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公开(公告)号：CN119940244A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510003382.1
申请日：2025-01-02
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06F30/3323 , G06F17/17
Abstract: 本发明涉及容性电力设备的绝缘介电响应特性识别和老化状态评估技术领域，特别是涉及一种基于动态模态分解的拓展德拜模型参数辨识方法，包括：获取去极化电流随时间变化数据，将其构造为Hankel矩阵，取前N列和后N列构成矩阵A和矩阵B；对矩阵A进行经济型SVD分解，设置奇异值阈值，将小于奇异值阈值的奇异值舍弃，重构SVD分解矩阵；求解X＝A‑1B，随后求解X的特征值和特征向量；求解X的模态并将其按能量递减的顺序排序；对模态进行筛选，选取筛选后的模态对去极化电流进行还原，判断动态模态分解的效果，根据还原效果判断是否调整奇异值阈值；计算绝缘拓展Debye模型的支路数、时间常数和弛豫强度系数。通过本方法获取的参数辨识结果物理意义明确。
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公开(公告)号：CN118549761A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410600928.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种发电机定子铁心绝缘层多因子老化试验装置，属于电力设备寿命诊断技术领域，包括控制器、机械应力老化因子测试机构、热老化因子测试机构和电老化因子测试机构，机械应力老化因子测试机构上部用于固定定子铁心试样；热老化因子测试机构设置在机械应力老化因子测试机构上方，且热老化因子测试机构在其上方与机械应力老化因子测试机构之间构成有用于对定子铁心试样进行热老化的密封空间，电老化因子测试机构通过电缆进入密封空间与定子铁心试样连接，控制器分别控制电老化因子测试机构和机械应力老化因子测试机构工作。本发明真实模拟发电机定子铁心绝缘老化过程，为研究其绝缘老化规律和绝缘状态提供了可靠依据。
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公开(公告)号：CN112288147B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
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公开(公告)号：CN111382546B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010264836.8
申请日：2020-04-07
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了本发明提供了一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，给出了利用支持向量机算法建模的具体过程，以老化时间做输入分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，每五个老化周期为单位依次分别对六个非破坏性电参量做预测，再将结果分别带入所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，直至预测结果低于临界剩余场强，从而更加精确地实现对发电机绝缘寿命的预测。
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公开(公告)号：CN113901696B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111329371.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于宽频域模型的变频电机定子绕组电压分析方法，通过构建本发明提供变频电机定子绕组的宽频域分布参数模型，并基于所述分布参数计算方法获取模型分布参数，据此进行数值仿真能够为变频电机定子绕组线圈间与匝间电压特性提供更为准确全面的分析数据和结论，有助于有效进行不同容量与电压等级的变频电机定子绕组绝缘的优化设计，该方法原理清楚，建模与计算成本低，计算精度高，适用范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111505459B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010385006.0
申请日：2020-05-09
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
Inventor： 胡波 , 张跃 , 梁智明 , 杨帅 , 黄泽 , 左瑞 , 程圣 , 唐丽 , 黄子嘉 , 何明鹏 , 张小俊 , 谢志辉 , 黄绍波 , 刘雁 , 周进 , 刘伟 , 刘江俊 , 苏振 , 马军 , 李愿杰 , 刘虹邑 , 苏绍晶 , 袁小武
IPC: G01R31/12 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种发电机定子绕组绝缘老化评定方法，属于发电机定子绕组评估技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、制样；b、官能团归属及相态变化行为判定；根据特征吸收峰谱带强度的变化强弱趋势，判定相态行为的变化趋势；c、采取二维相关红外高阶运算，判定老化过程中各官能团运动变化的规律；d、老化程度与特征官能团相态变化强度之间关系的定量分析，通过自建合适的窗口模型，提取关键谱带参数，定量描述老化程度与特征官能团运动强度之间的关系。本发明从材料学角度表征绝缘系统老化过程中环氧树脂分子结构及形态变化，是基于聚集态结构和相态行为变化分析发电机定子绕组绝缘老化状态，能够极大的提高评估结果精确度。
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公开(公告)号：CN113916929A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111092863.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司 , 四川大学
Abstract: 本发明提供了一种发电机定子线棒主绝缘固化程度的评价方法，包括：(1)测试定子线棒主绝缘材料的玻璃化转变温度Tg0、热变形温度THDT0和拉伸强度Sp0；(2)测定定子线棒主绝缘中云母带的层间粘合强度Plbl0；(3)使用溶剂对主绝缘试样进行溶胀，然后测试得到溶剂浸泡溶胀后样品的玻璃化转变温度Tg1、热变形温度THDT1、拉伸强度Sp1；(4)对经过溶剂浸泡、溶胀后的主绝缘试样进行云母带的层间粘合强度测试，得到粘合强度Plbl1；(5)使用公式对该定子线棒主绝缘材料的固化程度Cure％进行计算。本发明方法测试准确度高，能够很好反应定子线棒主绝缘固化程度，其计算公式如下：
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公开(公告)号：CN112326544A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011177938.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G01N17/00 , G01N23/2251 , G01N23/207 , G01R31/12 , G01R27/02
Abstract: 本发明公开的一种发电机定子端部材料的电腐蚀试验装置及试验方法，包括试验箱，以及支撑在其内部的绝缘试验台，绝缘试验台的顶面设置若干个板电极试样，每个板电极试样的顶部悬空设置一刀电极，刀电极与交流高压电源连接，试验箱连接湿度调节装置，试验箱中设置环境检测装置，湿度调节装置和环境检测装置分别与控制器连接；通过有效模拟空冷高压发电机定子绕组端部存在的电晕放电对端部防晕或覆盖材料的侵蚀，能根据试验过程中防晕或覆盖材料的介电和理化性能变化，描述在端部长期放电条件下不同环境因素如湿度、臭氧浓度下防晕或覆盖材料的腐蚀过程与腐蚀程度，为空冷发电机组的后期维护提供参考依据。
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公开(公告)号：CN112287546A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011177937.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开的一种基于多节点阻容网式模型的高压电机防晕结构优化方法，设定定子线圈的空气域范围，将空气域、防晕结构和主绝缘划分为多个电阻单元和多个电容单元，根据划分的电阻单元和电容单元建立高压电机定子线圈端部的多节点阻容网式模型，并确定多节点阻容网式模型的阻值、电容参数和边界条件，并在定子线圈端部铜导体不同的运行条件下，进行防晕结构沿面电位、电场以及电流暂态计算分析，确定防晕结构的缺陷并对其进行优化；相比基于传统的阻容链式模型的绕组端部防晕优化设计方法，该优化方法建立的模型更加完整，将线圈外部的空气域以及主绝缘内部电场均考虑在内，从建模原理上避免了传统方法因简化模型而引入的计算误差，从划分方法上提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN112084709A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010922999.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法和径向基神经网络的大型发电机绝缘状态评估方法，包括以下步骤：1)测量与大型汽轮发电机定子线棒绝缘老化状态相关的参量；2)对步骤1)测量得到的参量进行分类筛选，然后利用分类筛选后的参量构建数据集；3)建立RBF神经网络；4)利用遗传算法对RBF神经网络中隐藏层的个数、径向基函数的中心及宽度进行优化；5)利用数据集对优化后的RBF神经网络进行训练，然后利用负梯度下降法更新迭代权值；6)利用经步骤5)得到的RBF神经网络评估大型发电机的绝缘状态，该方法能够较为准确评估大型发电机的绝缘状态。
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