基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术

提出一种利用小波包分析获取电力电子电路故障特征和基于支持向量机状态分类的电力电子电路故障诊断方法。首先讨论小波包故障信号特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的多值分类算法,重点研究一种改进的支持向量机的"一对多"故障分类算法,实现对十二脉波可控整流电路中晶闸管断路故障的诊断。实验结果分析表明,该方法能准确对电力电子电路进行诊断和故障元定位、诊断精度高,该方法在解决电力电子电路故障诊断问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

基于粗糙集和聚类PSO-RBF的水电机组故障诊断

正将聚类PSO优化粗糙集-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用聚类算法和PSO算法的优点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化神经网络结构,有效提高故障诊断的准确性。通过对水电机组振动故障数据进行诊断分析,     

基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明：该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。     

基于小波变换和粗糙集的电力电子电路故障诊断方法

为了快速而有效地诊断电力电子电路的故障,提出了一种小波变换与粗糙集相结合的新方法。用小波变换分解输出电压信号以便提取故障特征信息,在此基础上,构建了条件属性集与决策属性集,运用了粗糙集的数据挖掘能力去除冗余条件属性,约简后提取出故障诊断规则,按照这些规则来诊断各类故障。最后,通过数学建模与数据处理,仿真结果验证了快速性和有效性。     

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。     

基于粗糙集与多类支持向量机的电力变压器故障诊断

针对传统变压器故障诊断过程中未能将部分反映变压器故障状态的信息有效利用,以致故障诊断信息不完备、诊断结果不准确的情况,将铁芯接地电流等信息与特征气体相结合,以完善故障特征信息。并在此基础上,构建了一种采用粗糙集的一对一多类支持向量机故障诊断新方法。首先利用一对一多类支持向量机实现故障类别区域的划分;然后根据粗糙集的上下近似这一核心思想对故障类别划分区域进行描述,得出故障分类的上下近似域及边界域的集合,并提取故障诊断分类规则;最后利用分类规则实现故障类别划分。该方法实现了故障信息的综合利用,并将粗糙集在不完备数据与复杂模式刻画方面所具备的优良表现,及一对一支持向量机在分类方面的良好泛化性能进行有效融合,从而有效提高故障分类精度。变压器故障实例分析表明,与传统诊断方法相比较,该方法具有更高的诊断正确率,且其可有效反映故障诊断中所出现的不完备信息。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

由于电力变压器故障诊断中数据信息不完备,存在一定的误差,不能完全正确分析、诊断故障。当变压器溶解气体分析复杂时,粗糙集诊断准确度降低,而支持向量机只适合小样本集。为此,提出了粗糙集与支持向量机相结合的变压器诊断方法,首先利用粗糙集对特征变量进行约简,去除冗余变量得到特征信息,应用支持向量机把该特征信息进行正确的分类,从而达到故障诊断的目的。与常规方法比较,该方法简单有效,诊断速度快,诊断正确率高。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。文中基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。利用粗糙集信息表约简技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,基于最小诊断规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度;同时利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性。     

基于粗糙集理论与模糊Petri网络的油浸电力变压器综合故障诊断

电力变压器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性，采用单一智能方法难以准确描述。文中基于智能互补融合的思想，将粗糙集理论与模糊Petri网络有机结合在一起进行油浸电力变压器故障诊断。利用粗糙集信息表简化技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩，获得最小诊断规则，基于最小诊断规则的Petri网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度。同时利用模糊Petri网络实现并行模糊推理，便于描述故障特征的变化及对变压器运行特性的快速分析。故障实例分析表明，文中所提出的智能方法可以有效地进行模糊推理，减小诊断信息的冗余性，诊断效率高，计算快速、准确，结果易于被人理解。     

