融合粗糙集和神经网络的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断的准确性,进行了利用粗糙集和神经网络来诊断变压器故障的研究。首先将连续属性的决策表离散化,部分属性采用基于油中溶解气体分析知识的方法离散化,部分属性采用自然算法和等频划分算法离散化;然后用粗糙集属性约简方法对离散后的决策表进行属性约简以获取最小决策表,约简后的最小决策表反映了变压器油中溶解气体的5种比值与故障的关系,是对IEC三比值法的扩展;最后用最小决策表训练BP神经网络,并用测试数据对训练后的BP神经网络进行检验。结果表明该方法比IEC三比值法有更高的故障判断准确率,结合粗糙集和神经网络诊断变压器故障可约简变压器故障诊断决策表,简化神经网络的结构,提高故障诊断的准确率。     

基于PCA和粗糙集构建决策树的变电站故障诊断

提出一种基于主元分析（PCA）和粗糙集理论结合继而构建决策树的故障诊断方法。该方法利用PCA对原始故障决策表的条件属性集进行降维处理,得到由主元变量构成的故障决策表,采用等频分割方法对这一决策表的数据离散化,进而采用基于主元属性重要度的粗糙集属性约简算法得到离散后的决策表的最小约简,以约简数据集为样本基于核属性采用一种改进的决策树算法训练学习,构建故障决策树进行诊断决策。测试实例证明了该方法能简化故障诊断系统,提取容错性较强的诊断规则,提高了故障的识别率。     

基于PCA和粗糙集构建决策树的变电站故障诊断

提出一种基于主元分析(PCA)和粗糙集理论结合继而构建决策树的故障诊断方法.该方法利用PCA对原始故障决策表的条件属性集进行降维处理,得到由主元变量构成的故障决策表,采用等频分割方法对这一决策表的数据离散化,进而采用基于主元属性重要度的粗糙集属性约简算法得到离散后的决策表的最小约简,以约简数据集为样本基于核属性采用一种改进的决策树算法训练学习,构建故障决策树进行诊断决策.测试实例证明了该方法能简化故障诊断系统,提取容错性较强的诊断规则,提高了故障的识别率.     

RST和NBN用于电力变压器故障诊断

电力变压器发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,提出了一种将粗糙集理论(RST)与朴素贝叶斯网络(NBN)结合的电力变压器故障诊断新方法。首先将油中溶解气体分析(DGA)结果和其他电气试验结果作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障与征兆间的连接关系并建立决策表,接着利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简算法实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,提取最佳属性约简组合,然后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后对变压器故障进行实例分析,诊断结果证明该方法是正确和有效的,具有较好的实用价值。     

模糊粗糙集数据挖掘方法在电力变压器故障诊断中的应用研究--基于油中溶解气体的分析诊断

将电力变压器故障历史数据首先进行模糊化及离散化处理,然后构建故障诊断决策表,以决策表作为主要工具,即"知识库",采用粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则,为电力变压器提供有效的故障诊断.     

电网故障诊断的决策表约简新算法

采用粗糙集理论的决策表方法对电网进行故障诊断,其关键过程就是决策表的简化过程(即约简)。为此,提出了基于粗糙集理论与二元逻辑运算相结合的属性约简算法以及改进的值约简算法,并将其应用于由断路器和保护作为条件属性、故障区域作为决策属性的诊断决策表的约简过程中,利用决策表的约简形成综合混合知识模型。整个算法简单、快速,可有效应用于电网的故障诊断中。运用Visual C 编程实现了对故障算例决策表的约简过程,结果证明了该约简算法的正确性。     

基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法。该算法利用粗糙集技术对变压器知识进行属性约简,并通过属性表获得故障最简决策表作为支持向量机的输入,与此同时,利用粒子群优化算法获得支持向量机的最优参数设置。实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行。     

