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第1章 绪论 1

1.1 设备状态监测与故障诊断 1

1.1.1 设备状态监测 1

1.1.2 设备诊断技术 2

1.1.3 设备状态维修 5

1.2 电机状态监测与故障诊断 7

1.2.1 电机故障 7

1.2.2 电机故障的分析方法 10

1.2.3 电动机状态监测与故障诊断 13

1.2.4 发电机状态监测与故障诊断 14

第1篇 交流电机故障的分析方法 17

第2章 异步电机绕组故障的稳态分析方法 17

2.1 概述 17

2.2 多回路分析的回路电气参数计算 18

2.2.1 单个线圈的安导、磁动势和绕组函数 18

2.2.2 定子回路电感的计算 20

2.2.3 转子回路电感的计算 22

2.2.4 定转子间电感的计算 24

2.3 谐波对电感参数计算的影响 25

2.3.1 在不同谐波时的电机绕组系数 25

2.3.2 计入不同谐波时定子绕组的电感 25

2.3.3 计入不同谐波时转子绕组的电感 26

2.3.4 计入不同谐波时定转子绕组之间的互感 27

2.4 异步电动机多回路方程及稳态分析方法 28

2.4.1 正常情况下的多回路方程 28

2.4.2 定子绕组故障情况下的多回路方程 30

2.4.3 转子故障情况下的多回路方程 31

2.4.4 稳态电流计算 32

2.5 定子绕组匝间短路故障的仿真与实验分析 34

2.5.1 仿真计算 35

2.5.2 实测数据分析 35

2.6 转子绕组故障的特征量分析 37

2.6.1 定子电流中的转子绕组故障特征量 37

2.6.2 故障特征电流分量的修正 38

2.6.3 与转子绕组故障引起的气隙高次谐波磁场对应的定子电流分量 40

2.6.4 定子电流中的高次边频带 40

2.7 转子断条故障分析 41

2.7.1 转子断条根数与转子各导条电流的关系 41

2.7.2 转子断条根数与定子电流故障特征电流的关系 43

2.7.3 转子断条与转子端环电流的关系 43

2.7.4 转子断条位置与故障特征电流的关系 44

2.7.5 转子断条位置与转子电流的关系 47

2.7.6 实测数据分析 48

2.8 转子端环断裂的分析 51

2.8.1 一根端环断裂 52

2.8.2 同一侧两根端环断裂 53

2.8.3 转子异侧端环断裂 55

2.8.4 同时存在断条和端环断裂故障 56

2.9 转子绕组故障对电机转矩、转速的影响 56

2.10 负载状态的影响 58

2.10.1 负载转矩大小对故障特征量的影响 58

2.10.2 转动惯量与故障特征量的关系 59

2.10.3 负载转动惯量与电磁转矩及转速波动的关系 60

附录2.A 计算故障特征电流的经验公式 61

附录2.B Y90S-4三相异步电动机基本参数 62

第3章 异步电机绕组故障的暂态分析方法 63

3.1 概述 63

3.2 电机内部故障的暂态分析模型 63

3.2.1 电机矩阵状态方程 63

3.2.2 异步电机的电磁转矩和转子运动方程 64

3.2.3 转子故障后的方程 65

3.3 电机转子绕组故障与起动电流的关系 65

3.3.1 转子绕组故障对起动电流时域波形的影响 65

3.3.2 转子绕组故障与起动电流中故障特征量的关系 66

3.3.3 起动电流中特定频率分量的研究 68

3.4 转子绕组故障与电机起动时间、起动转矩及转子电流的关系 68

3.4.1 转子绕组故障与电机起动时间的关系 68

3.4.2 转子绕组故障与电机起动转矩的关系 69

3.4.3 转子绕组故障与电机转子起动电流的关系 69

3.5 阻抗中的谐波对电机故障暂态分析的影响 71

3.5.1 阻抗中的谐波与电机起动电流、转矩的关系 71

3.5.2 阻抗中的谐波与电机起动时间的关系 72

第4章 同步电机绕组故障的分析方法 74

4.1 同步电机内部故障时的基本方程 74

4.1.1 回路的选择 74

4.1.2 回路的电压和磁链方程 75

4.1.3 同步电机的约束方程 78

4.2 内部故障时基本方程的求解 82

4.2.1 同步电机回路参数的特点 82

4.2.2 内部故障时基本方程的求解 83

4.2.3 仿真分析 85

附录4.A 仿真电机参数 87

第2篇 电机状态监测与故障诊断的理论及方法 89

第5章 状态监测与故障诊断中的数据采集 89

5.1 概述 89

5.1.1 数据采集系统的基本功能 89

5.1.2 典型的数据采集系统结构 90

