改进PSO与模糊聚类相结合的变压器故障诊断

针对基本粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进PSO算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断方法.该方法根据变压器油中主要特征气体含量,利用杂交遗传改进粒子群通过优化模糊聚类准则函数,得出故障类型的最优聚类中心,再由聚类中心得出相应模糊隶属函数,最后由隶属函数判断所属故障类型.实例分析结果表明,该算...     

灰色聚类与模糊聚类集成诊断变压器内部故障的方法研究

根据反映变压器绝缘状态的模糊和灰色特征，采用模糊聚类方法，对若干典型故障样本聚类成C个灰类，得到C个最优聚类中心。依据聚类中心矩阵并借助灰色系统理论，提出了一种确定故障诊断各灰类白化权函数的原则和算法，根据该算法，首先求出各待检模式状态的灰色聚类系数，进而建立了一种灰色聚类与模糊聚类相结合的变压器故障诊断的新模型，进行了大量的该模型应用实例分析，结果表明该文方法的诊断准确度高于现有的常用方法。     

变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究

由于模糊聚类将故障样本等同进行模糊划分,且受初始值影响,故提出将PSO-WFCM算法用于变压器油中溶解气体的故障诊断。该算法选取油中气体作为故障特征量,利用粒子群算法得到最佳初始聚类中心,用以指导模糊聚类求取最终的聚类中心。实验结果表明,其弥补了模糊聚类的不足,还提高了变压器的诊断性能。     

变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究

由于模糊聚类将故障样本等同进行模糊划分,且受初始值影响,故提出将PSO-WFCM算法用于变压器油中溶解气体的故障诊断。该算法选取油中气体作为故障特征量,利用粒子群算法得到最佳初始聚类中心,用以指导模糊聚类求取最终的聚类中心。实验结果表明,其弥补了模糊聚类的不足,还提高了变压器的诊断性能。     

基于加权模糊核聚类的发电机组振动故障诊断

对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)在机组振动故障诊断中存在不足,提出了一种加权模糊核聚类方法(weighted fuzzy kernel clustering,WFKC)。该方法用Mercer核将样本从输入空间映射到高维特征空间,在特征空间进行聚类,同时考虑到不同特征对聚类结果的不同影响,利用基于样本相似度的加权方法对特征进行加权,在特征空间实现加权模糊聚类。用3组标准测试数据集验证了该方法的聚类效果和分类准确性。最后将该方法应用于发电机组故障诊断,应用实例表明所提出的方法有效,诊断结果可靠。     

变速恒频风力发电机转子机械故障模糊诊断方法

针对当前方法在诊断变速恒频风力发电机转子机械故障过程中,抗干扰能力差、准确率低的不足,提出一种基于改进支持向量机(FSVM)与粒子群(PSO)加权模糊聚类相结合的转子机械故障模糊诊断方法。首先提取风力发电机转子机械故障的信号特征,对特征奇异点进行模极大值分析;构建FSVM诊断数学模型,完成信号特征的分类处理;基于PSO方法对分类处理后的特征信号,进行加权模糊聚类和个体寻优,实现发电机转子机械故障的模糊诊断。实验证明,提出的方法诊断精度高、收敛速度快、具有较高的实用性和可靠性。     

基于SAAFSA优化加权模糊聚类算法的变压器故障诊断

针对加权模糊聚类算法(WFCM)应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法(SAAFSA-WFCM)的变压器故障诊断方法.该方法利用模拟退火算法(SA)来改进人工鱼群算法(AFSA)以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度.WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度.仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率.     

改进的灰熵关联度算法用于变压器故障诊断

为解决传统灰熵关联度算法中标准序列难以确定、故障隶属度分辨率差等问题,提出新的灰熵关联度诊断算法。采用C-Means模糊聚类算法,将若干典型样本组成的故障空间聚成c个灰类,并得到c个最优聚类中心。以上述聚类为基础,将主成分分析应用于灰熵关联度,建立一种以模糊聚类和主成分分析为基础的灰熵关联度诊断变压器故障的新模型。实践结果表明,文中方法能大幅度提高故障隶属度的分辨率,故障诊断准确度达到了94%,从而为变压器故障诊断提供一条新的有效途径。     

模糊神经网络在噪声消除中的应用

提出了一种基于改进模糊聚类算法的训练模糊神经网络的算法,该方法采用遗传算法改进传统的模糊聚类算法,并给出了一个衡量聚类有效性的函数以确定聚类算法中的聚类总数,从而确定模糊神经网络结构,仿结果表明神经网络可成功的应用于噪声消除。     

变压器故障诊断中溶解气体的模糊聚类分析

针对变压器故障诊断中的不足 ,介绍了模糊聚类分析的理论、方法及聚类效果的判别原则。将模糊聚类分析其应用于变压器的故障诊断 ,列举了诊断实例。     

基于残差BP神经网络的变压器故障诊断

基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样本数据下,传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此,为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能,提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时,在每个残差网络模块中,模块的输入信息可以在模块内跨层传输,使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递,从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明,相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络,所提方法具有更高的诊断准确率,同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。     

基于混合采样和支持向量机的变压器故障诊断

针对变压器不平衡数据集对变压器故障诊断模型产生的影响,提出了基于混合采样和支持向量机（support vector machines, SVM）的变压器故障诊断方法,利用合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique, SMOTE）和基于最近邻规则的欠采样方法,分别对变压器故障数据和正常数据进行采样,再利用混合采样得到的平衡数据训练基于支持向量机变压器故障诊断模型。通过测试集对比不平衡数据和平衡数据下基于SVM的变压器故障诊断模型的性能。最后分析了采样率对于变压器故障诊断模型诊断准确率的影响。实验结果表明,该方法可以有效降低不平衡数据对诊断模型的影响,提高变压器故障诊断模型的准确率。     

基于贝叶斯网络分类器的变压器综合故障诊断方法

鉴于电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,本文提出了一种基于贝叶斯网络分类器的以溶解气体分析为主结合其他电气试验结果的变压器综合故障诊断方法,并建立了变压器朴素贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型.文中详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性.该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果.实例验证表明了该方法的有效性.     

