Neural Network Based Detection of Partial Discharge in HV Motors
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
خلاصة الرسالة الاسم:يحيى أحمد عسيري عنوان الرسالة:اكتشاف عيوب التفريغ الجزئي في محركات الجهد العالي باستخدام الشبكات العصبية التخصص:هندسة كهربائية تاريخ المناقشة: يونيو 2010 ناقشت هذه الأطروحة بشكل عام استخدام واحدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي (الشبكات العصبية) لتصنيف ستة (6) أنواع مختلفة من التفريغ الجزئي في عوازل محركات الجهد العالي. بعد مناقشة أهمية المحركات الكهربائية واستخدامها في مجموعة واسعة من التطبيقات، تم مناقشة استخدام تقنيات مختلفة في الكشف عن عيوب المحركات الكهربائية. تسهم عيوب ملفات الجزء الثابت بنحو 30-40 ٪ من مجموع عيوب المحركات الكهربائية وفقا لإحصائياتIEEE و EPRI. بالتركيز على معدات الجهد العالي، نجد أن السبب الأول وفق إحصائياتIEEE يبين أن نسبة ما يصل الى 90 ٪ من تعطل معدات الجهد العالي يمكن أن يعزى إلى تدهور نظام العزل الكهربائي. الأهمية المتعاظمة لنظام العزل الكهربائي في محركات الجهد العالي تبرر دراسة و بحث واحد من أهم أسباب فشل العزل و نعني هنا التفريغ الجزئي. تم جمع بيانات وقياسات متعددة ومتنوعة عن التفريغ الجزئي في محركات الجهد العالي وتم أيضا جمع بيانات من محركات سليمة لا تعاني مشاكل التفريغ الجزئي. عولجت هذه القياسات و القراءات التي أعدت للاستخدام مع الشبكات العصبية خلال مرحلة التهيئة المبدئية باستخدام بعض الأساليب الإحصائية مثل القيم القصوى والدنيا، قيم الوحدة، ووسائل الكشف عن الغلاف. كذلك تم استخدام بعضا من تقنيات معالجة الإشارات مثلPCA و ISOMAP. عند إجراء تدريب و اختبار الشبكات العصبية تم استخدام اثنتين من البرمجيات هما البرنامج الشهير للتطبيقات العلمية ،MATLAB، الذي استخدم للحصول على ,PCA ,ISOMAP و النماذج الأحادية للشبكات العصبية لأنواع التفريغ الجزئي المختلفة. كما استخدم برنامج NeuralSight كأداة أخرى متخصصة في تطبيقات الشبكات العصبية. MATLAB كان أداة مثالية لحساب PCA و ISOMAP بينما لم يرتق للأسف للتوقعات في تصنيف عيوب التفريغ الجزئي. على العكس من ذلك كان أداءNeuralSight دقيقا للغاية عندما تم تدريب الشبكات العصبية واختبارها عليه. علاوة على ذلك، تمكنا من استخدام ميزة بناء نماذج متعددة لتصنيف العيوب المتداخلة من التفريغ الجزئي بدقة و صلت 98-99 % في حين أن البحوث السابقة التي أجريت عالميا لم تتجاوز نسبة دقة التصنيف فيها 79 %. ماجستير الهندسة جامعة الملك فهد للبترول والمعادن الظهران – المملكة العربية السعودية يونيو - 2010