基于粗糙集与模糊神经网络的变压器故障诊断方法

将基于粗糙集理论的模糊神经网络，应用于变压器故障诊断中，充分利用粗糙集理论对知识的约简能力模糊神经网络优良的分类能力，首先利用粗糙集方法对原始数据进行约简，形成精简的规则集，以此基础构建的模糊神经网络结构完全是由粗糙集最终约简规则决定的，具有良好的拓扑结构，网络规模大大减少，学习速度大为提高，而且保持了网络较好的分类能力。     

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。     

基于粗糙集理论的变压器神经网络诊断方法

提出了一种既利用粗糙集理论对大量数据的分析挖掘能 ,又发挥了神经网络的精确分类和学习能力的变压器故障诊断方法 ,可有效诊断和分类变压器故障     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法

鉴于电力变压器信息的不完备性及复杂性，基于粗糙集理论提出了一种能较好处理不完备信息的变压器故障诊断模型。基于对大量电力变压器故障征兆及故障类型的分析统计，利用粗糙集进行约简以获取诊断规则。文中详细阐述了在获得各类信息情况下如何利用该模型进行故障诊断；即使缺少某些关键信息时，该模型也能结合欧式距离、神经网络和模糊数学三种方法对约简进行综合匹配，再利用相应的约简及规则集作出故障诊断。该模型还可通过丰富训练样本、修正决策表的自我完善方法使诊断效果不断提高。实例也表明了该方法的有效性。     

基于模糊神经网络故障诊断系统

文中根据模糊数学和神经网络的基本原理,建立了一个基于模糊神经网络的微光电视故障诊断模型。它克服了传统域值判断在临界点附近容易误判的弊端。大大提高故障检测准确率和拓宽了故障检测范围,经过大量的实地实验,证明该方法是完全可行的。     

基于粗糙集理论和神经网络模型的变电站故障诊断方法

以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的变电站故障诊断方法.即利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行分层挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别.变电站故障诊断实例表明了该方法能有效地缩小问题求解规模,且具有较强的抗干扰能力.     

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。     

基于粗糙集的变压器故障诊断方法研究综述

介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断方法的主要研究成果进行了分析和评述,指出基于粗糙集理论的属性约简能够保证在变压器故障诊断结果一致的情况下选择最少的特征集,是变压器故障诊断的一个较好的途径。     

粗糙集和BP神经网络在变压器故障诊断中的应用

结合粗糙集和神经网络,运用Visual C++语言编程实现了对变压器的故障诊断.     

基于小波模糊网络的电厂汽轮发电机组故障诊断

针对传统故障诊断方法在汽轮发电机组振动类多重并发故障诊断中的局限性，提出了小波变换与模糊理论相结合的诊断方法。采用二进离散小波变换获取有效的故障特征向量，利用模糊诊断方程进行故障模式分类。通过选择足够的样本对故障诊断方程进行训练，将代表故障的信息输入训练好的诊断方程，由输出结果即可判定故障类型。实际应用表明该方法可以有效诊断汽轮发电机组振动类多重并发故障，诊断结果全面、准确。     

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。     

基于故障投诉电话信息的配电网故障定位粗糙集方法

运用粗糙集理论研究并提出了利用故障投诉电话信息实现配电网故障定位的新方法.该方法首先根据配电网拓扑结构的特点,将配电网络描述为树状结构,以便自动形成基于故障投诉电话的故障定位决策表,然后利用粗糙集方法对决策表进行化简,导出故障定位规则的最小约简形式,揭示故障投诉电话信息内在的冗余性.该方法既不需要进行繁琐的计算,大大缩短了对故障的定位和隔离时间,又保证了规则的客观性,而且在故障投诉电话信息不完备的情况下,仍能达到快速、准确故障定位的目的,具有良好的容错性能.大量仿真算例表明,该方法简单、可行、有效.     

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。     

汽轮发电机组振动故障诊断的粗糙集模型

在机械故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题。文中提出了一种基于粗糙集理论的汽轮发电机组振动故障诊断模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用遗传算法实现了故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生了带有置信度和覆盖度的最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库。在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据提出的规则进行综合评价,并得出诊断结论。最后给出了该诊断模型的一般结构。     

基于不同RS与NN组合的数据挖掘配电网故障诊断模型

在将基于RS（粗糙集）理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上，提出和构造了4类不同的RS与NN（神经网络）组合的故障诊断模型，给出了RS与NN在4类模型中实现不同的互补性，关联关系，应用机理和原则及相应的局限性。通过对5类模型的仿真测试结果比较，证明数据挖掘模型潜在知识发现的重要意义，并对4类模型中RS的应用机理和性能作出全面的评估。文中对RS和数据挖掘研究的评估对其他领域的故障诊断研究具有同样的指导意义。     

基于粗糙集理论的电力设备故障诊断方法

电力设备的故障诊断可以看成一个模式分类问题,每一个电力设备故障对应一组特征集。笔者提出了根据电力设备故障案例的故障状况和故障的相关检测参数,建立故障诊断决策表(即“知识库”),并以决策表为主要工具,采用粗糙集理论方法,直接从故障样本集中导出诊断规则,为电力设备提供有效的故障诊断。采用这一方法,在通过信息网络实现远程诊断等过程中,在用户所获取的故障参数信息数据不完备的情况下,有可能为电力设备故障诊断服务提供一条新途径。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究

鉴于粗糙集理论在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之处的任何先验信息,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动,通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配网故障诊断新方法。该方法把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表,然后实现决策表的自动化简和约简的搜索并利用决策表的约简形式,区分关键信号和非关键信号,直接从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备警报模式下快速准确地故障诊断的目的,揭示了警信息集合内在的冗余性。该文以VB6．0为主界面,运用Visual C 语言编程实现对故障区域的诊断,通过实际配电网的大量仿真表明：该方法简单,有效,具有良好的容错性能。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断法

基于反传神经网络,本文提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。这一方法较好地解决了单一硬故障字典法在计算机内存和速度要求以及处理容差和噪声方面存在的问题,为模拟电路的故障诊断在线应用提供了一种新的可行途径。