【摘要】：電力變壓器鐵心和電機(jī)的定子鐵心分別由取向硅鋼片和無取向硅鋼片堆疊而成,而這兩種硅鋼片的磁致伸縮會引起鐵心的振動噪聲,從而減少電工設(shè)備的使用壽命并影響人們的生活健康。因此,準(zhǔn)確的測量與模擬硅鋼片的磁致伸縮特性是研究變壓器和電機(jī)鐵心振動噪聲必不可少的先行工作。考慮到現(xiàn)有的磁致伸縮模型的研究大多基于復(fù)雜多項式擬合的方法,其不足是公式的推導(dǎo)過程較為復(fù)雜且需要擬合的參數(shù)過多。本文對交變磁場下取向和無取向硅鋼片的磁致伸縮特性進(jìn)行測量,并以取向硅鋼片的磁致伸縮測量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的磁致伸縮模型,通過單相變壓器鐵心實驗驗證了模型的準(zhǔn)確性。具體的研究內(nèi)容包括:首先,在交變磁場下,利用實驗室現(xiàn)有的基于三軸應(yīng)變片的磁致伸縮測量系統(tǒng),對取向和無取向硅鋼片磁致伸縮特性進(jìn)行測量,并計算了磁致伸縮主應(yīng)變的大小和方向。對比分析了兩種硅鋼片在交變磁場下磁致伸縮的共性和異性,并對兩種硅鋼片的磁致伸縮的各向異性進(jìn)行了驗證。其次,以交變磁場下測量的取向硅鋼片的磁致伸縮數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了基于梯度下降法的傳統(tǒng)Back Propagation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁致伸縮模型,模型的輸入為x和y兩個方向上磁通密度的完整波形,輸出為磁致伸縮的主應(yīng)變大小及其方向波形。并指出傳統(tǒng)的基于梯度下降法的BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建立的磁致伸縮模型應(yīng)用中的缺點,其缺陷為網(wǎng)絡(luò)的計算速度過慢且容易陷入局部最優(yōu)解。再次,針對基于梯度下降法傳統(tǒng)的BP算法進(jìn)行改進(jìn)。使用粒子群算法(PSO)優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的初始權(quán)閾值,從而避免了網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中容易陷入局部最優(yōu)解的問題;利用Levenberg Marquardt(LM)算法代替梯度下降法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,大幅度提高了網(wǎng)絡(luò)的計算速度。之后利用改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新對磁致伸縮進(jìn)行建模,并以不在訓(xùn)練集中的15個磁致伸縮測量樣本給出了模型的精度范圍。最后,設(shè)計并制作了單相變壓器鐵心實驗?zāi)Ｐ?測量了鐵心上三個不同位置上的磁致伸縮特性,并用測量值與模型計算值進(jìn)行對比,驗證了建立的磁致伸縮模型在交變磁場下的準(zhǔn)確性,為以后研究變壓器鐵心的振動噪聲問題提供了參考。
[Abstract]:The stator cores of power transformer and motor are stacked with oriented silicon steel sheet and non-oriented silicon steel sheet respectively, and the magnetostriction of these two kinds of silicon steel sheets will cause vibration and noise of the iron core. Thus reduce the service life of electrical equipment and affect the health of people's lives. Therefore, the accurate measurement and simulation of the magnetostrictive characteristics of silicon steel sheet is necessary to study the vibration and noise of transformer and motor core. Considering that the existing magnetostrictive models are mostly based on the method of complex polynomial fitting, its deficiency is that the derivation process of the formula is more complex and there are too many parameters to be fitted. In this paper, the magnetostrictive characteristics of oriented and non-oriented silicon steel sheets under alternating magnetic field are measured. Based on the magnetostrictive measurement data of oriented silicon steel sheets, the magnetostrictive model of the improved neural network algorithm is established. The accuracy of the model is verified by the core experiment of single-phase transformer. The main contents are as follows: firstly, under alternating magnetic field, the magnetostrictive characteristics of oriented and non-oriented silicon steel sheets are measured by using the existing magnetostrictive measurement system based on triaxial strain gages in the laboratory. The magnitude and direction of the magnetostrictive principal strain are calculated. The generality and anisotropy of magnetostrictive properties of two kinds of silicon steel sheets under alternating magnetic field are compared and analyzed, and the anisotropy of magnetostrictive properties of two kinds of silicon steel sheets is verified. Secondly, based on the magnetostrictive data of oriented silicon steel sheet measured under alternating magnetic field, the magnetostrictive model of traditional Back Propagation (BP) neural network based on gradient descent method is established. The input of the model is the complete waveform of flux density in x and y directions, and the output is the main strain size and direction waveform of magnetostriction. The disadvantages of the traditional BP neural network based on gradient descent method in the application of the magnetostrictive model are pointed out, which is that the computation speed of the network is too slow and it is easy to fall into the local optimal solution. Thirdly, the traditional BP algorithm based on gradient descent method is improved. Particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to optimize the initial weight threshold of BP neural network (BPNN) so as to avoid the problem that the network can easily fall into the local optimal solution in the course of training. The Levenberg Marquardt (LM) algorithm is used to train the network instead of the gradient descent method, which greatly improves the computing speed of the network. Then the modified BP neural network is used to re-model the magnetostriction and the precision range of the model is given with 15 magnetostrictive measurement samples which are not in the training set. Finally, an experimental model of single-phase transformer core is designed and made. The magnetostriction characteristics of three different positions on the core are measured, and the measured values are compared with those calculated by the model. The veracity of the established magnetostrictive model under alternating magnetic field is verified, which provides a reference for further study on the vibration and noise of transformer core.
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM275

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本文編號：2458139