본 논문에서는 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 원통형 동기발전기 회전자 권선의 층간단락을 진단하는 방법에 대해 기술하였다. 제안하는 방법에서는 회전자 권선의 층간단락 진단을 위해 다중해상도 분석을 이용하여 회전자 전류를 여러 스케일 영역으로 분할한 후, 각 영역에서의 신호의 에너지 값을 비교하였다. 실험적인 결과는 특정 회전자 슬롯 내에 25%, 42%, 67%, 83%, 99%단락이 발생한 경우와 정상적인 경우를 비교한 것으로, 그 편차는 층간단락 비율에 반비례하여 나타났다. 이러한 실험적인 결과는 제안한 이산 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 원통형 동기발전기 회전자 권선의 충간단락 진단에 적절함을 보여준다.
This paper describes a method for the detection of shorted-turn in the cylindrical synchronous generator rotor windings based on the discrete wavelet transform. Multi-resolution analysis(MRA) based on discrete wavelet transform provides a set of decomposed signals in independent frequency bands, which contain independent dynamic information due to the orthogonality of wavelet function. In the proposed method, shorted-turn detection in rotor windings is based on the decomposition of the rotor currents, where wavelet coefficients of these signals have been extracted. Comparing these extracted coefficients is used for diagnosing the healthy machine from faulty machine. Experimental results are presented for healthy, and machines with 25%, 42%, 67%, 83%, 99% inter-turn short circuits in a rotor slot. Deviation of wavelet coefficients in healthy mode from faulty modes depicts the inverse proportion of shorted-turns. Experimental results show the effectiveness of the proposed method for shorted-turn detection in the cylindrical synchronous generator rotor windings.
