基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行离散化,采用粗糙集进行约简,并用约简集选择算法提取其重要特征子集,建立特征气体比值与故障类型的映射关系,采用粒子群算法对支持向量机核参数进行优化,达到了故障诊断的目的。仿真结果表明,该方法对变压器故障诊断具有较高的诊断率。     

基于IFOA-SVM 的变压器故障诊断与定位研究

为了充分发掘变压器油中溶解气体所蕴含的故障信息,实现变压器故障性质和故障位置的准确判断,利用 邻域粗糙集(NeighborhoodRoughSet,NRS) 和强化型果蝇算法(ImprovedFruitFlyOptimizationAlgorithm,IF- OA)优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)构建变压器故障诊断与定位多层分类模型.首先,利用邻 域粗糙集按照条件属性重要度对变压器故障样本特征值进行约简.其次,为了提升变压器故障诊断与定位模型的分类 精度,设计一种强化型果蝇算法对SVM 的核函数参数和惩罚因子选取进行优化.利用Tent-logistic混沌映射产生的 混沌序列生成果蝇种群的初始位置信息,减少随机过程带来的不可控性;利用动态自适应步长参数调节个体的搜索范 围,增强FOA的寻优效率.仿真分析结果表明,基于改进模型的方法不仅可以实现变压器故障位置的判定,而且能 提升变压器故障诊断的精度.     

可拓关联函数与属性约简相结合的变压器故障诊断方法

鉴于常用的三比值法诊断变压器故障时会出现"无编码"情况,提出了利用可拓学与粗糙集理论对变压器故障进行诊断的方法。以粗糙集属性约简方法对各种故障类型所需要的属性条件进行初步约简分类,然后建立变压器故障诊断的物元模型,以DGA测试数据作为变压器故障诊断属性集,以变压器标准故障模式作为变压器故障诊断决策集,利用可拓关联函数计算各种故障程度,定义故障取舍规则以确定变压器故障。以某台故障变压器为实例进行分析,其诊断结果与实际情况相符;收集76条变压器DGA信息,利用该方法进行故障诊断,诊断正确率较IEC法乐观。     

融合粗糙集和神经网络的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断的准确性,进行了利用粗糙集和神经网络来诊断变压器故障的研究。首先将连续属性的决策表离散化,部分属性采用基于油中溶解气体分析知识的方法离散化,部分属性采用自然算法和等频划分算法离散化;然后用粗糙集属性约简方法对离散后的决策表进行属性约简以获取最小决策表,约简后的最小决策表反映了变压器油中溶解气体的5种比值与故障的关系,是对IEC三比值法的扩展;最后用最小决策表训练BP神经网络,并用测试数据对训练后的BP神经网络进行检验。结果表明该方法比IEC三比值法有更高的故障判断准确率,结合粗糙集和神经网络诊断变压器故障可约简变压器故障诊断决策表,简化神经网络的结构,提高故障诊断的准确率。     

RST和NBN用于电力变压器故障诊断

电力变压器发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,提出了一种将粗糙集理论(RST)与朴素贝叶斯网络(NBN)结合的电力变压器故障诊断新方法。首先将油中溶解气体分析(DGA)结果和其他电气试验结果作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障与征兆间的连接关系并建立决策表,接着利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简算法实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,提取最佳属性约简组合,然后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,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。最后对变压器故障进行实例分析,诊断结果证明该方法是正确和有效的,具有较好的实用价值。     

采用改进人工鱼群优化粗糙集算法的变压器故障诊断

传统的人工智能方法对变压器大量的不完备故障信息不能有效地分析,或在故障数据的离散化过程中由于区间分割不当而无法正确诊断故障甚至误诊。为此,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的变压器故障诊断方法。该方法首先将变压器溶解气体分析(DGA)的值作为条件属性,将故障类型作为决策属性,建立故障决策表,利用鱼群的聚群寻优行为对决策表中的连续属性数据进行离散化;然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,大大简化了决策表属性约简的难度,使诊断变得更加简便。最后通过实例验证表明:该方法能够有效地对样本进行离散和约简,与传统方法相比,提高了故障诊断的正确率。     

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。     

基于决策表约简的变压器故障诊断Petri网络模型及其应用研究

通过对变压器故障诊断知识中大量的冗余特征进行压缩或约简 ,将粗糙集理论(RST)引入到变压器故障诊断中 ,以提高以往依赖先验知识进行诊断智能方法的效率。根据决策表约简实现故障特征的压缩与规则的简化 ,并利用该结果建立Petri网络模型 ,可获得最优的网络模型以充分发挥其快速的并行推理能力 ,实现高效的变压器故障诊断。对比分析结果表明 :约简后的特征具有与原来相同的分类能力 ,得出的主导特征也与实际相符 ;基于最小诊断规则所建立的故障诊断Petri网络模型 ,结构得到有效地优化 ,分类结果与原有的网络一致。最后通过实例分析验证了方法的准确性     

基于集成智能方法的变压器故障诊断

建立了基于自组织特征映射(SOM)神经网络和粗糙集理论的变压器故障诊断模型,并将SOM各种改进算法应用到厦门市110 kV变压器故障的智能诊断中。模型使用粗糙集方法对原始数据进行约简,将得到约简后的决策表作为SOM网络的训练样本集,采用包括传统SOM、静态自组织映射树(TS-SOM)、自组织树(SOTA)、改进的自组织二叉树(DBTSONN2)、动态多叉树(DMTSONN)等各种算法对电力变压器运行中的潜在故障进行诊断。试验表明,DBTSONN2、DMTSONN能有效降低SOM网络的复杂性,减少SOM网络训练时间,对于提高变压器故障诊断精度具有一定的实际意义。     

基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法。该算法利用粗糙集技术对变压器知识进行属性约简,并通过属性表获得故障最简决策表作为支持向量机的输入,与此同时,利用粒子群优化算法获得支持向量机的最优参数设置。实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于DSP控制的并联型功率因数校正技术研究

传统的并联型有源滤波器(APF)需要检测负载电流,同时计算出其中的谐波及无功分量.该算法较复杂,计算延时大,易导致控制的实时性变差.采用直接电流控制的并联型功率因数校正(PFC),则不需要复杂的算法,它保留了传统APF双环控制的优点上,同时使控制变得简单.此处在分析并联型PFC原理的基础上,进行了仿真,基于DSP控制,...     

基于MEMS技术的汽车传感器研究进展

随着汽车传感器的迅速发展和对MEMS(微机电系统)技术研究的深入,基于MEMS技术的汽车传感器具有广阔的应用前景。本文就MEMS汽车传感器的研究应用现状、MEMS汽车传感器的分类、制作加工技术和工艺等进行了简述,并详细介绍了几种典型的MEMS汽车传感器,最后对MEMS汽车传感器今后的发展进行了探讨。     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC (过程控制中的对象链接与嵌入技术)是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准,近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM(分布式组件对象模型)的技术。由于DCOM的平台相关性,不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA(通用对象请求代理体系结构)技术具有跨平台、语言无关等突出优点,本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案,通过具体的实现过程展示了方案的可行性,并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术,将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力,使其成为一种更广泛适用的标准。     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

一种基于DSP新型三相逆变器谐振电路的控制方法

阐述了一种新型基于DSP三相DC-AC逆变器零电压开关(ZVS)拓扑电路的工作原理,并就其控制方法中的问题及其对ZVS电路的影响作出了详细分析,同时给出了相应的实验结果。