融合粗糙集与神经网络的燃气轮发电机组振动故障诊断方法

针对燃气轮发电机组振动故障诊断中可测参数难以直接反映机组故障状态的问题,提出一种融合粗糙集理论和神经网络的燃气轮发电机组振动故障诊断方法。结合粗糙集对燃气轮发电机组振动信号原始特征数据进行约简,减少冗余信息。将粗糙集与神经网络有机结合,用优化了的神经网络诊断燃气轮发电机组振动故障。试验结果表明了所述方法的有效性,为燃气轮发电机组振动故障的快速诊断提供了可参考的新思路。     

基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断

由于断路器运行时监测数据量大,以前采用的反向传播算法(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的故障诊断存在网络结构复杂、诊断速率慢等缺点,为了快速准确地得出断路器故障原因,提出一种基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断算法。利用变精度粗糙集约简决策表去除断路器庞大监测数据里的冗余信息,降低过程数据的维度,并结合支持向量机对粗糙集处理后的信息进行故障诊断,可减少诊断时的主观因素,并具有容错性和解释性,该诊断方法是可以有效实施的。     

多种智能理论联合作用的电力变压器故障诊断

提出了一种基于粗糙集理论、神经网络理论和证据理论的变压器故障综合诊断的新方法,并通过实例证明了该方法的诊断性能。     

基于粗糙集理论的故障诊断决策规则提取方法

为了在故障诊断信息不一致的情况下提取简单有效的诊断规则，提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法。该方法从定义的故障诊断决策系统出发，将故障诊断问题用一个具有不同简化层次的决策网络表示，在引入诊断决策规则的覆盖度概念后，推导出每个网络节点的诊断决策规则集。在应用网络进行故障诊断时，用待诊实例的信息与网络中相应节点的诊断决策规则集进行匹配，即使在故障诊断信息不完备的情况下，也能得到正确的诊断结果。以某往复机械故障为例验证了该方法的有效性。     

基于RST-SOM的高压断路器故障诊断

由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构,在工程实践应用中表现良好。     

Rough set and fuzzy wavelet neural network integrated with least square weighted fusion algorithm based fault diagnosis research for power transformers

In this paper, a rough set (RS) and fuzzy wavelet neural network (FWNN), integrated with least square weighted fusion algorithm based fault diagnosis for power transformers, using dissolved gas analysis (DGA) is proposed. This approach takes advantage of the knowledge reduction ability of rough set and good classified diagnosis ability of FWNN, integrated with least square (LS) weighted fusion algorithm. The rough set is used as a front of FWNN, integrated with LS weighted fusion algorithm to simplify the input of FWNN and mine the rules whose “confidence” and “support” satisfy a preset criteria. The mined rules are used as a diagnosis knowledge base to offer fault diagnosis service for power transformers. FWNN, integrated with LS weighted fusion algorithm, is used to diagnose the case that cannot be diagnosed by mined rules by rough set. The FWNN input is simplified by rough set reduction, and its learning rate is improved greatly. FWNN, integrated with LS weighted fusion algorithm, on one side, can much better improve the diagnosis accuracy, when the output vector of single FWNN has the similar element. On the other hand, its diagnosis accuracy cannot be limited by the neural network hidden layer number and correlated training parameter. The mechanism has good classified diagnosis ability. The advantages and effectiveness of this method are verified by testing.     

基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究

针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。     

基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断

充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简的规则集,将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断;另一方面,将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本,作为模糊RBF神经网络的训练样本集,同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子,在此基础上构建改进的4层RBF神经网络,用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验,系统具有较好的分类诊断能力。     

电站故障诊断系统中信号缺失处理的粗糙集方法

采用粗糙集理论分析电站故障诊断决策表属性的重要性 ,在设计阶段用于指导诊断系统对相关输入信号的取舍 ,是分析解决诊断系统输入信号缺失问题的有效方法。根据粗糙集对条件属性的分析 ,在故障诊断专家系统中选择冗余规则 ,使诊断系统在运行中具有对单一非核属性信号失效的容错能力。以 30 0MW机组凝汽器故障诊断为例 ,对粗糙集理论的实际应用作了说明