基于DGA的粗糙集与人工鱼群极限学习机的变压器故障诊断

为有效克服变压器不完备故障样本数据对故障诊断结果的影响,文中构建了一种基于粗糙集的人工鱼群极限学习机变压器故障诊断方法,该方法首先运用粗糙集对决策表中的16个条件属性进行约简;其次,根据最简规则表对训练样本进行编码,利用已编码的训练样本对极限学习机进行训练,并运用人工鱼群优化方法对极限学习机的权值及阈值进行优化;最后,利用训练好的极限学习机方法对编码好的样本进行故障诊断。该方法将粗糙集在不完整数据方面所具有的优良特性与极限学习机优良的泛化能力有机融合,以有效提高故障诊断精度。经实例对比分析表明,所构建方法具有更高的诊断准确率,从而验证了该方法的有效性。     

基于粗糙集和小生境遗传算法的电网故障诊断规则提取

用粗糙集理论进行电网的故障诊断,关键是对知识表的约简.本文以粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将继电保护和断路器的动作信号作为对故障分类的条件属性集,故障区域作为对故障分类的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出诊断规则.算例结果说明了本算法的正确性和可行性.     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行离散化,采用粗糙集进行约简,并用约简集选择算法提取其重要特征子集,建立特征气体比值与故障类型的映射关系,采用粒子群算法对支持向量机核参数进行优化,达到了故障诊断的目的。仿真结果表明,该方法对变压器故障诊断具有较高的诊断率。     

基于RST-SOM的高压断路器故障诊断

由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构,在工程实践应用中表现良好。     

基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明：该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。     

基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。     

基于粗糙集理论和Petri网的断路器故障诊断

将粗糙集理论和Petri网相结合,一同用于断路器故障诊断。为了简化断路器故障诊断决策表,采用粗糙集理论中区分矩阵算法和规则提取的矩阵算法对决策表实现条件属性约简与规则简化,找到决策表中隐藏的潜在规则,减少工作量,降低不确定信息的影响,提高故障诊断准确率。用粗糙集理论得到的规则建立Petri网络模型,Petri网可以将知识表示和诊断能力融为一体,利用Petri网实现并行推理,通过简单的矩阵运算对断路器故障诊断进行快速计算。实例分析表明所提出方法准确有效。     

基于粗糙集-BP算法的配电网故障诊断

将粗糙集理论与BP神经网络相结合,以粗糙集中的信息系统决策表为主要工具,通过基于遗传算法的粗糙集属性约简算法对配电网中的原始数据进行约简,然后利用BP网络对最简规则集进行学习训练,最后用改进的粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,形成改进粒子群优化粗糙集-神经网络的模型结构。诊断结果表明:通过粗糙集属性约简,删除了大量不必要的冗余数据,提高了诊断速度和准确度。同时,针对配电网发生故障时存在误动、拒动等情况,该算法具有较高的泛化能力和较好的容错性。     

基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型

采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位。与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改。     

基于粗糙集理论的真空断路器故障诊断方法

真空断路器的故障和征兆总是存在着随机性、模糊性和不确定性。以粗糙集理论为基础的,用于真空断路器故障诊断。通过以故障征兆为条件属性集,以故障为决策属性集,建立故障诊断的决策表,通过约简决策表,剔除冗余条件属性,建立起征兆与故障的决策规则,从而快速、准确地诊断真空断路器的故障。     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法

鉴于电力变压器信息的不完备性及复杂性，基于粗糙集理论提出了一种能较好处理不完备信息的变压器故障诊断模型。基于对大量电力变压器故障征兆及故障类型的分析统计，利用粗糙集进行约简以获取诊断规则。文中详细阐述了在获得各类信息情况下如何利用该模型进行故障诊断；即使缺少某些关键信息时，该模型也能结合欧式距离、神经网络和模糊数学三种方法对约简进行综合匹配，再利用相应的约简及规则集作出故障诊断。该模型还可通过丰富训练样本、修正决策表的自我完善方法使诊断效果不断提高。实例也表明了该方法的有效性。