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。     

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

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。     

基于粗糙集理论与模糊Petri网络的油浸电力变压器综合故障诊断

电力变压器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性，采用单一智能方法难以准确描述。文中基于智能互补融合的思想，将粗糙集理论与模糊Petri网络有机结合在一起进行油浸电力变压器故障诊断。利用粗糙集信息表简化技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩，获得最小诊断规则，基于最小诊断规则的Petri网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度。同时利用模糊Petri网络实现并行模糊推理，便于描述故障特征的变化及对变压器运行特性的快速分析。故障实例分析表明，文中所提出的智能方法可以有效地进行模糊推理，减小诊断信息的冗余性，诊断效率高，计算快速、准确，结果易于被人理解。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断方法

将一种基于粗糙集理论的信息熵约简方法应用于变压器故障诊断问题中。首先应用粗糙集理论将电力变压器故障历史数据进行分析统计,建立决策表,然后采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,求取一组最小约简知识系统,并采用粗糙集约简方法对新系统进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集。方法大大减小了编码的工作量,避免了约简属性组合查询及缺少关键属性时规则匹配所带来的不便,所以运算速度也会相对加快。最后结合实例分析,证明该方法的简便及有效性。     

贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断

由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差，且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强，文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型，并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法，它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性。其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器。实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断，具有处理信息缺失多的能力和容错特性，克服了粗糙集刚性推理的弱点，其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗糙集的方法。     

用粗糙集理论和贝叶斯网络诊断SF6断路器故障

为了在断路器故障时能快速、准确地找出故障原因,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯网络的高压SF6断路器故障诊断的方法。该方法首先根据断路器的故障样本集找出征兆集合和故障集合之间的关系以建立断路器故障诊断决策表,然后利用粗糙集理论属性约简中的区分矩阵算法对决策表进行约简,剔除冗余知识,简化专家知识得到最小诊断规则进而构建贝叶斯网络可以有效降低网络结构的复杂性,最后利用贝叶斯网络的概率推理实现了对断路器故障原因的快速分析。经过实例证明,该方法用于高压SF6断路器的故障诊断是可行有效的,并且最后给出的结果还可以为断路器的状态检修提供依据。     

基于粗糙集的变压器故障诊断方法研究综述

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。     

基于粗糙集理论和朴素贝叶斯网络的电网故障诊断方法

电网发生故障后,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,文章提出了一种粗糙集理论和朴素贝叶斯网络相结合的电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障情况并建立决策表,然后利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简方法提取最佳属性约简组合,最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,并对节点概率进行训练。运用VC++编写了基于该方法的故障诊断软件,算例结果表明,该方法正确、有效,能提高系统在丢失核属性情况下的容错性,具有较好的实用价值。     

基于贝叶斯网络和油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法

电力变压器属电力系统中的重要设备,目前油中溶解气体分析(DGA)的三比值法是对变压器进行故障诊断的最方便、有效的方法之一.本文结合改良的三比值法,将贝叶斯网络方法引入大型变压器的故障诊断,提出了基于贝叶斯网络(BN)理论和变压器油中溶解气体分析方法的变压器智能故障诊断方法,并据此建立了变压器故障诊断模型.通过实例判断验证了本文方法的有效性.     

基于粗糙集与模糊神经网络的变压器故障诊断方法

将基于粗糙集理论的模糊神经网络，应用于变压器故障诊断中，充分利用粗糙集理论对知识的约简能力模糊神经网络优良的分类能力，首先利用粗糙集方法对原始数据进行约简，形成精简的规则集，以此基础构建的模糊神经网络结构完全是由粗糙集最终约简规则决定的，具有良好的拓扑结构，网络规模大大减少，学习速度大为提高，而且保持了网络较好的分类能力。     

基于贝叶斯网络和粗糙集约简的变压器故障诊断

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。     

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。     

基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究

针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。     

基于贝叶斯网络分类器的变压器综合故障诊断方法

鉴于电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,本文提出了一种基于贝叶斯网络分类器的以溶解气体分析为主结合其他电气试验结果的变压器综合故障诊断方法,并建立了变压器朴素贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型.文中详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性.该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果.实例验证表明了该方法的有效性.     

粗糙集理论在配电网故障诊断中的应用

鉴于粗糙集理论在处理不精确问题时,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,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配电网故障诊断新方法。该方法将保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表,直接从故障样本集中导出诊断规则,并揭示了警报信息内在冗余性。运用Visual Studio.NET开发平台,使用Vis- ual C#语言对配电网典型网络的故障诊断进行了编程,算例结果表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集和自适应遗传算法的电力变压器故障诊断

采用自适应遗传算法和粗糙集相结合的方法对电力变压器的决策信息表进行属性约简,并进一步采用改进的值约简算法以获取最小决策表,从最终的约简决策表中提取出故障诊断规则.通过引入初始种群预处理、最优L个个体保存法、双亲单子法等操作加速算法的收敛速度,并结合两个实例证明了规则的正确可行性.整个算法简单、快速,可有效地应用于电力变压器的故障诊断中.     

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。