改进证据理论与神经网络集成的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的多样性以及故障信息的不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为实现Dempster合成规则在强冲突证据间信息融合后可信度分配的合理赋值,引入了信任系数的概念,对融合结果进行修正,并应用于最大-最小蚂蚁系统与神经网络算法所形成证据体的合成之中。实验仿真结果表明,该方法可以在初级诊断模块的判断结果出现严重分歧的情况下,仍得到较好的符合性判定结论,从而实现对变压器故障的有效诊断。     

变压器故障诊断中信息融合技术的应用

电力变压器的可靠性直接影响供电的稳定,为此结合电力变压器故障诊断的具体情况,从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的集成诊断模型。该模型利用基于故障机理内在因素的专家系统,采用匹配知识规则,通过模糊推理,得特征向量与变压器故障信息间的关联性质,完成故障诊断,且诊断完成后,利用数据挖掘技术将诊断过程中的特征量、推理过程、结果以编码形式存入专家系统规则库。该模型将油中溶解气体、电气参数等特征量结合作为故障判据,评估变压器状态,并利用评估结果丰富专家系统的规则库。在讨论了多传感器信息融合技术用于变压器在线故障诊断时的具体实现方法后通过实例进行分析说明:利用来自传感器的各种故障信息进行融合,作为变压器故障诊断的判据,提高了诊断的可靠性和准确性,这将对提高电网安全性能及电气设备的诊断自动化与智能化水平起到推动作用。     

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.     

基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法

传统电力变压器绕组故障诊断方法直接对变压器绕组故障进行诊断,未对振动信号进行特征提取,造成诊断精准度低。为此,提出基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法。在故障诊断之前采集绕组振动信号,在采集绕组振动信号的基础上,重点对变压器绕组振动特征进行提取,通过提取的特征利用多传感信息融合算法对变压器绕组变形故障进行故障诊断。设计对比实验,实验结果证明该方法在不同数据预处理下的故障诊断精准度高于传统方法,有一定的研究价值。     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合...     

基于信息融合的变压器内部故障诊断方法

目前变压器内部故障诊断诊断的有效性仍有待进一步研究。为此,提出了一种基于信息融合的多证据体变压器内部故障诊断新方法。该方法基于神经网络、SVM和S_Kohone聚类算法形成初级诊断结果出现分歧时的多证据体,判断证据体之间是否存在隐藏冲突,不存在隐藏冲突则优先采用证据分类折扣算法,否则采用证据主元的证据折扣算法对证据源进行修改,利用Dempster规则合成得出故障诊断结论。基于DGA和电气试验的实例验证表明采用的变压器内部故障诊断方法的有效性。提出的基于信息融合的变压器内部故障诊断新方法合理协调了证据体之间的信息冲突,有效融合了各种不同智能算法的判断结果,且故障识别正确率较融合前提高到88.65%。     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78％,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法.     

基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断

阐述了已有变压器故障诊断方法的不足，并将信息融合的基本思想引入变压器故障诊断中。针对电力变压器故障综合诊断的特点和要求，运用改进粒子群优化-反向传播（PSO-BP）算法训练神经网络并结合D-S证据理论，提出了一种基于信息融合技术的变压器故障综合诊断决策模型。该模型以油中溶解气体色谱分析为基础，结合变压器常规电气试验结论与现场运行、维修经验，得出了较为可靠的诊断结果，实例验证也证明了该方法的有效性。     

变压器故障特征分析及综合诊断

为准确诊断变压器的故障,避免人力、物力的浪费,对故障运行中的变压器进行了特征分析,给出了根据故障特征进行诊断的方法;设计一基于信息融合的集成神经网络实现综合诊断,取得了较好的诊断效果。     

基于信息融合的变压器故障在线检测

基于信息融合技术,给出了一种变压器故障的在线检测方法。通过建立不同的变压器模型对变压器的运行状态进行估计,根据估计状态构造故障检测函数进行突变性故障在线检测。针对某些潜伏性故障引起的参数漂移问题,利用信息融合方法对绕组参数进行在线估计。仿真结果表明,该方法能够有效地进行突变性故障的检测,同时能够检测出导致变压器绕组参数漂移的潜伏性故障。