基于BP神经网络的高压潜水电机绝缘寿命预测

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高压潜水电泵用高压潜水电机广泛应用于江河湖泊中取水,农业排灌,城市或工厂的污水处理,海上采油平台抽取海水等国民经济重要场合,特别是在国家排涝、抢险救灾中,潜水电机发挥了重要作用。高压潜水电机常年在深水中工作,受到复杂环境的影响,运行绝缘性能恶化,又由于电机安装环境特殊,不能随时被检修,所以预测其绝缘寿命、进而减少因电机绝缘性能恶化而带来的损失具有重大意义。本文介绍了影响潜水电机绝缘老化的影响因子,并分析潜水电机局部放电的机理,给出电机局部放电的模型,着重研究了电压对潜水电机局部放电的影响。介绍潜水电机在运行过程中产生的损耗及电机的发热过程;分析了温度对潜水电机绝缘寿命的影响,给出传热过程中的边界条件以及传热数学模型;最后利用有限元法分析潜水电机定子的温度场。根据潜水电机的结构特点,分析水压对潜水电机的影响。根据潜水电机绝缘气隙内有水分的现象,分析影响电机绝缘寿命的绝缘电阻及介质损耗因数的变化。介绍BP神经网络结构及算法特点;根据加速寿命试验原则,同时提出了利用BP神经网络对高压潜水电机绝缘寿命预测的方法,通过加速寿命试验证明,利用BP神经网络对电机寿命预测可以达到实际要求。
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