间，可将输入矢量直接映射到隐含层空间。当径向基函数的中心点确定以后，这种非线性映射关系也就随之而确定。网络的输出是隐含层单元输出的线性加权和，网络的权值就可由线性方程直接解出或用递推最小二乘方法递推计算，从而大大加快了学习速度并避免局部极小问题[4，5]。

与多层前馈网络的拓扑结构类似，RBF是一种三层前馈网络。从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，而隐含层空间到输出层空间的变换是线性的。隐节点的激活函数是RBF，一般是高斯函数，它是一种局部分布的关于中心点对称的非线性函数[6]。RBF网络是一种性能良好的前向网络，它不仅具有全局逼近性质，而且具有最佳逼近性能。其网络结构如图1所示。

图1 三层RBF神经网络结构

采用RBFNN的学习算法首先应解决以下问题[7，8]：①神经网络结构设计，确定网络的隐节点；②确定径向基函数的中心C1和宽度δ；③确定权值，减少误差。

常用的K均值聚类算法虽能解决以上问题，但是其缺点在于：隐含层神经元的数量需要人为确定，且当初始化方法不同时，聚类结果和训练误差有时也会不完全相同。因而，提出了用快速聚类算法来解决以上问题，其虽然能自动解决计算隐含层神经元的数量，但是当样本输入顺序不同时，会得到不同的聚类结果。本文提出的双层动态均值的聚类算法，可以根据样本的自然分布情况自动计算网络隐含层的神经元数量、中心和宽度，聚类结果也因此更趋于合理，因而提高了径向基函数神经网络的精度，并可用于同步发电机的故障诊断中。

其算法如下。

1)第一层聚类分析

首先采用最近邻聚类学习算法。

步骤1选择一个适当的高斯函数宽度r，定义一个矢量O(n)用于存放属于各类的样本输出矢量之和，定义一个计数器C(n)用于统计属于各类的样本个数，其中n为类别数。

步骤2从第一个训练样本数据对(x1，y1)开始，在x1上建立一个聚类中心，即令c1=x1，O(1)=y1，C(1)=1，w1=O(1)/C(1)。

步骤3考虑第二个训练样本数据对(x2，y2)，求出x2到c1的欧式距离‖x2-c1‖，如果‖x2-c1‖≤r，则c1为x2的最近邻聚类，且令O(1)=y1+y2，C(1)=2，w1=O(1)/C(1)；如果‖x2-c1‖>1，则将x2作为一个新的聚类中心，令c2=x2，O(2)=y2，C(2)=1，w2=O(2)/C(2)。

步骤4假设考虑第k个训练样本数据对(xk，yk)时，存在M个聚类中心，分别求出‖xk-ci‖，i=1，2，…，M，若‖xk-cj‖最小，则cj为xk的最近邻聚类，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，则将xk作为一个新的聚类中心。令CM+1=xk，M=M+1，O(M)=yk，C(M)=1，wM=O(M)/C(M)半径r的大小决定动态自适应RBF网络的复杂程度。随着r的不断变小，聚类数目不断变多，计算量变大，精度变高。

2)第二层聚类分析

第一层聚类分析之后，自动计算出聚类的数量和聚类的中心，但其结果却与各聚类的先后顺序有关，为了使其更合理，第二层将再次用K均值聚类算法重新进行聚类分析。

步骤5经第一层聚类分析，共有k个聚类中心，分别为C1～Ck。

步骤6计算各个样本到每个聚类中心的距离，把它归于最近的一类，并重新计算其聚类中心。

步骤7检验是否收敛。收敛条件为

(1)

步骤8计算各聚类宽度。当Ni>1时，令δi等于该聚类中心与样本之间的平均距离

(2)

当Ni=1时，由于按式(2)计算得出Xp=Ci，所以有δi=0。为了保证δi>0，令δi等于所有Ni>1的聚类宽度的平均值。

隐含层神经元与输出层神经元之间的连接权值wij的调整公式为

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

(3)

式中：η为学习率；d为动量因子。

3 仿真实验

本文采用Matlab软件进行仿真，用一台13.8 kV的凸极同步发电机为例，采用单机无穷大系统模型，模拟仿真了联网额定负载工况下发生转子绕组匝间短路时的故障。具体仿真模型的相关参数为：额定功率为187 MW；额定电压为13.8 kV(Y)；额定电流为1 064 A；额定负载时的励磁电流IfN为1 087 A；额定转速为1 500 r/min；极对数2p为4；定子并联支路数为2。

仿真实验中当同步发电机的转子绕组匝间短路故障发生时，由于有效匝数的减少，发电机的机端变量发生了变化，通过对转子绕组匝间短路的磁动势分析可知，机端电压一定时，一定的有功功率，无功功率将对应一定的磁动势[9]。同时，励磁电流谐波成分也随着故障严重程度的增加而增加。故有功功率、无功功率、机端电压、励磁电流及其谐波成分之间的关系可以体现转子绕组的运行状态。因而，把其作为神经网络训练的特征量。

