基于Windows CE的机车故障诊断系统显示屏

本文提出了基于ARM处理器S3C2410、Windows CE操作系统和故障诊断技术的机车司机室智能显示单元(IDU)的新设计方法.该显示屏能实时对机车的故障数据进行采集、传输、存储以及显示各种信息.设计了显示单元的总体结构及组成模块,进行了硬件原理、操作系统定制,驱动程序和故障诊断程序等开发.在故障数据传输与存储、故障诊断与提示、底层设备的连接与管理中发挥了重要作用.     

电气设备故障诊断中模糊性处理方法的探讨

电气设备故障诊断中需要处理大量的模糊信息，而传统的“精确”理论的方法对模糊现象的处理又显得十分不足，运用模糊数学分析了故障诊断中若干具有代表性的模糊性问题，提出了采用规则的模糊化表示和模糊综合评判的方法可以有效的解决某些不确定问题。     

电气设备噪声的实时监测与故障诊断

本文提出对电气设备噪声进行在线监测和实时故障诊断的概念和研究的必要性,综述了电气设备噪声分析和故障诊断的方法,结合实例介绍了利用噪声频谱分析和模式识别方法进行故障诊断的方案,并指出了深入研究的方向。     

基于部分可观Petri网的机车故障诊断方法研究

机车调度的故障检测与诊断是保障行车安全的必要条件。为了实现故障的检测和准确诊断,以仅有部分库所可见的部分可观Petri网为建模工具,研究机车调度系统中传感器监控节点数目和位置的确定方法。首先,给出了加权Petri网系统中故障准确诊断方法,提出故障定位表和监控库所集的确定算法(FLTMPD),并进一步证明所提出的算法是正确的、有解的且具有多项式级时间复杂度。进一步,基于FLTMPD算法,给出了保证故障准确诊断下的部分可观系统设计方法,并且证明利用FLTMPD可以实现监控节点数目最少的最优监控。最后,以机车调度系统中的两类典型故障为例,通过构造对应的层次颜色Petri网模型,给出机车调度系统中传感器监控节点的安放位置,为工业应用奠定了理论基础。     

似相关块的识别和模拟电路故障诊断

在具有容差的模拟电路故障诊断中，似相关块的存在影响故障定位的准确性。本文利用方向能量的概念白化容差干扰，分离出最佳诊断子空间，克服似相关块的影响，从而提高了诊断的有效性。     

模糊识别在变压器故障诊断中的应用

本文提出了利用模糊模式识别判断变压器故障的新思路，以放电 过热故障为诊断识别模糊集，通过建立它们的模糊隶属函数，对每一种故障进行隶判断，以确定故障到了较理想的结果。本文的思想对电力系统的故障诊断及自动控制有一定的参考价值。     

基于多种算法融合的区域电网在线故障诊断

电网在线故障诊断是保证电网安全稳定运行的必要措施之一。随着区域电网规模的不断扩大,电网出现故障时会有更多不准确的信息传入调度中心,这势必影响原有在线故障诊断方法的速度和准确性。本文考虑自然灾害对故障区域的影响,将T-S模糊模型、粗糙集理论和遗传算法有效融合,充分利用T-S模糊和粗糙集理论对不精确和不完备信息的知识挖掘与处理能力,基于遗传算法的自适应优势改进粗糙集约简,能够更快、更准确地在线诊断区域电网故障。通过故障诊断算例仿真分析,结果表明了所研究的故障诊断算法具有快速性、准确性、有效性。     

凝汽器在线故障诊断系统

为保证火电厂凝汽器的安全可靠运行,实现故障诊断和操作指导,开发了凝汽器在线监测与故障诊断系统。介绍了系统的基本结构、主要功能和优点。系统采用了模糊神经网络与改进的BP算法相结合的故障诊断方法,能快速地、准确地判断出凝汽器故障所在。并通过现场实践进行了验证。     

诊断思维及其在电气设备故障诊断中的应用

为解决电气设备故障问题,应用了诊断思维的数学模型,提出了一种故障诊断方法,井用实例验证了该方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断

