电力系统智能故障诊断技术研究

电力系统故障诊断技术涉及多个学科,本文针对故障原始数据收集困难的现状,在模糊集合理论、可能性分布理论和模糊逻辑推理基础上设计出一套智能计算程序,并将模糊集合理论和知识获取技术相结合,实现故障知识获取的"自动化"。该方法可以降低故障知识获取的工作量以及对专家的依赖性,使快速诊断电力系统故障位置及故障原因成为可能。     

基于仿真的通用模拟电路故障知识获取平台

故障知识获取是基于知识的模拟电路故障诊断方法的瓶颈问题。总结了通过故障仿真获取模拟电路故障知识的一般过程,简要描述了知识获取自动化的方法,提出建立通用模拟电路故障知识获取平台的方案,并对其主要组成部分和功能进行了详细描述。该平台能自动穷举电路所有可能的故障,调用外部电路仿真软件进行仿真,从仿真结果提取故障知识并加以简化,形成结构化的故障知识库。实验结果证实其可行性。     

基于免疫算法的故障诊断知识获取方法

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但诊断知识获取一直是系统建造中的瓶颈问题,机器学习是目前采用较多、也较为有效的一种方法。该文基于从已有的诊断经验事例中学习获取知识的思路,借鉴免疫理论的相关概念,设计了新的知识获取模型,利用免疫算法,按照预定的优化目标函数,生成最优的诊断知识,通过对一故障实例知识获取的应用,验证了该方法的可行性。     

基于仿真的军用电子设备故障知识获取新方法

故障知识获取瓶颈问题严重限制了我国军用电子设备智能诊断系统的发展。该文首先分析了军用电子设备的特点,然后总结了通过故障仿真获取故障知识的一般过程,在此基础上提出了计算机自动穷举设备所有可能故障,并进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。提出了电路故障知识获取平台的建立方案作为该方法的具体实现。该文所提出的知识获取自动化在一定程度上解决了故障数据收集困难的根本问题,同时使获得的知识更完整。最后,实验结果证实其可行性。     

基于仿真的电路故障知识获取方法研究

故障知识获取是基于知识的电路故障诊断方法的瓶颈问题,严重限制了电子设备智能诊断系统的发展.该文首先总结了通过故障仿真获得故障知识的一般过程,提出了基于仿真技术的故障知识获取方法,介绍了减少仿真工作量和充分隔离故障的有效方法,对主要的组成部分和功能进行了详细描述.该方法能够自动调用外部电路仿真软件对故障进行仿真,并从仿真结果中提取有用信息形成故障知识.     

基于PSpice的模拟电路故障知识获取新方法

电子装备中的模拟部分由于器件的离散性、容差、非线性等问题导致故障知识获取困难和不全面;针对该问题的主要来源—故障原始数据的收集,提出了利用PSPICE软件与Visual Basic语言相结合,以命令行作为结合点,实现故障知识获取的自动化,该方法的实质是通过计算机用穷举法自动在所有可能故障情况下进行仿真获取故障知识;该方法可以降低知识获取的工作量以及对专家的依赖性,为开发军用电子装备,特别是新装备的实用智能故障诊断系统奠定基础。     

基于粗糙集的大屏幕系统故障诊断研究

通过深入分析大屏幕投影系统的工作原理,根据专家经验和系统运行记录总结得出的故障模式,提出了将基于粗糙集理论的诊断规则自动提取方法应用于大屏幕投影系统故障诊断的专家系统,有效地化简了故障特征与诊断结果映射中的冗余信息,解决了传统专家系统在知识获取方面的"瓶颈",实现了诊断规则的自动获取.     

基于粗糙集的飞机供电系统诊断规则提取

在对某型号飞机供电系统进行故障模式分析的基础上,利用粗糙集理论不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,提出了一种诊断规则的自动获取方法,可有效解决飞机供电系统故障诊断专家系统在知识获取方面的"瓶颈".在运用粗糙集理论对故障样本集进行属性约简和值约简的过程中,本文针对"不确定测量状态"提出了改进的约简规则.通过在交流一次配电子系统上的验证分析表明,该方法具有较强地容错能力,可有效地约简知识,自动获取规则,且规则具有正确的逻辑意义.     

基于虚拟样机的反后坐装置故障仿真技术研究

针对反后坐装置测试性差、故障知识匮乏等难题;将虚拟样机作为一种新的定量推理机制引入故障仿真与知识获取领域;以某新型自行火炮反后坐装置为研究对象,在Pro/E和MSC.ADAMS环境下建立了虚拟样机;以射击过程为例,对影响反后坐装置工作性能的关键因素及故障过程进行仿真,为获取故障知识、确定故障阈值提供参考依据。     

基于深层知识的继电保护隐性故障识别方法

为提高隐性故障识别准确率,保证继电保护的安全、稳定运行,开展基于深层知识的继电保护隐性故障识别方法设计研究。将全站继电保护节点进行环形闭锁全局设计,获取继电保护运行隐性故障信息;引进深度知识理论,提取语义网中存储的web数据,建立隐性故障信息之间的语义关系,构建针对隐性故障信息的深层知识诊断规则;通过定量分析的方式,实现对继电保护隐性故障在线诊断与识别定位。设计对比实验证明,设计的隐性故障识别方法,不仅可以实现继电保护区段隐性的识别,同时相比于传统方法,还可以实现进行区段隐性故障节点的精准识别。     

