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[發明專利]基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置與方法在審

專利信息
申請號: 201811451260.5 申請日: 2018-11-30
公開(公告)號: CN109683089A 公開(公告)日: 2019-04-26
發明(設計)人: 張業成;張靜;劉國海 申請(專利權)人: 江蘇大學
主分類號: G01R31/34 分類號: G01R31/34;G01R31/04
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 212013 江*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 電機母線 高電阻 微歐儀 母線 連接故障檢測 數據采集裝置 母線接頭 阻抗檢測 串接的 紅外測溫傳感器 電機故障診斷 溫度采集裝置 無線收發模塊 信息無線傳輸 電流源開關 恒流電流源 數據傳送線 測溫部件 傳輸技術 傳送數據 連接故障 實驗裝置 五相電機 進出線 上位機 相電流 并聯 測溫 串接 進線 阻抗 電機 出線 診斷 監測
【權利要求書】:

1.一種基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置,五相電機的每相母線出線上各裝有1個電流傳感器(7),5個電流傳感器(7)均通過數據傳送線與1個五相電流采集裝置(8)連接,其特征是:五相電流采集裝置(8)通過無線收發模塊與WSN數據采集裝置(10)傳送數據,WSN數據采集裝置(10)通過數據傳送線與上位機(11)相連接;五相電機的每一相母線進出線與1個母線接頭測溫部件(5)連接,5個母線接頭測溫部件(5)通過數據傳送線與1個五相接頭溫度采集裝置(4)相連,五相接頭溫度采集裝置(4)通過無線收發模塊與WSN數據采集裝置(10)相互傳送數據;五相電機的其中一相的母線進線(2)和母線出線(6)之間串接實驗裝置,實驗裝置由相互串接的電流源開關(23)、恒流電流源(22)和相互串接的微歐儀開關(24)、微歐儀(25)并聯后串接在母線進線(2)和母線出線(6)之間組成。

2.根據權利要求1所述的基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置,其特征是:所述的每個母線接頭測溫部件(5)都包括一個紅外測溫傳感器(19),母線進出線繞在螺栓(12)上,母線進出線的上方通過上墊片(14)和上螺母(13)與螺栓(12)相配合擰緊母線進出線,母線進出線的下方通過下墊片(15)和下螺母(16)與螺栓(12)相配合擰緊和固定母線進出線。紅外測溫傳感器(19)正對著上螺母(13)的位置且與上螺母(13)不接觸。

3.根據權利要求1所述的基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置,其特征是:所述的一相進出線的母線進線(2)通過逆變器開關(26)連接逆變器(1)。

4.根據權利要求1所述的基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置,其特征是:1個五相接頭溫度采集裝置(4)與5個母線接頭測溫部件(5)均裝設在接線盒(3)內部,五相電流采集裝置(8)裝設在電機接線盒(3)外部。

5.一種如權利要求1所述的基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置的檢測方法,其特征是包括如下步驟:

A:采用實驗裝置獲取電機母線接頭阻抗R與各相電流I、溫度T之間的BP神經網絡模型R=f(I,T)并保存在上位機(11)中;

B:電機在實際運行過程中,由母線接頭測溫部件(5)采集相應的母線接頭溫度T并經五相接頭溫度采集裝置(4)、WSN數據采集裝置(10)發送給上位機(11);由五相電流采集裝置(8)采集相應的相電流I并經WSN數據采集裝置(10)再送給上位機(11),上位機(11)溫度T和相電流I,由BP神經網絡模型R=f(I,T)計算出該母線接頭阻抗R;

C:將各相母線接頭阻抗R與預設的高阻閾值VAL進行比較,如果R>VAL,則母線接頭為高阻連接故障,否則無故障。

6.根據權利要求2所述的基于WSN的電機母線高電阻連接故障檢測裝置的檢測方法,其特征是:步驟A中,采用實驗裝置獲取電機母線接頭阻抗R與各相電流I、溫度T之間的BP神經網絡模型R=f(I,T)的步驟是:

第一步:斷開逆變器開關(26)和微歐儀開關(24),閉合電流源開關(23),調節恒流電流源(22)使其輸出電流為I0,通過五相電流采集裝置(8)采集母線進出線上的電流并發送給上位機(11);

第二步:斷開電流源開關(23),閉合微歐儀開關(24),調節母線接頭處的阻抗,微歐儀(25)測得母線接頭阻抗大小R00并輸入上位機(11);

第三步:斷開微歐儀開關(24),閉合電流源開關(23),通過母線接頭測溫部件(5)測得母線接頭阻抗R00下的溫度T00,五相接頭溫度采集裝置(4)采集,經WSN數據采集裝置(10)送上位機(11);

第四步:重復第二步至第三步n次,上位機(11)得到母線接頭阻抗R0i以及對應的溫度T0i,i=0,1,……,n;

第五步:重復第一步至第四步重復n次,上位機11獲得電流Ii以及對應的母線接頭阻抗Rki和溫度Tki,i=0,1,……,n,k=0,1,……,n;將電流Ii和溫度Tki作為BP神經網絡模型的輸入變量、阻抗Rki作為輸出變量構建出BP神經網絡模型R=f(I,T)。

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