CN111929579A - 发电机在线故障诊断方法、设备及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种发电机在线故障诊断方法、设备及计算机设备，上述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈。当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。所述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

Description

发电机在线故障诊断方法、设备及计算机设备

技术领域

本申请涉及安全生产及事故预测技术领域，特别是涉及一种发电机在线故障诊断方法、设备及计算机设备。

背景技术

现代电力系统中发电机的单机容量越来越大，发电机是发电过程中的主要设备，由于造价昂贵，结构复杂，一旦遭到破坏，需要的检修期长，因此要求有很高的运行可靠性。并且就目前的电力能源结构而言，发电机的年运行小时数和满负荷率都较以往有较大变化，无论是传统燃煤机组还是新能源机组，发电机的运行可靠性显得尤为重要和突出。多年来的事故统计结果表明，发电机事故的发生往往是由于对故障的早期先兆缺乏认识或没有给予足够的重视，未能及时处理、消灭故障于萌芽阶段；有时甚至会因故障的发展而导致恶性事故的发生，给电力生产乃至国民经济带来巨大的损失。

为了及早发现发电机的故障，防患于未然，对发电机进行在线的状态监测（趋势比较和动态监测）和早期诊断是非常必要的。定子温度类故障是发电机故障中的一大类故障。科学判断温度是否异常是合理诊断定子温度类故障的关键。

现有发电机的状态监测技术和数据分析方法大都是传统设备监测技术和手段的移植，普遍是通过额外增加传感器或特殊在线监测装置，该方法既需要额外增加部件监测装置的成本，又很难准确反映整个发电机部件特征参数的故障态势，往往导致发电机的故障得不到有效的预警。此外，相比单个发电机控制系统，整个发电机组控制系统监测数据的采集周期一般较长，通过其特征参数时间序列的故障判断方法，也很难准确评估一些潜在隐性的故障状态。因此，直接利用所有监测参数进行状态评估将导致海量数据分析的复杂性；传统故障理论的异常分析方法，很难适应发电机监测参数的相关性、异常性和不确定性问题。

发明内容

基于此，本申请提供一种发电机在线故障诊断方法、设备及计算机设备，通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

一种发电机在线故障诊断方法，包括：

建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数；

设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值；

当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

在其中一个实施例中，建立所述发电机热等效模型的步骤包括：

根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型；

利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

在其中一个实施例中，还包括：

采集发电机运行测点数据，并运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数；

利用所述不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数；

此时，当所述发电机运行修正参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

在其中一个实施例中，还包括：

划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

在其中一个实施例中，所述划分故障类型的步骤包括：

在不同工况下，对所述发电机热等效模型进行仿真，以划分故障类型。

一种发电机在线故障诊断设备，包括：

模型获取单元，用于建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数；

判断单元，用于设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值；以及运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数；

处理单元，用于进行异常预警。

在其中一个实施例中，所述模型获取单元还用于根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型，并利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

在其中一个实施例中，所述模型获取单元还用于利用所述不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数。

在其中一个实施例中，所述处理单元还用于划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述的发电机在线故障诊断方法的步骤。

上述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈。当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。所述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一个实施例提供的发电机在线故障诊断方法流程示意图；

图2为本申请一个实施例提供的发电机在线故障诊断方法示意图；

图3为本申请一个实施例提供的建立发电机温度计算模型示意图；

图4为本申请一个实施例提供的分解协调方法辅助发电机故障分析方法示意图；

图5为本申请一个实施例提供的发电机故障指示模型流程图；

图6为本申请一个实施例提供的发电机在线故障诊断设备结构示意图。

主要元件附图标号说明

10、模型获取单元；20、判断单元；30、处理单元。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一获取模块称为第二获取模块，且类似地，可将第二获取模块称为第一获取模块。第一获取模块和第二获取模块两者都是获取模块，但其不是同一个获取模块。

需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

对于水-氢-氢冷却的大型汽轮发电机，在定子每一个线圈的出水端都装有温度测点，同时，在每个槽的上下层线棒之间也都埋有槽内检温计。汽轮发电机的国际标准和我国的标准都对上述测温点的温度限值做了明确的规定。一旦温度超过这些限值，发电机监控系统将报警，采取降负荷或停机措施。需要指出的是，上述标准中规定的数值反映的只是冷却系统及绝缘材料所能承受的温度，不是为故障诊断所制订的直接判据。另一方面，由于温度测点异常造成的温升超限“误报”或“不报”，也会导致机组“误停机”或“事故扩大”的恶劣局面。

考虑到单/多台发电机往往需要在不同负载下工作，需要检测的参数众多，为了对任意负载条件下发电机系统是否存在故障进行判断，一个先决条件就是要知道当前发电机运行状况是否正常，传统的技术方案中以多屏报表形式无法进行运行条件（如温度）变化趋势合理性判断。