5.2 模拟信号的数字化处理 94

5.2.1 信号预处理 94

5.2.2 采样 95

5.2.3 频率混淆及其消除措施 97

5.2.4 数据采集系统的控制结构原理 98

5.2.5 孔径时间与数字化方式的选择 102

5.3 数据采集系统的主要构件 104

5.3.1 模拟多路转换器 104

5.3.2 检测信号的放大 108

5.3.3 采样保持电路 116

5.3.4 A/D转换器 117

5.3.5 D/A转换器 123

5.4 采样数据的预处理 125

5.4.1 采样数据的标度变换 125

5.4.2 测量通道非线性补偿 126

5.4.3 采样数据的数字滤波 129

5.4.4 剔除采样数据中的奇异项 132

5.4.5 去除或提取采样数据的趋势项 133

5.5 数据采集系统的抗干扰技术 134

5.5.1 数据采集系统中常见的干扰 135

5.5.2 模拟信号输入通道的抗干扰 137

5.5.3 长线传输的抗干扰措施 141

5.5.4 供电系统的抗干扰 146

5.5.5 接地问题 148

5.5.6 印制电路板及电路的抗干扰设计措施 151

5.5.7 数字电路的抗干扰措施 153

5.5.8 数据采集软件的抗干扰 154

5.6 虚拟仪器技术及其在数据采集中的应用 158

5.6.1 虚拟仪器的特点 158

5.6.2 虚拟仪器总线技术 159

5.6.3 虚拟仪器的构成 161

5.6.4 虚拟仪器在数据采集中的应用 163

5.6.5 虚拟仪器的发展方向 165

第6章 状态监测与故障诊断系统常用的传感器 166

6.1 概述 166

6.1.1 传感器的分类 166

6.1.2 监测与诊断系统传感器的特性及选用要求 167

6.2 温度传感器 171

6.2.1 热电偶温度传感器 171

6.2.2 热电阻温度传感器 174

6.2.3 半导体温度传感器 176

6.2.4 红外线传感器 177

6.3 电量测传感器 178

6.3.1 电流型电流传感器 178

6.3.2 高频电流传感器 181

6.3.3 磁敏电流传感器 183

6.4 振动传感器 185

6.4.1 电涡流位移传感器 185

6.4.2 压电式加速度传感器 190

6.4.3 磁电式速度传感器 196

6.4.4 压电式内置积分电路速度传感器 198

6.4.5 复合式振动传感器 198

6.5 测磁传感器 199

6.5.1 概述 199

6.5.2 磁敏电阻器 200

6.5.3 磁敏二极管 202

6.5.4 磁敏晶体管 203

6.6 光纤传感器 203

6.6.1 光纤传感器的分类及特性 203

6.6.2 光纤传感器的原理与应用 205

6.7 电气设备状态监测中其他常用传感器 207

6.7.1 气体敏感传感器 207

6.7.2 耦合式传感器 211

6.7.3 超声波传感器 212

6.7.4 磁光效应传感器 213

第7章 故障诊断中的信号处理技术 214

7.1 信号的分类与描述 214

7.1.1 信号的分类与基本描述 214

7.1.2 周期信号与离散谱 217

7.1.3 非周期信号的傅里叶变换 218

7.1.4 各态历经随机信号及其统计特性 221

7.2 信号的时域分析及时域平均法 222

7.2.1 信号的时域分析 222

7.2.2 时域平均法及其应用 223

7.3 相关分析 223

7.3.1 自相关函数及其应用 223

7.3.2 互相关函数及其应用 225

7.4 概率统计法 227

7.5 信号的频域分析与功率谱密度 230

7.5.1 傅里叶变换 230

7.5.2 功率谱密度 230

7.6 倒频谱分析 232

7.6.1 倒频谱分析原理 232

7.6.2 倒频谱分析在工程中的应用 233

7.7 噪声最优抵消与干扰自适应抑制 235

7.7.1 噪声最优抵消及其在电机故障诊断中的应用 235

7.7.2 干扰自适应抑制 238

7.8 频率细化分析 240

7.8.1 频率细化 240

7.8.2 基于复调制的细化方法 241

7.8.3 相位补偿细化方法 242

7.8.4 细化分析在工程中的应用 244

7.9 旋转电机瞬态信号分析与处理 244

7.9.1 跟踪轴心轨迹 244

7.9.2 波德（Bode）图 245

7.9.3 极坐标图 245

7.9.4 三维谱阵图 245

7.10 全息谱分析法 246

7.10.1 全息谱构成原理 246

7.10.2 三维全息谱在故障诊断中的应用 248

