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...     

旋转机械故障诊断的量子神经网络算法

针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题，将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中，提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中，通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号，求出两传感器对各故障模式的故障隶属度，利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合，得到融合的各故障模式隶属度值，确定真正的故障模式，提高了故障诊断的准确率。     

基于蚁群算法的电力变压器绝缘故障诊断研究

神经网络在电力变压器故障诊断中已取得了成功应用,但存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点。针对这些缺点,基于蚁群算法基本原理,将蚁群算法引入变压器故障诊断。建立了适合变压器故障诊断中神经网络训练的启发信息计算公式,提出了蚁群算法在变压器故障诊断中的新方法。与BP神经网络方法诊断结果进行比较,算法有更高的故障识别率、收敛速度和诊断精度。     

基于信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断

由于大型电力变压器具有互补性，冗余性和较强的不确定性等特点，该文将信息融合的基本思想引入到变压器的故障诊断中，在信息融合的基本框架下，利用反向传播人工神经网络和证据推理技术，建立了一种新型的油浸式电力变压器故障综合诊断的多级决策融合模型，该模型将油中溶解气体分析与常规电气试验的结论紧密结合起来，并充分借鉴现场的运行，诊断和维修经验，具有较强的知识表示及不确定性处理能力。     

基于粗糙集的量子神经网络在变压器故障诊断中的应用

为了准确有效识别变压器故障模式,将粗糙集和量子神经网络结合进行变压器故障诊断。采用量子神经网络在宏观上收集数据信息,在微观上通过修正量子间隔将模糊交叉的数据按一定的比例合理分配到相关联的模式中,从而提高模式识别的准确性;利用粗糙集的约简去除冗余的属性、规则,提高量子神经网络的速率。与同输入下BP神经网络的诊断结果进行比较,可知本文方法在变压器故障模式识别方面具有更高的准确性。     

基于信息融合的变压器故障诊断系统设计

结合现场具体情况,提出了电力变压器状态监测的综合分析方法,并就状态的选取与处理、规则的描述、诊断推理过程作了深入探讨.围绕变压器局部放电特征量、油中溶解气体分析等数据,采用了超声波定位、神经网络、专家系统推理等方法,将各种诊断方法融为一体,设计了基于信息融合的变压器故障诊断系统.该系统的应用将极大地提高变压器的运行可靠性及利用率,延长变压器的使用寿命.     

多神经网络与证据理论的变压器故障诊断方法

针对电力变压器故障难以快速、准确定位和辨识的问题,提出一种基于多神经网络与证据理论相融合的变压器故障诊断方法。该方法将神经网络强非线性拟合的能力与证据理论在不确定性推理问题中能折衷处理主、客观矛盾的优势相结合。利用神经网络的学习、记忆、识别功能,对油中溶解气体数据与常规电气试验数据进行初步处理,再应用数据融合原理,对神经网络处理的初步结果进行证据理论融合,实现对变压器故障的精准诊断。实例分析结果表明,该方法对于变压器故障诊断准确率达73%。     

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。     

基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断研究

粗糙集挖掘方法进行故障诊断的过程中,训练易陷入局部最优解,导致电力变压器故障挖掘诊断算法不适用于解决实际工程问题。提出基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断方法,利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等特点,对故障数据进行训练。依据给出的训练样本特征获取所求概率密度函数的统计值,将改进后的数据发送至粗糙集。在保证系统分类能力的条件下,依据分类规范,实现电力变压器故障挖掘诊断,对采集到的100组电力变压器故障数据进行仿真分析。结果表明,所提方法的局部搜索能力明显优于传统方法,所提方法在变压器故障的诊断准确率上大大高于传统方法,保证了电力变压器运行的安全性与可靠性。     

使用多参量的变压器故障综合诊断技术

为全面综合诊断电力变压器故障,参考已有变压器故障综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力变压器故障综合诊断模型。通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度。诊断结果表明,基于信息融合技术的变压器多参量故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好。