按照运行规程规定，正常情况下发电机定子铁芯及线圈温度、风温、水温、氢压、水压、定子电流、定子电压、转子电流、转子电压不允许超过限值。一般而言，发电机厂家都会给出运行时的最大允许值或上下限值，但是在任何工况下都用最大允许值或上下限值来评价发电机运行状况是极其不科学的。

基于此，请参见图1，本申请提供一种发电机在线故障诊断方法。所述发电机在线故障诊断方法包括：

S10，建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。

S20，设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值。

S30，当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

所述发电机热等效模型包括对电气量和热传导的约束，即所述发电机热等效模型既可以反应发电机各测点的温度，也可以反应各部位之间的热传导关系。

可选的，可以通过收集一段时间内发电机运行温度数据，按照样本距离最小原则划分不同温度等级，进而设置运行参数阈值。当然，可以理解的是，上述方式是设置运行参数阈值的一种方式，可以利用本领域技术人员所知的任意一种方式实现对运行参数阈值的设置。

请一并参见图2，利用发电机主要参数与设备基础数据，建立发电机各个部分的参数模型，并根据初始运行数据经过数学模型的函数逼近或迭代计算可以建立发电机热等效模型，进而可以得到反映发电机运行状态的计算参数。进而利用发电机运行计算参数与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等初期故障的发生和恶化。

本实施例中，上述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈。当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。所述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

请参见图3，在其中一个实施例中，建立所述发电机热等效模型的步骤包括：

根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型。利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

所述发电机的电气量信息可以为定子电压、定子电流、转子电压、转子电流、发电机输出有功功率、发电机输出无功功率、发电机频率、发电机进氢压力、定子冷却水流量。所述发电机的电气量信息还可以为定子线圈电阻随温度变化曲线、转子线圈电阻随温度变化曲线等，计算发电机定子、转子的损耗（铜损、铁损）。可以根据发电机的物理参数，绘制出发电机热传导路径示意图，进而得到热传导关系。

请一并参见图4，为了建立发电机热等效模型可以采用分解协调方法可以通过少量的边界信息交换（热传导关系）实现发电机定子、转子和铁芯温度的计算，从而建立约束条件方程，对发电机运行计算参数的预测算法提供约束条件，进而使得发电机运行计算参数满足温度约束，且符合历史数据的趋势情况。

在其中一个实施例中，为了提高发电机运行计算参数的准确度，所述发电机在线故障诊断方法还包括：

采集发电机运行测点数据，并运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数。利用所述不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数。此时，当所述发电机运行修正参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

将采集的发电机运行测点数据进行趋势分析后，对所述发电机运行计算参数进行修正。发电机运行测点数据类型包括发电机定子铁芯温度、发电机定子铁芯温度、发电机定子线圈出水温度、发电机定子线棒温度、发电机冷热风温度、发电机励端铜屏蔽温度、发电机励端压指温、发电机励端压圈温度、发电机汽端压指温度、发电机汽端压圈温度、发电机汽端铜屏蔽温度、发电机冷却器出风区(冷风)温度、发电机定子引出线三相出水温度。

本实施例中，基于大数据趋势分析，将采集的发电机运行数据进行趋势分析，并与预警阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

请参见图5，在其中一个实施例中，所述发电机在线故障诊断方法还包括：

划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

在其中一个可选的实施例中，所述划分故障类型的步骤为在不同工况下，对所述发电机热等效模型进行仿真，以划分故障类型。即可以通过仿真不同负荷（有功、无功、进相、迟相）、氢压（温）、水压（温）对所述建立发电机热等效模型的影响，进而完成对不同种类的发电机故障进行建模，以建立故障指示模型。在不同类型的发电机故障下设置各发电机运行计算参数的范围，同时分别对各类故障的严重程度进行评级。最后根据运行指标参数判断发电机是否存在局部故障，提醒工作人员发电机异常情况，避免故障发生。

请参见图6，本申请提供一种发电机在线故障诊断设备。所述发电机在线故障诊断设备包括模型获取单元10、判断单元20以及处理单元30。

所述模型获取单元10用于建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。所述判断单元20用于设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值。所述判断单元20还用于运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数。所述处理单元30用于进行异常预警。

所述发电机热等效模型包括对电气量和热传导的约束，即所述发电机热等效模型既可以反应发电机各测点的温度，也可以反应各部位之间的热传导关系。

可选的，可以通过收集一段时间内发电机运行温度数据，按照样本距离最小原则划分不同温度等级，进而设置运行参数阈值。当然，可以理解的是，上述方式是设置运行参数阈值的一种方式，可以利用本领域技术人员所知的任意一种方式实现对运行参数阈值的设置。

请一并参见图2，利用发电机主要参数与设备基础数据，建立发电机各个部分的参数模型，并根据初始运行数据经过数学模型的函数逼近或迭代计算可以建立发电机热等效模型，进而可以得到反映发电机运行状态的计算参数。进而利用发电机运行计算参数与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等初期故障的发生和恶化。

本实施例中，上述发电机在线故障诊断设备通过建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈。当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。所述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