7.11 小波变换 249

7.11.1 短时傅里叶变换到小波变换 249

7.11.2 连续小波变换 252

7.11.3 离散小波变换 253

7.11.4 多分辨分析与小波包分析 254

7.12 小波变换在故障诊断中的应用 256

7.12.1 信号奇异性检测 256

7.12.2 小波分析用于信号消噪 259

7.12.3 信号和噪声的分离技术 262

7.12.4 特征提取 263

第8章 诊断理论与智能诊断方法 264

8.1 故障形态与故障机理 264

8.1.1 设备故障率时段及应采取的措施 264

8.1.2 设备故障机理 266

8.2 利用人体感官诊断设备故障 270

8.2.1 人体感官检测特性 270

8.2.2 人体感官异常诊断 276

8.3 基于逻辑的诊断与基于统计的诊断 278

8.3.1 基于逻辑的诊断 278

8.3.2 基于统计的诊断 281

8.4 基于模糊的诊断技术 281

8.4.1 模糊数学基础 282

8.4.2 模糊故障的诊断方法 283

8.5 基于样板的诊断 283

8.5.1 阈值诊断 283

8.5.2 频率特性诊断 284

8.5.3 指纹诊断 284

8.6 故障诊断中的参数辨识法 286

8.6.1 基于数学模型的故障诊断 286

8.6.2 故障诊断中的参数辨识法 287

8.6.3 最小二乘参数辨识法 288

8.6.4 利用参数辨识法诊断笼型异步电动机转子断条故障 289

8.6.5 最小二乘的递推算法 291

8.6.6 应用实例：异步电机定转子参数的辨识 292

8.7 故障诊断中的模式识别方法 296

8.7.1 模式识别的基本概念 296

8.7.2 故障诊断与模式识别 298

8.7.3 贝叶斯决策判据 300

8.7.4 从参数模型求特征 302

8.7.5 用K-L变换提取特征 304

8.7.6 模式识别在电机故障诊断中的应用 305

8.8 专家系统及其在电机故障诊断中的应用 310

8.8.1 人工智能诊断技术 310

8.8.2 专家系统（ES）及其结构 311

8.8.3 知识与知识表示 317

8.8.4 专家系统中不确定性知识的表示和处理 320

8.8.5 推理诊断方法 323

8.8.6 故障诊断专家系统 326

8.8.7 电力设备故障诊断专家系统的应用实例之一：发电机绝缘故障模糊专家系统 329

8.8.8 电力设备故障诊断专家系统的应用实例之二：汽轮发电机在线诊断专家系统 332

8.9 人工神经网络在故障诊断中的应用 334

8.9.1 人工神经网络基础 335

8.9.2 故障诊断典型神经网络 339

8.9.3 基于人工神经网络的电机故障诊断方法 345

8.9.4 应用实例之一：基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统 347

8.9.5 应用实例之二：基于人工神经网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断 350

8.10 其他人工智能技术在故障诊断中的应用 351

8.10.1 基于模糊神经网络的电机故障诊断方法 351

8.10.2 基于遗传算法的电机故障诊断方法 352

第9章 电机寿命预测技术 354

9.1 概述 354

9.1.1 基本概念 354

9.1.2 国内外电力设备寿命评估技术的研究动态 355

9.2 电气设备寿命评估的方法及理论 356

9.2.1 寿命评估方法简介 356

9.2.2 基于异常现象信息的故障诊断与故障预测 357

9.3 旋转电机寿命预测 359

9.3.1 电机主要部件时效老化的原因与预测方法 359

9.3.2 定子绕组寿命预测——马尔可夫概率模型法 361

9.3.3 转子及部件寿命预测 363

9.4 电机寿命预测实例分析 367

9.4.1 预测大电机绝缘寿命的方法 367

9.4.2 三相异步电动机绝缘可靠性寿命预测 370

第3篇 电机故障诊断应用技术与实例 375

第10章 电机温度与红外诊断技术 375

10.1 红外测温与红外诊断基础 375

10.1.1 红外基础知识 375

10.1.2 红外测温与红外诊断的技术特点 377

10.2 红外诊断常用的基本仪器 379

10.2.1 红外诊断仪器简介 379

10.2.2 红外辐射测温仪 381

10.2.3 红外线行扫描仪 385

10.2.4 红外热电视 387

