结合非线性频谱与贝叶斯网络的复杂装备传动系统故障诊断

针对复杂装备传动系统的故障诊断问题,提出了一种非线性频谱特征与贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。为了克服基于Volterra级数的广义频率响应函数所存在的计算量膨胀问题,采用一维的非线性输出频率响应函数获取传递频谱特征。针对非线性频谱故障征兆与多故障模式之间存在不确定性,采用朴素贝叶斯网络进行故障识别。建立了数控装备伺服传动系统模型,重点研究了伺服传动系统永磁同步电动机定子过热与机电过载故障的诊断问题。通过前3阶非线性频谱特征构建了伺服传动系统贝叶斯诊断网络模型,给出了故障检测与识别的具体算法。故障诊断实验结果表明提出方法的故障识别率高、实时性好,平均识别率和识别时间分别为97.5%和0.26 ms。     

贝叶斯网络的复杂配电网可靠性评估

为使电力市场环境下电网供电可靠性与经济性之间达到最大满意度,综合考虑负荷转移过程中的网络约束条件,建立贝叶斯网络模型,运用其特有的双向推理方法,不仅能起到配电系统可靠性指标评估的传统方法的作用,更能定量地分析出各元件对系统可靠性的影响,得出系统的薄弱环节,为系统的改进提供依据.并且对IEEE4中馈线1进行实例分析,证明了贝叶斯网络方法在配电网可靠性分析中是可行且高效的.     

基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型评估变压器的历史、当前、未来状态,然后利用模糊隶属度函数确定分层模型中变压器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型。实例验证了变压器状态评估模型的正确性和方案的可行性,基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型能较好地满足工程需要,所提出的评估方法为变压器由定期预防性维修向状态维修的过渡提供了技术支持。     

贝叶斯网络在可靠性评估中的应用

针对故障树分析法的一些不足,运用贝叶斯网络对可靠性进行评估,不仅快速地计算出了可靠性指标,而且能够求出基本事件的后验概率。通过在故障树和贝叶斯网络之间建立映射,把故障树转化为贝叶斯网络,并把贝叶斯网络应用于可靠性评估中。最后通过实例验证了贝叶斯网络在可靠性评估中的优点。     

一种基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估新方法

贝叶斯网络能够灵活地表示不确定性信息，并能进行不确定性推理。运用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估，不但能计算出电力系统的可靠性指标，而又能方便地给出每个部件或几个部件对系统整体可靠性的影响大小，从而克服了电力系统传统可靠性评估方法的不足。文中提出了结合故障树和最小路集来建立贝叶斯网络的新方法，并用两个例子阐述了用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估的有效性和优越性。     

基于贝叶斯网络的牵引变电所主接线可靠性评估

贝叶斯网络是研究不确定性问题的重要方法之一,把贝叶斯网络法用到牵引变电所的可靠性评估中,结合牵引变电所电气主接线的故障树和最小路来建立贝叶斯网络。通过故障树的贝叶斯网络计算了其可靠性指标,能够有效地识别系统的薄弱环节,实现了牵引变电所可靠性的定性和定量评估。用基于最小路的贝叶斯网络对上面的可靠性指标进行了验证,为牵引变电所可靠性评估提供了新的方法。     

基于贝叶斯网络时序模拟的气电耦合系统可靠性评估

采用贝叶斯网络时序模拟的算法对气电耦合系统的可靠性进行分析与研究.首先根据贝叶斯网络的逻辑关系,针对11节点的天然气系统,建立天然气系统贝叶斯网络,计算天然气系统的可靠性指标,验证了贝叶斯网络及算法的可行性,同时根据贝叶斯网络的诊断推理性质,对比各个元件对天然气系统故障影响程度.然后,以IEEE-RBTS Bus6系统...     

基于改进贝叶斯网络的风电机组动态可靠性评估

传统的贝叶斯网络方法对于新型智能化风电机组获取的“多元异质”状态信息、机组部件故障与状态信息间的耦合关联描述不全面,易造成可靠性评估结果不准确。为此,建立一种融合故障树、云模型及无标度网络的改进贝叶斯网络。引入迭代更新的思路,将改进贝叶斯网络与时序分析方法相结合,提出一种风电机组动态可靠性评估方法。算例结果表明,该方法不仅可以有效地利用风电机组的实时状态信息进行定量的动态可靠度计算,而且可以利用贝叶斯网络、状态结构洞以及无标度网络实现对状态信息与“部件-状态”结构关联特性的表达,提高了动态可靠性评估的准确性。     

基于双层同构贝叶斯网络模型的配电网可靠性评估

提出了一种双层同构贝叶斯网络模型进行配电网的可靠性评估和再评估.在进行馈线分区的基础上,结合区域故障模式影响分析(Failure-Mode-and-Effect Analysis,FMEA)构成贝叶斯网络.通过贝叶斯网络的正向推理评估负荷点及配电网的可靠性,求取可靠性指标.通过网络的反向推理进行假设分析,识别网络中的薄弱环节,采用双层结构分别计算停运概率指标和停运频率指标.该方法可以处理带子馈线的复杂配电网可靠性评估问题,能够考虑自动装置不可靠动作、备用电源、线路计划检修等情况.算例分析结果表明了该方法的有效性.     