基于广义S变换和QPSO-SVM的水电机组振动故障诊断方法

提出一套完整的水电机组振动故障模式识别方法。首先,基于广义S变换提出一种能反映频谱特性的频带能量谱特征向量提取方法,并对其进行归一化处理后作为诊断模型的输入变量;然后,在分析量子粒子群算法（QPSO）和支持向量机算法（SVM）的基础上,利用QPSO算法对SVM算法中的核函数参数g和惩罚系数C进行寻优以提高SVM算法模型的诊断精度,提出一种基于QPSO-SVM算法的故障分类方法;最后,通过对比仿真和实例应用表明,该方法具有学习能力强、诊断精度高、鲁棒性好等优点,是一种有效的方法。     

基于 GA-BRBPNN 的航空自耦变压整流器 故障诊断方法

航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置,在运行过程中受高 温、机械应力、荷载波动等因素持续影响,其内部元件可能出现相应故障,进而威胁飞机可靠运行及持续适航。 针对 ATRU 整流 部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题,提出一种遗传算法(genetic algorithm,GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网 络(Bayesian regularisation back propagation neural network,BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。 首先,实现 ATRU 故障仿真, 以时频分析方式处理所得信号,从而挖掘不同故障状态的特征信息;随后采用 GA 算法优化 BRBPNN 初始权阈值并建立最优 GA-BRBNPNN 诊断模型,将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别,测试模型性能;最后,搭建故障模拟实验平台对实测数 据进行模型验证。 实验结果分析可知,对于仿真故障,该模型诊断准确率可达 99. 46%,对于实测故障,该模型可全部诊断识别 待测样本;由此表明提出的 GA-BRBPNN 优化模型诊断效果好,具有较高实用价值。     

CP组合神经网络在基于DGA的变压器绝缘故障诊断中的应用

对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。     

球边界偏移判别结合空间分布聚类的故障诊断

针对目前支持向量机和支持向量数据描述多分类方法,无法有效处理新类别样本的难题,提出一种自适应的故障诊断方法。首先,在支持向量数据描述多分类器中,增加一种新的球边界偏移判别条件,使诊断模型具有识别新的未知样本的能力;其次,根据未知样本的空间分布情况,进行样本的聚类学习,建立新的故障类别描述域,完成诊断模型的自更新。以混凝土泵车柱塞泵为研究对象进行仿真实验,结果表明:与传统多分类方法相比,该方法有更好的识别精度,特别是测试样本包含未知类别故障时,识别精度仍大于95%,显示了更好的适应能力。     

基于平行图像的糖尿病视网膜病变智能诊断

针对深度学习诊断糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）面临数据集小、类别不均衡及诊断效果不佳等问题,本文提出基于平行图像和Swin Transformer的DR分级模型。首先基于StyleGAN2-ada构建平行图像生成模型,解决训练图像过少和类别失衡问题。经FID、KID和目视评估,构建的平行图像符合后续工作要求。然后,基于注意力与窗口滑动机制构建DR诊断模型改善诊断效果。最后,使用平行图像训练诊断模型。经验证,本文提出的诊断模型准确率为93.5%、特异性最高为99%、F1分数最高为0.96。与原始图像相比,使用平行图像训练模型后其准确率提升20%、精确率最高提升70%。与其他三种深度学习模型对比,本文所提方法各项指标均达到最优。以上结果表明,本文构建的模型可在小样本数据集下实现较好的诊断效果。     

集成模糊数学与范例推理的变压器故障诊断方法

提出一种在范例推理框架上集成模糊数学的故障诊断方法,并进一步建立起可应用于电力变压器故障诊断的实用模型。由于较好地将模糊数学理论融入到了范例推理过程中,该模型可期望具有较高的诊断准确率和实用价值。     

Using the algebraic sum method in medical expert systems

In the development of a medical expert system, the choice of algorithms is an important consideration. According to 1979 statistics, some 60% of medical expert systems were based on the Bayes method, 30% were based on a linear discriminant function, matching handle and criterion tree, and 10% were based on other algorithms. Overall diagnostic accuracy rates were generally about 90%. Although the Bayes method has been used very widely, it has some limitations. Its two assumptions are difficult to satisfy in computer-assisted diagnostic systems, and it does not do well in solving the contradiction between the low frequency of a disease manifestation and the high specificity of the manifestation. A weighted summation method can better solve this problem, since the diagnostic value can be adjusted according to the real importance of each item of diagnostic information. The weighted summation method has been widely used in the development of many medical expert systems, such as the earliest expert system of traditional Chinese medicine: “The Computer Program for the Diagnosis and Treatment of Liver Disease Based on the Principle of Dialectical Treatment”. It is concluded that the algebraic sum method is an efficient, simple, and convenient mathematical model for the development of medical expert systems