Состояние вопроса: В энергетике повреждение роторного оборудования синхронного генератора (СГ) является одним из часто встречающихся видов отказа работы СГ. В то же время на сегодняшний день практически отсутствует релейная защита от виткового замыкания (ВЗ) в обмотке ротора СГ, а диагностируется такой дефект, как правило, только на остановленной машине или при проведении предпусковых испытаний (по характеристике холостого хода). Обнаружение ВЗ на ранней стадии развития в эксплуатационных режимах работы позволило бы не только оптимизировать режим работы СГ, но и продлить срок эксплуатации оборудования. Однако техническая диагностика от данного вида повреждения не используется, поскольку межвитковое короткое замыкание — это трудно диагностируемый дефект, а известные методы диагностики хоть и обладают неплохой чувствительностью, но при этом заключение о наличии дефекта выполняет высококвалифицированный специалист. По мнению авторов, получить автоматизированную систему технической диагностики от ВЗ в роторе СГ, способную селективно выделять диагностическую информацию о возникновении дефекта, возможно при помощи использования алгоритма нечетких выводов из совокупности чувствительных к данному виду повреждения методов на основе косвенных признаков.
Цель данной работы заключается в разработке интеллектуального метода выделения селективной диагностической информации о витковом замыкании на основе математического аппарата нечеткой (fuzzy) логики.
Постановка задачи: Используя данные чувствительных к витковому замыканию методов и математический аппарат (fuzzy) логики, настроить алгоритм нечеткого вывода для выявления дефекта межвиткового короткого замыкания в обмотке ротора. Для этого информативными косвенными признаками ВЗ в роторе СГ, по мнению авторов, необходимо использовать величину отклонения регулировочной характеристики и уровень вибрации оборотной частоты.
Использование нечеткой логики при решении задачи селективного выявления дефекта основывается на взаимосвязи между дефектом и диагностическими признаками, выделяемыми из множества наблюдаемых параметров. При этом, надо учесть, что каждая из составных частей включает в себя элемент недостоверности («нечеткости»), а также вследствие особенностей получения первичной информации (помехи, ошибки измерения и т. д.), то и заключение не может быть абсолютным («четким») [1].