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使用多参量的变压器故障综合诊断技术 总被引:2,自引:3,他引:2
为全面综合诊断电力变压器故障,参考已有变压器故障综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力变压器故障综合诊断模型。通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度。诊断结果表明,基于信息融合技术的变压器多参量故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好。 相似文献
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针对仅以油中溶解气体数据为主要依据的变压器故障诊断方法信息量不足以及传统证据理论的缺陷问题,研究了基于信息融合和多分类相关向量机(M-RVM)的变压器故障诊断模型。首先,将油中溶解气体分析数据与电气试验数据作为诊断模型的输入特征量向量,更真实地反映变压器的故障信息。然后,采用4个M-RVM作为分类器,对故障进行初步诊断,并将诊断结果分别转化为证据融合所需证据体,同时引入兰式距离函数与光谱角余弦函数对证据体进行修正。最后,采用改进冲突再分配策略进行决策融合,避免融合过程中出现证据互相矛盾的现象。对比分析结果表明,基于多源信息融合的变压器诊断模型相较单一特征参数诊断以及单一诊断算法具有更高的诊断准确率。 相似文献
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基于信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断 总被引:33,自引:17,他引:33
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
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针对变压器结构复杂、故障种类多、状态量多的特点,建立了基于多源信息的变压器故障诊断与状态评价模型,按照故障类型故障指数评估→部件状态评估→设备状态评估的层次逐级进行状态评价,为变压器的综合诊断提供了有效的判断方法。同时,针对变压器的故障诊断,提出了一种多维度的故障诊断方法,通过故障指数量化评价变压器故障的严重程度,对其相对劣化程度和故障程度提供了科学合理的评估方法。 相似文献
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随着现代战场环境的复杂变化,如何快速准确地对目标进行识别显得尤为重要,而环境的复杂多变可能会产生冲突证据。针对目标识别中高冲突信息的组合问题,在分析了几种常见的证据理论解决方法后,提出一种基于DSmT的冲突证据合成方法。通过仿真实验测试,验证了该算法的有效性及合理性。 相似文献
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为了综合多维度信息,快速准确判断变压器缺陷,同时解决多维度信息融合权重难以确定的问题,文中基于深度学习理论,采用稀疏受限玻尔兹曼机搭建了用于故障诊断的深度学习故障分类模型,结合大型变压器的多维度监测量,提出了一种基于深度置信网络和多维度信息融合的变压器故障诊断方法。该方法能够利用变压器海量的无标签多维监测数据作为学习样本,只需对少量带标签数据进行辅助优化,根据变压器实时在线多维监测数据,被训练后的模型能够对变压器本体状态做出准确的故障诊断。对某市220 k V主变进行诊断测试,结果表明,文中提出方法的故障诊断准确率较现有方法高约4%,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于改进D-S证据决策准则的电力系统故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
传统的故障诊断方法容易导致“诊断阻塞”以及“维数灾”的问题。针对诊断信息冲突或不健全的缺陷,提出用改进的D—S(Dempster—Shafer)证据决策方法进行电力系统故障的诊断。引入聚焦系数λ,进行证据合成时依据子集的基数大小优化组合信度分配.解决了高冲突证据的死解问题。以电力变压器故障诊断为例进行了分析验证,结果表明:基于改进的决策准则诊断方法具有较好的容错能力,实现信息的互补,突出了故障征兆的共性信息,从而极大地提高了信息的利用率.减少了系统诊断的不确定性。 相似文献
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基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断.由多个传感器采集振动信号,分别经小波变换特征提取后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值,即获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断.实验结果表明,该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性,是一种有效的故障诊断方法. 相似文献
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为了保证油浸式变压器故障诊断精度的同时,提高诊断方法的收敛速度以及泛化能力,提出一种基于DBN-SSAELM的变压器故障诊断方法。首先,利用深度置信网络(deep belief networks, DBN)对油中溶解气体浓度比值数据进行特征提取。其次,利用具有较强学习能力的极限学习机(extreme learning machine, ELM)替换传统DBN分类模型中的Softmax分类器,深入分析特征值与故障类型之间的关联性,提高模型的收敛速度。然后,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化ELM模型的输入权值和隐藏层节点偏置,以提高模型诊断结果的准确率和稳定性。最后,选用准确率、查全率、查准率和收敛速度对优化前后的模型进行性能评估。最终实验结果表明:所提出的DBN-SSAELM变压器故障诊断方法,故障诊断准确率高、泛化能力强、稳定性好,平均准确率达到96.50%,适用于变压器故障诊断。 相似文献
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传统的深度信念网络规模大、难度大、训练时间长,导致其故障诊断的时间较长。针对该问题,提出了一种基于贝叶斯正则化深度信念网络的电力变压器故障诊断方法。采用贝叶斯正则化算法改进传统深度信念网络的训练性能函数,在保证网络精度的同时快速提高计算速度,从而提高网络的收敛速度。实验结果表明,经过贝叶斯正则化改进后,深度信念网络训练的泛化能力得到了提高,同时故障诊断的准确率也得到了保证。 相似文献
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由于变电站故障诊断信息中含有大量不确定、噪声数据,提出了利用粗糙集理论对大量的诊断征兆信息进行分类,从而获得简约的规则。然后从单个决策表中获得多个简约的决策规则集,再利用信息融合来综合这些简约的规则集进行故障的诊断,从而提高诊断的效率和准确性。从最后仿真比较的结果中可以看出该方法对含有噪声的数据也能获得较好的诊断准确率。 相似文献