课题组赵寿旺在MST提交的论文题目是：Incipient fault detection and condition assessment in DFIGs based on external leakage flux sensing and modified multiscale poincare plots analysis，文章主要作者包括西安交通大学赵寿旺，陈玉教授，梁锋，张思超， Nadeem Shahbaz，王双助理教授，成永红教授，合作作者包括西安热工研究院有限公司新能源技术部赵勇，邓巍。

该论文主要是采用外部漏磁通监测方式对双馈风力发电机定子匝间短路进行故障诊断与状态评估。对于大功率双馈感应发电机（DFIG）来说，匝间短路(ITSC)故障的早期检测和严重程度评估困难突出。为此，提出一种基于外部漏磁感知和改进的多尺度庞加莱图(MMSPP)的相结合的方式进行故障检测和状态评估。在双馈风力发电机的轴端位置安装了外部漏磁通传感器，以监测定子匝间短路故障。多尺度庞加莱映射用于捕捉双馈发电机外漏通感应信号的行为演化和变化。对MMSPP提取的漏磁通轨迹特征进行特征分析，通过参数优化的支持向量数据描述建立状态评估指标。在100 kW的DFIG平台上实现并验证了所提方法的有效性，对初始匝间短路(主要考虑2匝ITSC)进行了检测，并评估了0%、50%和100%不同负载条件下的匝间短路的严重度(3 ~ 8匝ITSC)。实验结果表明，该方法对风力发电机匝间低匝数故障的早期检测以及对匝间低匝数故障严重程度的相对量化是可行的。

本论文相关工作获中国华能集团总部科技项目(No.HNKJ20-H72-02)，2023年度陕西省重点研发计划一般项目(No.2023-YBGY-116)以及陕西省科技创新引领计划(No. 2022KXJ-68)的资助。

Measurement Science and Technology(MST)是英国物理学会IOP Publishing旗下的著名期刊, 入选中国仪器仪表学会仪器仪表领域高质量科技期刊分级目录T1级别，期刊也是世界上最古老的科学仪器和测量期刊，已创刊100周年，该刊发文范围涵盖整个测量科学和传感器技术的理论、实践和应用。