模糊识别在变压器故障诊断中的应用

本文提出了利用模糊模式识别判断变压器故障的新思路，以放电 过热故障为诊断识别模糊集，通过建立它们的模糊隶属函数，对每一种故障进行隶判断，以确定故障到了较理想的结果。本文的思想对电力系统的故障诊断及自动控制有一定的参考价值。     

模糊识别在入侵检测系统中的应用

现阶段研究的模糊识别有基于模糊规则的,基于综合评判和基于模糊聚类等,但在实现上存在统计计算量较大的问题,且检测相对繁复的问题。针对入侵检测系统中的实现问题,将模糊模式识别应用到入侵检测系统中,利用基于模糊模式对比的识别,即选取模糊特征属性并通过模糊隶属函数表示其属性取值,提取整个特征属性的模糊向量组成模糊模式,进而精简模糊模式,并作为识别模式库。实验仿真证明,它在一定程度上缓解了其他方法的弊端。     

供电服务质量评价方法研究

文章讨论了供电服务质量评价的意义,在原有评价方法的基础上,提出了对供电服务质量进行评价的指标体系和两种评价方法,即基于模糊偏序关系的评价方法和模糊综合评价方法,实例计算验证了这两种方法在评价供电服务质量方面的有效性.对两种方法的优缺点及适用条件进行了分析.     

电站热力系统故障智能诊断系统的功能结构及诊断模型

简要介绍了火电机组热力系统故障智能诊断系统的总体功能结构和诊断模型构成。结合某300 MW火电机组高压给水加热器系统故障诊断实例，详细阐述各模块的功能和实现方法。针对模型软件开发中的关键技术，详细论述了电站热力系统故障诊断中语义型和趋势型两种征兆的模糊数学表达及合成计算方法，该综合运用有利于提高故障诊断的及时性和诊断结果的可靠性；给出了模糊模式识别和人工神经网络两种故障智能诊断模型，讨论了两种模型的技术要点。给出了高压给水加热器系统具体诊断算例，验证了所述技术和方法的有效性。     

汽轮机组凝汽器故障诊断方法的分析研究

结合凝汽器的实际运行状况和现场专家经验，介绍了3种凝汽器故障诊断方法：模糊模式识别、神经网络、模糊神经网络。用实例对几种方法进行分析比较，指出了凝汽器故障诊断方法的发展趋势。     

300 MW机组给水高压加热器系统故障的模糊模式识别

针对300MW机组给水高压加热器系统，通过详细的故障仿真试验，较完整地总结出工程中实用的高压加热器系统典型故障模糊知识库。在此基础上，采用模糊模式识别方法诊断高压加热器系统故障，提出一种可适用于不同征兆模糊表达方式的故障模糊隶属函数。诊断实例表明：以本文高压加热器系统故障模糊知识库为基础，采用模糊模式识别方法可获得良好的故障识别效果。     

应用模糊模式识别法判别龙岩无烟煤的结渣特性

阐述了模糊模式识别的原理，应用于判别燃煤结渣特性的方法及计算步骤，并列出了龙岩地区无烟煤典型煤种的判别结果。     

基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计：I.设计方法

将人工神经网络和模糊控制相结合，提出了一种实用的模糊神经网络的构造方法，并利用优化技术，提出了基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计方法。     

基于波形识别的机车电气设备在线故障诊断

就基于模糊模式识别技术基础上的在线波形理解与诊断推理计算进行了讨论，构造了一个实用的在线动态诊断系统，通过机车瞬间故障检测记录系统予以实现。     

生产过程轻微和早期故障智能诊断的一种新方法

为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断，提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上，利用征兆缩毛主席技术可有效降低故障知识库的复杂程度，实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断。为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性。综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆，探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法。以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例，验证了本文方法的有效性。     

基于模糊神经网络的燃气轮机热力部件故障诊断研究

针对燃气轮机热力部件故障,提出了基于模糊神经网络的故障检测和诊断方法。在利用模糊规则描述系统故障状态的基础上,通过建立故障诊断目标函数,利用误差反向梯度算法实时修正神经网络连接权值和阈值。仿真结果证明与传统BP神经网络相比,模糊神经网络在对燃气轮机热力部件故障的识别中,具有更高的准确率。     