10.2.5 红外热像仪 389

10.3 红外诊断技术 394

10.3.1 红外检测的要求 394

10.3.2 红外诊断技术 395

10.4 电机故障红外诊断 397

10.4.1 发电机定子线棒接头故障的红外诊断 398

10.4.2 定子铁心故障的红外诊断 401

10.4.3 电刷和集电环故障的红外诊断 403

10.4.4 电动机故障红外诊断 404

10.4.5 应用实例之一：应用红外诊断技术诊断发电机缺陷 404

10.4.6 应用实例之二：大型电动机转子温度红外监控系统 405

10.4.7 应用实例之三：大中型电动机转子温度的测量 408

第11章 电机绝缘监测与诊断 411

11.1 电机的绝缘结构 411

11.1.1 低压电机的绝缘结构 411

11.1.2 高压电机的绝缘结构 412

11.1.3 Y2系列异步电动机的绝缘结构 413

11.1.4 大电机定子绕组绝缘新技术：用圆形电缆取代矩形线棒 415

11.2 电机绝缘老化的诊断内容与判定标准 417

11.2.1 电机绝缘老化 417

11.2.2 电气设备绝缘的特征量 419

11.2.3 电机绝缘诊断内容与诊断项目 420

11.2.4 电机绕组绝缘的有关判定标准 422

11.3 电机绝缘测试（离线试验） 431

11.3.1 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验纵览 431

11.3.2 电机绝缘电阻与极化指数 433

11.3.3 工频交流耐压试验 441

11.3.4 直流泄漏和直流耐压试验 442

11.3.5 介质损耗角正切tgδ及其增量△tgδ 445

11.3.6 高压电机定子绕组超低频耐压试验 448

11.3.7 匝间绝缘的检查方法和耐压试验 450

11.3.8 绝缘电阻过低的诊断 454

11.4 局部放电及其离线诊断 456

11.4.1 电机局部放电产生的机理与特征 456

11.4.2 电机局部放电特性分析 464

11.4.3 电机局部放电的测量与试验 466

11.4.4 电机局部放电的诊断 477

11.5 电机局部放电的在线监测与诊断 480

11.5.1 发电机局部放电在线监测技术 480

11.5.2 在线测试与传统测试方法的联系 485

11.5.3 干扰信号特性及在线诊断的降噪声技术 487

11.5.4 测试数据分析以及对策 489

11.5.5 诊断实例 491

11.5.6 发电机局部放电在线监测系统 494

附录11.A GB 50150—2006《电气装置安装工程 电气设备交接试验标准》（电机部分） 501

第12章 电机振动的监测与诊断 510

12.1 振动及其分析基础 510

12.1.1 振动与故障的关系 510

12.1.2 振动的基本知识 511

12.1.3 振动的分类 513

12.1.4 旋转机械的状态特征参量 516

12.2 电机振动故障机理 518

12.2.1 概述 518

12.2.2 定子异常产生的电磁振动 519

12.2.3 转子绕组故障引起的电磁振动 521

12.2.4 气隙不均匀和电磁谐振引起的电磁振动 524

12.2.5 发电机转子中心位置偏移引起的振动增大 526

12.2.6 发电机不对称负载引起的电磁振动 527

12.2.7 转子不平衡产生的机械振动故障机理 527

12.2.8 不对中的故障机理与诊断 531

12.2.9 油膜轴承的故障机理与诊断 534

12.2.10 转轴裂纹的故障机理与诊断 543

12.2.11 转子动静碰磨故障的诊断 546

12.2.12 引起旋转电机振动的其他因素 548

12.2.13 旋转机械振动原因分析与振动机理识别表 550

12.3 电机振动监测 572

12.3.1 概述 572

12.3.2 振动的常用测试设备 573

12.3.3 电机振动测定的一般要求 580

12.3.4 振动检测 587

12.3.5 旋转机械振动相位检测 594

12.3.6 轴心轨迹与轴心位置的测量 596

12.3.7 旋转机械轴向位移测量 598

12.4 基于振动异常的电机故障诊断 599

12.4.1 基于振动的电机故障诊断的思路 599

12.4.2 电机振动故障诊断的程序与内容 601

12.4.3 电机轴承振动的诊断 604

12.4.4 电厂风机电动机的振动诊断及处理 607

12.4.5 立式电动机振动的诊断 610

12.4.6 同步电动机振动的诊断 611

