基于多代理系统的水电机组故障诊断研究

以水轮发电机组故障诊断为研究对象,以MAS(多代理系统)理论为基础,研究面向故障类型的MAS故障诊断技术。针对现在水电机组故障诊断系统结构不完善以及知识表示方法和诊断算法单一等缺点,设计基于MAS的水电机组故障诊断系统。采用模糊算法进行诊断任务的分解,采用神经网络进行面向故障类型的精确诊断。对水电机组发生的故障进行仿真,结果表明基于MAS的水电机组故障诊断系统可以准确诊断出水电机组所发生故障的类型及严重程度。     

基于双参数方法的水轮发电机组故障诊断规则表示和推理问题研究

基于知识的故障诊断系统在水轮发电机组故障诊断研究工作中是重要的课题,需要解决故障诊断规则表示及故障诊断推理2方面的不确定性问题。文中介绍了水轮发电机组故障诊断规则基于双参数方法的规则表示方法及其推理诊断评价和咨询评价方法。在总结水轮发电机组故障诊断规则相关关键问题的基础上,将双参数方法应用到水轮机组故障诊断不确定性规则表示及不确定性诊断推理问题中。通过实例介绍了双参数方法在获取故障诊断规则不确定性参数方面的应用及其在故障诊断推理过程中的应用。     

水电机组故障诊断分析系统

文章分析了基于知识模型库的水电机组故障诊断融合推理方法，描述了知识模型的层次组成，基于信号处理的人工神经网络诊断方法。     

知识图谱驱动的变压器智能故障诊断系统设计∗

针对传统故障诊断系统在电网复杂关系场景下智能诊断和决策存在的不足,基于知识图谱的知识表示和推理 能力,设计了面向变压器智能故障诊断的系统,从理论和实现角度完整地阐述了变压器智能故障诊断系统的框架组成和 层次架构,具体介绍了知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的实现方法,为实际的变压器故障诊断工作提供支撑.     

基于均方差和夹角余弦的水电机组振动诊断

以水电机组的实际振动故障作为诊断样本,使用基于均方差的夹角余弦方法进行水电机组振动故障诊断,获得最终的诊断结果。诊断实例表明,基于均方差和夹角余弦的水电机组振动故障诊断方法是有效的,能很好地提高诊断水电机组振动故障的准确性,有较好的实用性。     

基于改进D-S的水电机组集成故障诊断研究

针对常规水电机组振动故障诊断技术中易出现错判及诊断可靠性低等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。根据水电机组振动故障的频域信号,由模拟退火粒子群混合算法来处理证据理论的基本概率分配问题。再利用改进D-S理论来实现可信度分配的合理赋值,最后进行多信息的融合决策。实例表明,该方法可以在原始证据出现高度冲突以及相一致的情况下,都具有较高的诊断可信度,从而实现了对水电机组振动故障模式的有效识别。     

水电机组故障诊断专家系统研究现状与发展前景

从开发研制水电机组故障诊断的角度,针对故障诊断专家系统开发中面临的知识表达,知识获得取及实时诊断等关键问题的研究现状和开发前景进行了重点论述,为该领域进一步的研制工作奠定了基础。     

电力变压器故障红外诊断专家系统

介绍了一种实用的电力变压器故障红外诊断专家系统，对红外诊断的基本原理，故障诊断的数学模型模糊知识的表示和推理机制进行了研究，还详细叙述了该专家系统的结构，知识表示与获取及推理机制的设计，实现方法。     

电网故障诊断知识的面向对象表示法

提出了电网故障诊断知识的一种新方法——面向对象的表示方法，阐述了面向对象知识推理的特点及目前几种常用的知识表示方法的优缺点     

水电机组诊断系统中知识处理方法

提出了水力发电机组故障诊断知识的范围,并对春进行了分类,对水力发电机组故障诊断知识的获取,推理及应用进行了分析和研究。     

水电机组故障诊断的集成知识表示与推理

In consideration of the diversity and the complication of fault diagnosis knowledge for hydroelectric set, a new metasynthesizing knowledge-representation using neural network, fuzzy rules and visualized technique is proposed. And on the basis of the knowledge representation, an integrated reasoning method is completed. A Vibration Fault Diagnosing Example is given to demonstrate that the abilities of acquiring and representing knowledge and the inferring efficiency of hydroelectric set's fault diagnosis can be reasonably improved.     

水电机组振动故障的信息融合诊断与仿真研究

引起水电机组振动的原因复杂,目前主要是通过转速试验、负荷试验和励磁试验等试验手段来判别机组的振动故障.该文将多传感器信息融合方法引入水电机组振动故障诊断中,通过分析机组振动的频率特征,建立了振动故障的融合诊断识别框架,并模拟机组各部位的振动信号,采用小波分析和傅立叶变换进行预处理,提取信号的子带能量特征,应用信息融合方法进行了仿真诊断.结果表明,基于信息融合的故障诊断能充分利用机组各部位的信息,可以减少诊断的不确定性,从而有效地提高诊断的可靠性.     

水电机组振动监测与故障诊断系统研究

介绍了振动在线监测与故障诊断系统，该系统能及时发现机组振动异常并报警，并且能对事故发生时刻的数据信息自动捕捉和存贮。同时基于专家知识，对机组故障进行诊断分析，确定故障类型和原因。     

基于Internet的水轮发电机组远程监测和故障诊断系统的研究

为了确保水轮发电机组的安全稳定和经济运行,需要对水轮发电机组进行监测与故障诊断.作者提出在Internet和Windows环境下利用有效的网络资源、PXI、MXI-3和DataSocket技术,采用易于扩展的客户/服务器结构模式来设计水轮发电机组的远程监测和故障诊断系统.文中对该系统的总体方案、软硬件组成及系统的功能作了详细的说明.该系统实现了水轮发电机组信号的数据采集、数据分析和处理,并能通过Internet进行故障诊断,具有良好的应用前景.     

水电机组在线状态监测和故障诊断网络化系统的设计与实现

提出将Internet网络技术和虚拟仪器技术和水电机组状态监测和故障诊断技术有效地结合起来,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性.通过采用Client/Server网络体系结构,运用LabIEW、DataSock、PXI或MXI-3技术,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证,以确保水电机组的安全稳定和经济运行.     

基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统

针对现有水电机组状态监测系统功能不完善、不够智能化的缺点,开发了基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统,该系统由状态监测和故障诊断两个模块构成,包括数据采集、数据分析、通信和智能故障诊断4部分。与传统故障诊断系统相比具有BP神经网络组成的专家系统,因此具有自学习、自适应和智能化等特点。实验结果表明,此系统的诊断结果准确可靠,具有良好的实用价值。     

水电机组在线状态监测和故障诊断网络化系统的设计与实现

提出将Internet网络技术和虚拟仪器技术与水电机组状态监测和故障诊断技术有机地结合起来,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性.通过采用Client/Server网络体系结构,运用LabIEW、DataSocket、PXI和MXI-3技术,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证,以确保水电机组的安全稳定和经济运行.     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。     

电网结构知识表示方法研究与管理系统开发

根据电力系统层次结构的特点,提出网络层拓扑、厂站层拓扑和设备属性知识的框架表示方法。对厂站层拓扑知识给出一种通用的框架表示方法和一种以母线为核心的框架表示方法。通过在故障诊断和恢复专家系统中的应用,表明所提出的知识表示方法是可行的。同时为方便知识库的管理,开发了相应的管理系统。