基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断方法。模糊粗糙集理论把知识直接与真实或抽象世界有关的不同模式联系在一起,能有效分析处理不精确、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。将汽轮机组故障历史数据进行模糊化及离散化处理,构建故障诊断决策表,以决策表作为主要工具,即"知识库",采用模糊粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则,为汽轮机组提供有效的故障诊断。提出了基于模糊粗糙集的分类规则学习和约简算法,实现了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断系统,其诊断正确率达到了88%。实验表明该方法可行,对汽轮机组故障诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断及其性能监测

凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势,提出采用串联型模糊神经网络为凝汽器故障诊断模型,用Matlab 6.5矩阵式运算语言开发故障诊断及其性能监测软件。故障诊断软件包括征兆参数的获得、故障诊断及结果柱状图显示;性能分析软件主要是相关参数的计算及正常与变化工况曲线的比较。给出了某电厂100 MW汽轮发电机组诊断实例。     

基于模糊神经网络的水轮机调速器故障诊断

分析了水轮机调速器调节过程的故障机理,得到专家经验的故障诊断推理规则,利用模糊逻辑在表达专家知识方面的优势及神经网络的自学习能力,建立模糊神经网络,利用有限的推理规则对模糊神经网络进行训练,得到的模糊神经网络作为专家系统用于水轮机调速器的故障诊断,解决了故障样本获取困难、专家经验获取不足及模糊规则＂组合爆炸＂的问题,仿真实验证明该网络诊断结果正确,实用性较强。     

面向汽轮机振动故障诊断的FCM预处理方法

提出一种故障诊断的方法,利用模糊C均值聚类,对汽轮机故障信号中提取的特征样本进行聚类分析,利用故障样本隶属度矩阵寻找其中一些故障特征不太明显甚至错误的样本,以此加强不同故障样本的特征,最后对优化的样本进行基于支持向量机训练,以此训练模型进行故障诊断。通过实验可以看出,经过优化后的样本,训练出的故障诊断模型精度得到了提高。     

电站热力系统故障智能诊断系统的功能结构及诊断模型

简要介绍了火电机组热力系统故障智能诊断系统的总体功能和诊断模型构成，结合某300MW火电机组高压给水加热器系统故障诊断实例，详细阐述各模块的功能和实现方法。针对模型软件开发中的关键技术，详细论述了电站热力系统故障中语义和型和趋势型两种征兆的模糊数学表达及合成计算方法，该综合运用有利于提高故障诊断的及时性和结果和可靠性；给出了模糊模式识别和人工神经网络两种故障智能诊断模型，讨论了两种模型的技术要点，给出了高压经水加热器系统具体诊断算例，验证了所述技术和方法的有效性。     

基于模糊petri网理论的汽轮机润滑油系统故障诊断研究

汽轮机润滑油系统对于电厂机组安全运行起着至关重要的作用,润滑油压低故障是润滑油系统重要的报警信号。针对汽轮机润滑油压低故障,利用模糊Petri网理论,建立汽轮机润滑油系统模糊Petri网故障模型。经过对模型的推理计算,得到汽轮机润滑油压低故障产生的各个原因概率。通过与电厂润滑油系统故障原因的实际对比,验证模型的正确性和有效性,为电厂系统的故障诊断提供了一个新的思路。     

基于智能信息融合的模拟电路故障定位方法

针对模拟电路故障诊断中存在的测试信息不足、故障定位准确性较低等问题,提出了一种应用智能信息融合技术的模拟电路故障定位方法.该法首先分别采用可测点工作电压及不同测试频率下的电路增益,各用一个独立的神经网络依据改进的BP算法对电路实施初级诊断;然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障定位.所提方法能充分利用故障信息,对模拟电路的软故障与多故障均可进行诊断,故障定位准确率高.