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Turn to turn fault detection and classification in stator winding of synchronous generators based on terminal voltage waveform components

机译：基于端电压波形分量的同步发电机定子绕组匝间故障检测与分类

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In this paper, a novel method is presented to detect and classify turn-turn faults (TTF) in stator winding of the synchronous generators on the basis of resulting harmonics contents in the terminal voltage waveforms. Analytical results by using Decision Tree (DT) show that this algorithm is practicable using only the first harmonic of residual voltage and only two harmonic component values. Simulations in Maxwell software are done using Fuji's technical documents and data sheets of an actual salient pole synchronous generator (one unit of an Iran's hydroelectric power plants) and all of related parameters (such as B-H curve, unsymmetrical air gap and pole saliency, slot-teeth effect, and so on) are considered to obtain a comprehensive model, without any simplifier assumption.
机译：本文提出了一种基于端电压波形中产生的谐波含量来检测和分类同步发电机定子绕组中匝间故障（TTF）的新方法。使用决策树（DT）进行的分析结果表明，仅使用残留电压的一次谐波和仅使用两个谐波分量值，该算法是可行的。使用富士公司的技术文档和实际凸极同步发电机（伊朗水力发电厂的一台）以及所有相关参数（例如BH曲线，不对称气隙和磁极显着性，槽缝）对Maxwell软件进行仿真。牙齿效应等）被认为可以得到一个综合模型，而无需任何简化假设。

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