12.4.7 基于定子振动特征的转子绕组短路故障识别 613

12.5 电机扭转振动（扭振）的监测与诊断 617

12.5.1 发电机组的扭振 617

12.5.2 大型电动机的扭振 619

12.5.3 轴系扭振的危害 623

12.5.4 扭振的测量 624

12.5.5 扭振诊断系统实例之一：轧钢机扭振诊断 626

12.5.6 扭振诊断系统实例之二：汽轮发电机组扭振监测与远程诊断 627

第13章 电机噪声的测量与诊断 630

13.1 噪声及其评测 630

13.1.1 噪声的基本概念 630

13.1.2 噪声的类型 631

13.1.3 噪声的频谱 632

13.1.4 噪声的评价 633

13.2 电机的噪声 636

13.2.1 电磁噪声 636

13.2.2 机械噪声 639

13.2.3 空气动力噪声的产生与控制 641

13.3 负载对电机噪声的影响 642

13.3.1 负载对电机系统模态特性的影响 642

13.3.2 负载对电机电磁噪声的影响 643

13.3.3 负载对电机噪声影响的实验及分析 645

13.4 常用噪声测量仪器 646

13.5 电机噪声的测量方法 651

13.5.1 测量项目与测量时电机的状态要求 651

13.5.2 电机噪声的工程测定方法 652

13.5.3 噪声测量结果的计算 655

13.5.4 电机噪声限值 658

13.6 电机噪声测试新技术 658

13.6.1 声强法测试旋转电机噪声 658

13.6.2 用精密声级计测量电机噪声 660

13.6.3 基于神经网络的车用电机噪声性能在线检测技术 664

13.7 电机噪声诊断技术 666

13.7.1 电动机噪声的简易诊断 667

13.7.2 噪声的听诊 668

13.7.3 基于仪器进行电机噪声诊断 670

13.7.4 电机噪声故障诊断中噪声信号处理方法 671

13.7.5 噪声信号的声源检测与故障诊断 674

第14章 电机轴承的故障诊断 676

14.1 概述 676

14.1.1 滚动轴承典型结构及振动参数 676

14.1.2 滚动轴承故障的主要形式与原因 677

14.1.3 滚动轴承故障诊断技术 680

14.2 滚动轴承的振动机理与信号特征 682

14.2.1 正常轴承的振动信号特征 682

14.2.2 故障轴承振动信号特点 683

14.3 滚动轴承的振动测量与诊断技术 685

14.3.1 滚动轴承故障信号的测量与分析 685

14.3.2 滚动轴承的简易诊断 685

14.3.3 滚动轴承损伤的特征频率 688

14.4 电机轴承的诊断新技术与实例分析 691

14.4.1 异步电机轴承故障检测技术 691

14.4.2 基于小波变换及经验模式分解的电机轴承早期故障诊断 694

14.4.3 电动机滚动轴承的故障诊断实例 698

第15章 电动机的监测与诊断技术 702

15.1 电动机基本结构原理 702

15.1.1 异步电动机的结构与分类 702

15.1.2 三相异步电动机的性能与技术参数 705

15.2 电动机故障 709

15.2.1 电动机故障类型与常见异常现象分析 709

15.2.2 高压电动机故障发生情况 713

15.2.3 电动机发生故障的原因分析 716

15.2.4 电动机定子绕组的故障 718

15.2.5 异步电动机转子绕组故障 720

15.2.6 定子铁心故障 723

15.3 电动机故障简易诊断技术 723

15.3.1 电动机的故障检测诊断方法 724

15.3.2 电动机定子绕组故障诊断 730

15.3.3 转子绕组故障及转子不平衡故障诊断 737

15.3.4 起动困难故障诊断 739

15.3.5 电动机转速偏低及带负载能力差的诊断 741

15.3.6 从电动机电流异常诊断电动机故障 744

15.3.7 电动机过热故障的检测与诊断 745

15.3.8 电动机振动和响声异常故障的诊断 746

15.3.9 绕线转子异步电动机故障诊断 748

15.3.10 同步电动机故障诊断 751

15.4 定子绕组故障的精密诊断 754

15.4.1 定子绕组故障精密诊断技术概述 754

15.4.2 基于不平衡电流的模糊诊断方法 756

15.4.3 基于定子电流相位的诊断方法 759

15.4.4 基于定子负序视在阻抗的诊断方法 764

15.4.5 基于相关分析的诊断方法 771

15.4.6 基于瞬时功率分解算法的诊断方法 774

15.4.7 定子绕组匝间短路在线监测方法 780