针对神经网络故障诊断存在的诸多问题,提出了基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断方法。采用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,对输入的特征向量信息进行分类,完成故障诊断功能。仿真证明了最小二乘支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力,用于故障诊断时在识别准确率和抗干扰能力方面有明显的优势。     

基于红外图像识别的输电线路故障诊断

红外图像中输电线路故障的准确识别一直是困扰检测人员的难题。本文借助红外成像仪获取输电线路温升变化图像,从分析输电线路红外图像的特征入手,通过比较各颜色空间的优缺点,应用HSI颜色空间转换获得图像边缘信息,借助中值滤波保持边缘信息的优势,利用改进的中值滤波排除干扰,采用梯度法提取其中的温度最高区域,从而迅速准确地诊断输电线路温升故障。以输电线路的红外图像为例,验证了HSI空间梯度法识别温度最高区域的可行性和有效性。     

用模糊模式识别技术判别故障线路

针对小电流接地系统故障选线问题,介绍了用微机技术识别故障线路的原理,阐述了故障线路的模糊模式综合识别方法,从而解决了系统在网络复杂情况下可能出现的故障线路误选或漏选问题。     

基于模糊聚类算法的变压器故障诊断研究

介绍了模糊C-均值聚类算法和三比值法的原理,并给出了故障实例。     

基于模糊神经网络的异步电动机故障诊断研究

在对当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法。该方法利用改进的BP算法,提高了学习速率,增强了稳定性。同时,针对异步电动机常见的故障特点,运用该诊断模型,对异步电动机故障进行了诊断。仿真结果表明：它具有准确度高,诊断速度快等优点,是一种较实用的故障诊断方法。     

基于免疫聚类算法的变压器DGA数据故障诊断方法

提出了一种基于免疫聚类算法的变压器DGA数据故障诊断方法,并通过试验证明了该方法的应用价值。     

变压器油中气体色谱分析中以模糊综合评判进行故障诊断的研究

在对传统比值法的编码组合进行模糊化处理和统计及分析的基础上得到了编码－故障模糊关系矩阵Ｒｆ;以现场用常现色谱方法检测到的特征气体比值所对应的２７组编码组合的隶属度作为特征输入矢量,通过综合评判求得故障输出矢量,并确定出故障类型。结果表明,应用本文建立的模糊关系矩阵对变压器故障进行综合评判诊断的方法是有效的。     

基于模糊免疫识别方法的电力变压器故障诊断

在人工免疫识别系统的基础上,结合模糊推理,提出了基于模糊免疫识别的充油变压器故障诊断方法。代表相同B细胞的人工识别球经克隆选择和资源竞争后产生具有分类性能的记忆抗体,但其资源分配数目和人工识别球的刺激水平成线性,易使少数优秀人工识别球占据过多资源,引起人工识别球种群早熟收敛。将模糊推理应用于资源分配机制中,可使分配兼顾刺激水平和抑制水平,改善收敛性能。实例分析表明,以H2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2等5种气体含量为特征参数,将模糊推理与人工免疫识别系统相结合的方法,能有效诊断变压器内部潜伏性故障。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用研究

基于模糊逻辑理论和人工神经元网络，提出了将模糊神经网络应用于变压器故障诊断的方法，该方法实现了变压器故障的智能诊断。     

基于模糊模式识别的凝汽器故障诊断研究

分析了凝汽器工作过程及故障机理 ,建立了凝汽器典型故障集、征兆集及典型故障特征向量集合 .应用模糊模式识别方法及最大隶属原则 ,建立了凝汽器故障诊断模型 ,并以实例验证该模型识别故障的准确性 .实践证明 ,该模型简单实用 ,能有效地识别凝汽器故障     

基于模糊理论的电力设备故障诊断专家系统

本文以模糊数学理论为基础，提出了一个用于高压电力设备故障诊断的专家系统。该系统将专家经验与模糊数学相结合，反映了故障现象与故障原因之间的模糊关系，根据用户输入的故障信息，进行正反向交替的多级推理来作出故障诊断，反映了故障的不确定性，具有较高的诊断可靠性、实用性与通用性强，易于推广。