在其中一个实施例中，所述模型获取单元10还用于根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型，并利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

所述发电机的电气量信息可以为定子电压、定子电流、转子电压、转子电流、发电机输出有功功率、发电机输出无功功率、发电机频率、发电机进氢压力、定子冷却水流量。所述发电机的电气量信息还可以为定子线圈电阻随温度变化曲线、转子线圈电阻随温度变化曲线等，计算发电机定子、转子的损耗（铜损、铁损）。可以根据发电机的物理参数，绘制出发电机热传导路径示意图，进而得到热传导关系。

请一并参见图4，为了建立发电机热等效模型可以采用分解协调方法可以通过少量的边界信息交换（热传导关系）实现发电机定子、转子和铁芯温度的计算，从而建立约束条件方程，对发电机运行计算参数的预测算法提供约束条件，进而使得发电机运行计算参数满足温度约束，且符合历史数据的趋势情况。

在其中一个实施例中，所述模型获取单元10还用于利用所述不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数。

将采集的发电机运行测点数据进行趋势分析后，对所述发电机运行计算参数进行修正。发电机运行测点数据类型包括发电机定子铁芯温度、发电机定子铁芯温度、发电机定子线圈出水温度、发电机定子线棒温度、发电机冷热风温度、发电机励端铜屏蔽温度、发电机励端压指温、发电机励端压圈温度、发电机汽端压指温度、发电机汽端压圈温度、发电机汽端铜屏蔽温度、发电机冷却器出风区(冷风)温度、发电机定子引出线三相出水温度。

本实施例中，基于大数据趋势分析，将采集的发电机运行数据进行趋势分析，并与预警阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

在其中一个实施例中，所述处理单元30还用于划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

在其中一个可选的实施例中，所述划分故障类型的步骤为在不同工况下，对所述发电机热等效模型进行仿真，以划分故障类型。即可以通过仿真不同负荷（有功、无功、进相、迟相）、氢压（温）、水压（温）对所述建立发电机热等效模型的影响，进而完成对不同种类的发电机故障进行建模，以建立故障指示模型。在不同类型的发电机故障下设置各发电机运行计算参数的范围，同时分别对各类故障的严重程度进行评级。最后根据运行指标参数判断发电机是否存在局部故障，提醒工作人员发电机异常情况，避免故障发生。

本申请提供一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述的发电机在线故障诊断方法的步骤。

存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的磁共振成像方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述发电机在线故障诊断方法。

存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序。存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本实施例中，上述计算机设备实现上述发电机在线故障诊断方法，通过建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数。设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈。当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。所述发电机在线故障诊断方法通过建立发电机热等效模型可以得到反映发电机运行状态的参数，并与运行参数阈值进行比较，从而得到发电机运行健康状况的指标参数，随时提醒运行人员发电机存在异常状况，避免发电机水路堵塞、局部高温、电压电流超限等故障的发生和恶化。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种发电机在线故障诊断方法，其特征在于，包括：

建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数；

设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值；

当所述发电机运行计算参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

2.根据权利要求1所述的发电机在线故障诊断方法，其特征在于，建立所述发电机热等效模型的步骤包括：

根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型；

利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

3.根据权利要求1所述的发电机在线故障诊断方法，其特征在于，还包括：

采集发电机运行测点数据，并运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数；

利用所述不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数；

此时，当所述发电机运行修正参数大于或者等于所述运行参数阈值时，进行异常预警。

4.根据权利要求1所述的发电机在线故障诊断方法，其特征在于，还包括：

划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

5.根据权利要求4所述的发电机在线故障诊断方法，其特征在于，所述划分故障类型的步骤包括：

在不同工况下，对所述发电机热等效模型进行仿真，以划分故障类型。

6.一种发电机在线故障诊断设备，其特征在于，包括：

模型获取单元，用于建立发电机热等效模型，并利用所述发电机热等效模型，获取发电机运行计算参数；

判断单元，用于设置运行参数阈值，并判断所述发电机运行计算参数是否大于或者等于所述运行参数阈值；以及运用大数据分析方法预计不同工况下的发电机运行参数；

处理单元，用于进行异常预警。

7.根据权利要求6所述的发电机在线故障诊断设备，其特征在于，所述模型获取单元还用于根据发电机的电气量信息，分别建立定子线圈温度子模型、转子线圈温度子模型以及铁芯温度子模型，并利用热传导关系作为约束条件，对所述定子线圈温度子模型、所述转子线圈温度子模型以及所述铁芯温度子模型进行计算，以建立所述发电机热等效模型。

8.根据权利要求7所述的发电机在线故障诊断设备，其特征在于，所述模型获取单元还用于利用不同工况下的发电机运行参数对所述发电机运行计算参数进行修正，以获取发电机运行修正参数。

9.根据权利要求8所述的发电机在线故障诊断设备，其特征在于，所述处理单元还用于划分故障类型，并对相应的故障类型进行危险等级划分。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的发电机在线故障诊断方法的步骤。

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