15.4.8 定子绕组在线温度监测方法 783

15.5 转子绕组故障精密诊断 786

15.5.1 概述 786

15.5.2 基于起动电流的时变频谱的诊断方法 788

15.5.3 利用起动电流中的特定频率分量进行诊断 791

15.5.4 利用失电残余电压进行诊断 792

15.5.5 基于定子电流Hilbert变换解调处理的诊断方法 797

15.5.6 基于小波分析的诊断方法 799

15.5.7 基于电磁转矩小波变换的诊断方法 803

15.5.8 基于定子单相瞬时功率信号频谱的诊断方法 808

15.5.9 基于最小二乘支持矢量机的诊断方法 810

15.5.10 基于随机共振理论的诊断方法 817

15.6 电动机故障诊断新技术 821

15.6.1 基于Petri网的电动机故障诊断方法 821

15.6.2 电动机故障的逻辑诊断方法 825

15.6.3 基于混沌神经网络动态联想记忆的诊断方法 829

15.6.4 多传感器数据融合方法故障诊断 832

15.6.5 转子断条与定子绕组匝间短路双重故障诊断 835

第16章 发电机故障诊断技术 842

16.1 发电机故障及其诊断技术概况 842

16.1.1 发电机故障的有关统计及分析 842

16.1.2 发电机故障诊断的意义 849

16.1.3 同步发电机故障分类 850

16.1.4 发电机故障的机理、征兆和诊断方法 852

16.1.5 同步发电机故障诊断的研究概况 855

16.1.6 本章主要内容 857

16.2 定子绕组短路故障 858

16.2.1 定子绕组短路故障原因 858

16.2.2 定子绕组短路故障发生的时间与位置 866

16.2.3 防止定子绕组短路的对策 867

16.2.4 采用表面电位法查找定子端部绝缘缺陷 870

16.3 定子绕组匝间短路 872

16.3.1 发电机匝间短路内部故障计算方法 873

16.3.2 定子绕组匝间短路对发电机定、转子径向振动特性的影响 873

16.3.3 基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路故障诊断 878

16.4 定子绕组接地 880

16.4.1 定子绕组接地故障 880

16.4.2 实例分析：国产600MW发电机定子绕组接地故障 881

16.4.3 发电机定子绕组接地故障诊断方法探讨 884

16.4.4 发电机定子绕组单相接地故障的定位方法 888

16.5 定子绕组导线的断股 892

16.5.1 定子绕组故障及原因分析 892

16.5.2 断股故障征兆与诊断 897

16.5.3 基于电阻差别的断股分析 899

16.5.4 防止导线断股措施 899

16.6 定子绕组漏水故障 900

16.6.1 漏水部位及原因分析 900

16.6.2 漏水部位的查找诊断 901

16.6.3 近期发生的发电机定子漏水原因及对策 904

16.7 转子绕组接地故障 906

16.7.1 转子接地故障的类型与引起原因 907

16.7.2 转子绕组接地故障的检查和试验 910

16.7.3 三个典型实例分析 914

16.7.4 发电机转子接地故障监测系统 925

16.8 转子绕组匝间短路（一）：故障分析与诊断方法 927

16.8.1 发电机匝间短路的原因与分类 927

16.8.2 发电机转子绕组匝间短路故障机理 929

16.8.3 故障检测方法 936

16.8.4 不拔护环诊断大型汽轮发电机转子绕组匝间短路位置 945

16.8.5 典型实例检查分析 952

16.8.6 气隙探测线圈法与RSO法检测实例波形分析与比较 957

16.8.7 转子匝间短路对发电机定、转子振动特性的影响 962

16.8.8 转子匝间短路时励磁电流谐波特性 965

16.9 转子绕组匝间短路（二）：监测与诊断新技术 968

16.9.1 基于行波法的诊断技术 968

16.9.2 基于励磁电流相对变化率的诊断技术 974

16.9.3 人工神经网络在转子绕组匝间短路中的应用 979

16.9.4 遗传规划法在转子绕组匝间短路诊断中的应用 986

16.9.5 基于定子线圈探测的故障识别技术 992

16.9.6 基于探测线圈与小波分析的在线监测技术 998

16.10 轴电压的检测与诊断 1000

16.10.1 轴电压的产生机理 1001

16.10.2 轴电压的防护 1003

16.10.3 轴电压的测量 1005

16.10.4 轴电压的在线检测 1007

参考文献 1008