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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 总被引:14,自引:8,他引:14
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于信息融合的变压器故障诊断系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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针对由于变压器结构复杂而导致其故障诊断的快速准确判断越来越依赖于大量信息的融合处理的情况,建立了基于多维度信息融合的实用型电力变压器故障诊断专家系统。首先分析多维度信息融合模型结构,给出基于因子分析计算各维度信息融合权重的方法,再构建基于多维度信息融合的专家系统,分析该专家系统的诊断流程,对多维度信息的识别、选择和判断进行了研究,最后结合110 kV变压器案例进行验证。结果表明,该专家系统逻辑简单、诊断精度高、诊断快速,可嵌入智能终端装置,为现场工作人员提供智能专家诊断。 相似文献
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一、前言 80年代我国电力工业获得了持续发展,至1990年底全国装机容量已达1.3 5亿kW,年发电量6150亿kW·h,装机容量和发电量仅次于美、苏、日,居世界第四位。引进技术国产单机容量600MW的发电机组 相似文献
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基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断 总被引:14,自引:4,他引:10
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。 相似文献
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基于信息融合技术的并发故障诊断的研究 总被引:14,自引:4,他引:14
为了诊断并发故障,文中扩展了证据理论:将并发故障状态作为设备的运行状态引入分辨框Θ中,视其为独立的运行状态,并根据不同证据体的差异程度,提出了两种不同的证据组合算法。然后,应用此两种不同的证据组合算法于并发故障诊断:第一种融合算法用来处理有相同焦点元素的证据体;第二种融合算法用来处理有不同焦点元素的证据体。该算法有利于充分利用各种证据体的有用信息,具有较强处理不确定性、不一致性证据体的能力。通过实验台转子轴承系统并发故障的诊断事例,证实了该算法的有效性。 相似文献
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基于多分辨率小波网络-BP神经网-D-S证据理论信息融合模型的直流系统故障诊断方法 总被引:8,自引:1,他引:7
直流系统接地故障检测中常用的低频信号注入法容易受到大电容接地、环网以及电流互感器故障和饱和等因素的影响.针对这种情况,引入多传感器信息融合的思想,提出了基于"多分辨率小波网络-BP神经网络-D-S证据理论"信息融合模型的故障诊断方法,以综合多个信息源对直流系统的接地故障进行诊断.对具有3条支路的直流供电系统进行的仿真分析表明,在上述情况下利用该方法可以有效诊断出直流系统的故障支路,具有较好的诊断效果. 相似文献