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《高压电器》2017,(10):124-130
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。 相似文献
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变压器故障诊断研究需要较高精度的神经网络算法,在故障诊断时需要通过训练信息来获得最优决策.由于变压器所处环境以及监测特殊问题,往往得不到完整数据,这也使得神经网络算法不能实现其自动获取的功能.针对变压器故障诊断的智能算法以及传统三比值法的缺点,以DGA数据为基础,建立了基于模糊罗杰斯(Roger's)四比值法的变压器故障诊断模型.结果证明,该模型在克服了以往故障诊断缺点的同时提高了故障诊断的精准度. 相似文献
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提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法 ,它能够根据不完整征兆信息对电力变压器故障进行诊断。该方法不但可直接从完备的故障征兆样本集中导出正确的诊断结论 ,而且还能从不完备的故障征兆样本集中导出满意的诊断结论 ,它揭示了故障征兆信息的冗余性。实例诊断结果证实了该方法的有效性 相似文献
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提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法,它能够根据不完整征兆信息对电力变压器故障进行诊断.该方法不但可直接从完备的故障征兆样本集中导出正确的诊断结论,而且还能从不完备的故障征兆样本集中导出满意的诊断结论,它揭示了故障征兆信息的冗余性.实例诊断结果证实了该方法的有效性. 相似文献
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采用自组织RBF网络算法的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初始RBF神经网络节点数、中心向量、节点连接权值进行优化。利用鸢尾属数据集及葡萄酒数据集对提出的自组织RBF神经网络算法进行了仿真测试,证明该算法对于提高分类精度和优化RBF神经网络结构有一定的作用。最后,将该算法应用到电力机车牵引变压器综合测试及故障诊断系统中,结果证明所提的自组织RBF神经网络诊断算法可有效监测出原系统试验时误报和漏报的故障。 相似文献
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以变压器DGA数据为初始特征向量,提出了一种基于遗传算法的动态模糊c均值聚类算法,建立新的交叉算子和变异算子以适合变长遗传编码,使用FCM局部优化算子,加强了遗传算法的局部寻优能力,提高算法效率和求解质量。实验表明该算法能有效地提高变压器故障诊断效率。 相似文献
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一种基于粗糙集理论的燃气轮发电机组故障诊断新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
燃气轮发电机组的故障诊断,实质上是一个模式分类问题。本文以振动特征频谱为依据,提出了一种基于粗糙集理论的燃气轮发电机组故障诊断新方法。该方法不但可直接从完备的故障特征频谱样本集中导出正确的诊断结论,而且还能从不完整的故障特征频谱样本集中导出满意的诊断结论,它揭示了故障特征频谱信息的冗余性。本方法为在不完整征兆信息下的燃气轮发电机组故障诊断提供了新的思路。实例诊断结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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应用B样条理论改进的变压器三比值故障诊断方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了解决三比值法在变压器故障诊断应用中存在的问题,提出一种基于B样条理论改进的方法。该方法在对三比值法进行空间几何分析的基础上,采用B样条曲面表示故障特征区域间的分界面,通过柔性自适应地调整分界面的形状,可将误诊样本对应的故障特征纳入到正确的故障特征区域内,从而提高诊断精度。方法突破了原三比值法固定区域边界的限制,为故障诊断问题求解提供了一种新的解决思路。实例分析表明,改进后的方法既保留了三比值法对大多数样本能够准确识别的特点,又使三比值法具备了学习能力,其学习过程具有可视性,且学习效果是可控的。 相似文献
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融合粗糙集和神经网络的变压器故障诊断 总被引:4,自引:2,他引:4
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。 相似文献
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介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断方法的主要研究成果进行了分析和评述,指出基于粗糙集理论的属性约简能够保证在变压器故障诊断结果一致的情况下选择最少的特征集,是变压器故障诊断的一个较好的途径。 相似文献
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基于贝叶斯网络和粗糙集约简的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
贝叶斯网络处理不确定性问题的能力可以很好地解决变压器故障诊断中因数据不完整而难以得到可靠结论的问题。为此,将贝叶斯网络分类器和粗糙集约简理论相结合,基于专家知识及统计数据建立贝叶斯网络分类模型,并综合运用色谱数据及电气试验数据作为变压器故障诊断的属性集输入,实现概率推理及对可能故障类型的排序,提高诊断结论的可靠性。此外,利用粗糙集约简理论对贝叶斯网络分类模型进行最小约简,降低网络结构的复杂性,减小模型所依赖的输入量,以更切合实际诊断情况。实验证明,该方法具有处理信息缺失的能力及容错特性,准确率较高,是一种变压器故障诊断的有效方法。 相似文献