表1和表2分别是仿真实验中同步发电机转子绕组故障时的仿真参数，将其作为本文径向基神经网络的训练和故障诊断样本。仿真实验中径向基神经网络采用5-4-1结构，即把转子绕组的电压、电流及发电机的无功功率、有功功率和电流谐波这些特征量作为径向基神经网络的输入，把转子绕组匝间短路故障的程度作为相应的输出，如表3中的实际短路匝数百分比就是预期的输出，其中0表示没有短路，0.05表示短路匝数占总匝数的5%等。

表3是不同算法下转子绕组短路匝数的故障诊断输出结果。通过对比可以看出，本文算法得到的诊断结果均比BP算法得到的诊断结果更加接近于实际的预期短路故障。例如，当实际短路为5%，即表3中的0.05时，本文径向基神经网络的输出结果为0.055 7和0.056 0，其与实际短路的误差要远远小于BP算法的误差。在同一种故障中，当故障诊断样本中的特征量误差在5%以内时(如诊断样本3和4中的励磁电流谐波含量分别为0.029 6和0.030 4，其误差为2.7%)，网络仍能较好进行故障诊断(相应的诊断结果分别为0.055 7和0.056 0，均很接近实际的故障0.05)。

表4是本文算法与其他两种算法的均方根误差比较，从中可以看出本文径向基神经网络算法的误差在精度上均优于其他两种算法。仿真中的径向基神经网络和BP神经网络的训练过程收敛曲线如图2所示。

表1 网络的部分训练样本(标幺值)

表2 算法的部分故障诊断样本(标幺值)

表3 不同算法的部分故障样本诊断结果比较

表4 3种算法的均方根误差比较

图2 训练过程收敛曲线

4 结论

(1)由于转子匝间短路故障比较复杂，不易被发现，而RBF激励函数的局部化特征使得其可以克服BP网络的不足，同时，RBF神经网络的训练时间要短得多，逼近效果很好，误差很小。

(2)本文提出的双层动态均值的聚类算法，可以自动计算网络隐含层的神经元数量、中心和宽度，聚类结果也因此更趋于合理，网络结构更科学。

(3)通过仿真实验表明，本文提出的改进算法用于发电机转子匝间故障诊断精度较高，具有较好的泛化能力。

[1] 张智晟,孙雅明, 张世英(Zhang Zhisheng, Sun Yaming, Zhang Shiying).基于蚁群算法的容错RBF-NN诊断模型性能评估(Assessment on performance of fault diagnosis model based on fault-tolerance RBF-NN using ant colony algorithm)[J].电力系统及其自动化学报(Proceedings of the CSU-EPSA)，2007，19(2)：44-48,102.

[2] 陈允平,王旭蕊,韩宝亮.人工神经网络原理及其应用[M].北京:中国电力出版社,2002.

[3] 孙宇光，王祥衍,桂林，等(Sun Yuguang, Wang Xiangheng,Gui Lin,etal).同步发电机励磁绕组匝间短路的仿真研究(Simulation research on inter-turn short circuits of field windings in synchronous

machines)[J].电工电能新技术(Advance Technology of Electrical Engineering and Energy), 2008,27(2)：5-10.

[4] 陈泽淮, 张尧, 武志刚(Chen Zehuai, Zhang Yao, Wu Zhigang). RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用(Application of RBF neural network in medium and long-term load forecasting)[J].电力系统及其自动化学报(Proceedings of the CSU-EPSA)，2006，18(1)：15-19.

[5] Bishop C M. Neural Network for Pattern Recognition[M]. New York: Oxford University Press Inc, 1995.

[6] 李明洪，周永权，邱军林，等(Li Minghong, Zhou Yongquan ,Qiu Junlin,etal)．基于RBF网络的机械手运动学逆解(A RBF-network-based method for solving inverse kinematics of robot manipulator)[J].微计算机信息(Microcomputer Information)，2008,24(2)：230-232.

[7] 周崇泉(Zhou Chongquan). 基于模糊聚类分析与RBF神经网络负荷预测的变电站电压无功控制(The Voltage and Reactive Power Load Forecasting Control Based on Cluster Analysis and Fuzzy RBF Neural Network)[D].天津：天津大学电气与自动化工程学院(Tianjin:School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin University)，2007.

[8] 李延新，李光宇，李文(Li Yanxin,Li Guangyu,Li Wen).基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法(Learning algorithm of membership function based on RBF neural network)[J].大连交通大学学报(Joural of Dalian Jiaotong University) ，2007，28(2)：34-37.

[9] 万书亭(Wan Shuting). 发电机绕组与偏心故障交叉特征分析及其检测方法研究(Research on Intersectional Characteristic and Diagnosis Method of Generator Winding and Eccentric Fault)[D].保定：华北电力大学电气工程学院(Baoding：College of Electrical Engineering，North China Electric Power University),2005.

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

曲正伟(1979-)，男，博士，讲师，研究方向为电力系统模式识别与故障诊断。Email:ysu_qew@163.com 荣亚君(1957-)，女，硕士，教授，研究方向为电力系统继电保。Email:Ronghu118@163.com 刘 帅(1983-)，男，硕士研究生，研究方向为电力系统继电保护。Email:qhliushuai20@eyou.com