基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识发现中的应用方法研究

针对故障知识获取这一瓶颈难题,对基于数据挖掘的数据库技术去实现故障知识规则自动发现的方法进行了研究;在SQLSERVER 2005平台上,利用该平台提供的数据挖掘决策树算法,采用了将决策树算法与数据库系统的性能进行高效耦合的数据处理模式,建立了一种利用故障数据集自动获取故障知识规则的数据处理流程;最后利用转子故障实验获得的故障特征数据集进行的验证表明,该流程具有通过对故障数据集进行实时处理,自动建立起一种描述故障知识的决策树模型,并且通过对决策树枝进行结构元素的描述,可自动生成故障知识规则集合的功能;结果表明,SQL SERVER 2005数据挖掘平台提供的决策树算法,为基于故障数据资源的驱动挖掘出故障知识提供了一种新途径。     

装备故障诊断专家系统知识获取方法

针对导弹武器装备故障诊断专家系统的知识获取与机器学习进行研究，系统介绍了知识获取与机器学习系统的构成。提出了一种基于仿真技术的故障知识获取方式，仿真数据经过分析、变换，转化为知识，从而实现知识获取。     

计算机硬件维修知识库的知识表示和知识获取

本文以计算机硬件售后的维修服务为模型,为计算机硬件出现的故障及对应解决方案创建知识库.硬件故障知识采用事例表示法和产生式规则表示法两种方法,并将知识分为事例知识和规则知识两类.在事例知识的获取方面采用了自动获取和人工干预两种形式,在规则知识的获取方面采用的是人工干预形式.     

机车110V充电装置实时故障预警系统研究

110V充电装置作为机车的一个重要部分,其性能的好坏直接影响到机车的运行。本文以专家系统及故障树理论为基础,进行机车充电装置实时故障预警系统的研究。基于专家系统的故障诊断及预警方法进行分析研究后,将其应用到充电装置的针对预警中,建立了充电装置的故障树、知识获取、知识表示、故障预警推理机方法。然后,建立实时验证系统验证该理论分析及方法的可行性、有效性。     

基于知识库与规则库的电力系统暂态故障事件诊断方法

为了减少暂态故障诊断误差，扩大诊断范围的同时提升诊断精度，基于知识库与规则库提出一种电力系统暂态故障事件诊断方法。利用小生境遗传算法约简电力系统暂态故障事件决策表图，获取暂态故障事件故障规则集，依据该规则集建立暂态故障事件知识库；通过证据融合理论确定目标暂态故障事件的权重系数，结合关联度得到目标案例和知识库内案例的灰色相似度，获取两个案例间的匹配结果，完成暂态故障事件诊断。实验证明该方法可精准诊断暂态故障事件。当分辨系数取值范围为0.4至1.0时，均方根误差为0;在不同信息缺失比例时，暂态故障事件诊断的精度依旧较高。     

具有自学习功能的贝叶斯融合故障诊断方法*

大型设备自身的复杂性、设备的个体差异及工作环境的影响,使设备的故障知识呈现一定的独特性,获取故障知识变得更为困难,针对上述问题,设计了一种能自动更新故障知识的故障诊断方法。该方法采用贝叶斯技术,融合专家的经验知识与设备自身的独特性故障知识,利用故障决策树对单层次和多层次的设备故障进行诊断;最后,给出一个实例证实此方法在实际工程中的简洁性与有效性。该方法已运用于某大型装备的故障诊断中,取得了良好效果。     

基于故障仿真的诊断知识获取关键技术研究

利用PSPICE软件进行电路器件的仿真,并以故障仿真方法获取诊断知识,可部分代替经验故障数据积累和人工实际故障模拟方法建立故障诊断知识库,解决电子设备尤其是故障知识贫乏的新型装备的维修诊断过程中的故障现象、数据获取和故障知识库建立过程困难和对专业知识的依赖性等问题.对复杂电子装备电路板级故障仿真的关键技术:测试对象的仿真建模,仿真故障注入技术,测试节点优选技术和测试集优化策略进行研究,将其应用于地炮情报射击指挥系统仿真实验平台,并给出实例分析.     

基于RIPPER的旋转机械故障诊断知识获取

数据挖掘技术能够从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的本质的规律。为了有效地发现旋转机械故障诊断过程中的故障征兆知识,引入数据挖掘技术和方法。针对旋转机械,构建了基于重复增量修枝算法RIPPER（Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction）的故障诊断知识获取系统。通过收集故障现象并整理成由故障征兆、故障类型等组成的故障信息样本,应用RIPPER算法对故障进行分析得到故障诊断规则集文件,实现故障诊断系统知识的获取和自动更新,并能对旋转机械的常见故障进行诊断,验证了算法的合理性。     

降雨量传感器的故障诊断方法研究

降雨量的测量对气象预报及防汛减灾具有重要作用,因此当降雨量传感器发生故障时需要能快速修复。而目前应用最广泛的翻斗式降雨量传感器其故障类型多样,致使故障诊断难度大。为此,本文提出一种基于故障树理论与灰色关联法的降雨量传感器故障诊断新方法,采用故障树理论及灰色关联分析法建立了专家系统,通过故障知识获取、故障树建立、灰色关联度获取、知识库构建和推理机推理设计,实现了降雨量传感器的故障诊断。试验验证表明,该方法故障诊断快速准确,实现系统自动诊断替代人工检测与排查,准确率可达到90%以上,提高了降雨量传感器的诊断与维修效率。     

压制观瞄装置故障诊断专家系统设计

针对单一依靠人工检修压制观瞄装置而导致的效率低下的问题,提出一种压制观瞄装置故障诊断专家系统.采用基于粗糙集理论的改进可区别矩阵(IDM)属性约简算法和建立故障树的方式来实现专家系统的知识获取,解决专家系统知识获取的瓶颈问题;提出一种改进的正向推理算法来设计专家系统的推理机,使得推理过程更加直观高效.实际诊断结果表明:此故障诊断专家系统能够快速、准确地对故障部位做出判断,并能给出故障原因和相应的维修建议,进而证明了该故障诊断专家系统设计的可靠性.