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1.
提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断。该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用 于变压器典型故障数据少的特点。文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较。为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善。计算结果表明,该模型具有很好的分类效果。  相似文献
2.
基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Ttransformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和基于小波变换(Wavelet Transformation,WT)的时频分析在时域、时频域和频域进行了比较研究,研究结果说明,旋转机械振动信号基于EMD的HT时频分析方法比基于WT的有效。  相似文献
3.
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析   总被引:58,自引:7,他引:51       下载免费PDF全文
针对我国电力系统状态监测和诊断技术研究及应用中存在的问题,对状态监测和故障诊断的任务、电力系统设备故障的特点、状态监测的实现条件及关键技术等进行了讨论和分析,对状态监测中的数据处理和分析技术进行了说明,指出“状态分类”和“处理决策”是数据分析的核心技术。介绍了国内外状态监测技术的现状和发展,指出只有国内设备管理体制改变和状态检修实施以后,状态监测的应用才会开展起来。  相似文献
4.
基于新型神经网络的电网故障诊断方法   总被引:54,自引:17,他引:37  
故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 ,能够更有效地解决问题  相似文献
5.
变压器色谱监测中的BPNN故障诊断法   总被引:53,自引:5,他引:48  
本文将BP神经网络应用于变压器故障诊断。通过验证,结果显示BPNN诊断法有良好的应用前景。  相似文献
6.
基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究   总被引:51,自引:8,他引:43  
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。  相似文献
7.
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量,实现故障诊断。  相似文献
8.
提出了一种变压器故障诊断专家系统知识库形成的粗糙集方法,以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该方法从历史故障数据所形成决策表的约简出发,通过计算规则的粗糙隶属度,形成不同简化层次上符合置信度要求的节点网络规则集。用变压器故障信息与知识库中相应节点的规则集进行匹配,即使在气相色谱分析数据不完备的情况下,也能得到正确的诊断结果。通过推理机和数据库,实现对知识库的动态维护。大量诊断实例表明,该专家系统有效、灵活,具有一定容错能力。  相似文献
9.
基于信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断   总被引:49,自引:17,他引:32  
由于大型电力变压器具有互补性,冗余性和较强的不确定性等特点,该文将信息融合的基本思想引入到变压器的故障诊断中,在信息融合的基本框架下,利用反向传播人工神经网络和证据推理技术,建立了一种新型的油浸式电力变压器故障综合诊断的多级决策融合模型,该模型将油中溶解气体分析与常规电气试验的结论紧密结合起来,并充分借鉴现场的运行,诊断和维修经验,具有较强的知识表示及不确定性处理能力。  相似文献
10.
基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。  相似文献
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