基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断方法

提出了基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断方法,阐述了贝叶斯网络的构建过程.通过广泛收集有关电容型设备的故障资料,综合其各种检测数据和故障征兆,获得了较为全面的故障集和征兆集.经过对数据的统计分析获得了各故障类型下各征兆量有明显体现的条件概率,在此基础上建立了基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断模型,并根据电容型设备故障诊断的特点改进了贝叶斯网络的推理过程,采用连概率计算过程进行故障类型的概率信息计算,根据概率信息进行故障分类,提高了该方法的实用性.通过电容型设备故障实例分析,诊断结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于贝叶斯网络Noisy-Or模型的低压漏电保护器机械组件故障诊断应用

机械组件作为低压漏电保护器中最重要的部件之一,对整个产品的最终性能和质量起到了至关重要的作用。由于机械组件受到的影响因素较多,往往造成其故障率较高,合格率也经常处于不稳定的状态,因此,有必要研究机械组件模型以及故障诊断方法。论文提出了基于贝叶斯网络的低压漏电保护器机械组件故障诊断方法,通过对机械组件不良品进行拆解分析并获取生产线与实验室数据,完成贝叶斯网络Noisy-Or模型的构建,最终通过故障原因后验概率大小判断主要故障原因,为后续的故障改进方案提供参考。最后,结合案例对比分析得出使用贝叶斯网络Noisy-Or模型可大大减少所需条件概率的数量,并验证了模型的可行性与实用性。     

基于多参量模型的智能变电站二次设备状态评估方法及应用

为解决智能变电站二次设备运行状态评价体系建立与实际工程应用的难题,引入多参量信息融合的二次设备综合评价模型。提出不同类型二次设备的评价子项、评价参量及评估方法,建立通过监视装置稳态量变化来表征二次设备健康状态发展的趋势性评估模型和监视装置故障量特征来表征二次设备故障程度的损失性评估模型,提出了不同评估子项的工程量化指标。研发了智能变电站二次设备健康状态评估系统,并在500 k V智能变电站工程中试点应用。     

基于灰色关联分析的电站设备状态评价方法

针对发电设备运行状态信息复杂、难以对其进行准确评价的问题,提出基于灰色关联分析的评价方法,建立基于灰色关联的状态评价模型.采用增加权重因子改进邓氏关联度,满足了灰色关联四公理并且在评价的结果中体现各特征参数的重要性程度,构造了度量序列间联系更为准确的量化指标.在状态特征参数权重的确定上,将主观和客观权重相结合,根据需要进行动态调整,提高了权重的准确度和可信度.将该模型用于某厂凝汽器的状态评价,结果表明该模型可为检修决策提供依据.     

测试性试验中样本集的功能覆盖充分性研究

建立了故障模式与功能关系模型和故障模式等价集合定义,在此基础上提出了样本集的功能覆盖充分性度量和准则.通过功能覆盖充分性度量可以评价样本集的充分程度,为样本集的优选提供了依据.通过功能覆盖充分性准则可以确定样本集的结构要求,用于指导样本的选取.给出了关系模型的数据确定方法和功能覆盖充分性度量和准则的应用流程,并通过实例应用说明了方法的可行性.     

基于变权物元可拓模型的二次设备状态综合评价

针对二次设备状态评价的特点,提出了基于变权物元可拓的二次设备状态综合评价模型。结合物元可拓理论,确立二次设备的状态信息经典域,建立状态参量物元矩阵。同时,充分考虑权重确定过程的主观性,运用变权理论对各评价指标的权重进行修正,并比较了三种权重确定方法。结果表明,变权法对异常指标具有放大作用,更加符合设备管理要求。最后引入贴近度函数对二次设备的状态进行综合评判。以某220 kV变电站某二次装置为例,评价结果显示设备处于注意状态,偏向异常状态的程度较大,结果基本符合设备实际运行情况,从而验证了该方法的正确性。     

行波故障测距装置的检测与评价

为了开展行波故障测距装置型式试验,分析了输电线路行波故障测距装置的相关标准,提出了装置的检测项目。针对行波故障测距精度主要影响因素,建立了行波故障测距装置功能和性能测试系统,并通过测试实例,详细介绍了仿真模型建立及故障的设置方法。试验结果证明了测试方法的有效性和实用性。最后依据DL/T 357-2010标准,在多年设备检测的基础上,提出行波测距装置评价体系,对装置的软件与硬件综合性能进行评判,提出装置应用范围,为工程设备选型提供技术依据和保证。     

接受-拒绝算法的贝叶斯不确定度评定

针对贝叶斯不确定度评定中获取测量模型后验分布困难的问题,给出一种基于接受-拒绝采样思想实现贝叶斯测量不确定度评定的方法。面向线性/非线性测量模型,先利用贝叶斯假设或蒙特卡洛法获得被测量的先验信息,再基于接受-拒绝采样获得被测量的接受采样点形成后验分布,对被测量进行统计推断得到测量不确定度评定结果。通过规范示例和实际测量评定实例,验证了采用接受-拒绝算法的贝叶斯不确定度评定方法相较于传统GUM和MCM评定方法,能够得到可靠评定结果,且获取贝叶斯后验分布过程简便,在无/有历史信息条件下测量不确定度评定应用中具有可行性和实用性。     

测试性分析与评估体系的研究

测试性是一种能及时准确地确定电子系统状态并隔离其内部故障的设计特性,通过测试性分析与评估来发现电子设备测试性设计中存在的缺陷并加以改进。为了有效评价系统测试性的好坏,迫切需要一个完善的测试性分析与评估体系。通过研究相关矩阵的测试性分析与评估过程,分析并总结得到测试冗余与故障掩盖之间的关系,即可通过简单测试组合减少故障掩盖以此来提高系统的测试性,并对常用测试性参数指标总结并分析提出了2个新的测试指标重点故障检测率与综合故障隔离率。以盒式磁带录放机为例,以不同模型设计两种测试性方案并进行计算分析。其结果表明新提出的测试性指标能够分辨出具有更好测试性的设计方案。