电力变压器故障诊断专家系统TFDES

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。本文介绍电 力变压器故障诊断专家系统TFDES的原理与结构。以气相色谱法为主，T FDES综合运用各种故障检测的知识判断故障性质；运用模糊逻辑较好地处 理了故障诊断中的模糊性问题。初步测试表明，TFDES结构合理，推理正确 ，能有效地诊断运行中的变压器的内部潜伏性故障。     

基于Fuzzy ART网络识别变压器绕组过热故障

提出了基于模糊自适应共振理论神经网络识别变压器绕组热点故障的新方法。该方法可以识别随机模糊模式，尤其适用于及时捕捉变压器负荷突变、油中特征气体含量突发性异常等偶发性故障征兆，对及时排除绕组热点的偶发故障隐患具有重要意义。实例分析表明，应用该方法判断变压器绕组热点故障是有效的。     

模糊关系方程及其在电力变压器故障诊断中的应用

本文从模糊关系方程出发，以故障原因作为模糊输入，故障现象作为模糊输出，建立出电力变压器模糊故障诊断的数学模型。经诊断实例验证，该诊断模型是有效的。     

电力变压器故障诊断专家系统TFDES

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义.本文介绍了我们开发的电力变压器故障诊断专家系统TFDES的原理与结构.以气相色谱法为主TFDES综合运用各种故障检测的知识判断故障性质.运用模糊逻辑较好地处理了故障诊断中的模糊性问题.初步测试发明,TFDES结构合理,推理正确,能有效地诊断运行中的变压器的内部潜伏性故障.     

300 MW机组给水高压加热器系统故障的模糊模式识别

针对300MW机组给水高压加热器系统，通过详细的故障仿真试验，较完整地总结出工程中实用的高压加热器系统典型故障模糊知识库。在此基础上，采用模糊模式识别方法诊断高压加热器系统故障，提出一种可适用于不同征兆模糊表达方式的故障模糊隶属函数。诊断实例表明：以本文高压加热器系统故障模糊知识库为基础，采用模糊模式识别方法可获得良好的故障识别效果。     

变压器故障检测方法的改进--模糊识别阈值原则法

三比值法是目前被普遍接受的判断变压器故障的有效方法,但这一方法仍存在一个不确定的模糊范围,文中根据变压器故障分解气体的相对比率,运用模糊识别阈值原则判断变压器的故障性质,获得了理想的结果。     

变电站智能告警专家系统研究

以国电南瑞信息一体化平台为例,研究了变电站告警信号分类显示处理、提取故障报警信息、辅助故障判断及处理等变电站智能专家告警系统的功能,对告警信息判断推理出原因和处理方案,且可以定位其所在的间隔,进行综合推理模糊和分析.     

基于模糊c均值算法和改进归一化的变压器故障诊断方法

溶解气体分析法是诊断变压器故障的重要方法。本文建立了基于模糊c均值算法的变压器故障诊断模型。为了研究模糊c均值算法模型中样本的不同归一化法(即考虑到不同气体反应故障的灵敏程度不同)对聚类结果的影响程度,首先对溶解气体成分样本使用3种方法进行归一化,这3种方法是离差变换法、一般浓度归一化法和特征浓度归一化法。然后将归一化后的样本作为FCM算法的输入,以所求的隶属度矩阵确定样本所属故障类型。实例计算结果表明,采用特征浓度归一化可提高故障判断准确度。     

生产过程轻微和早期故障智能诊断的一种新方法

为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断，提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上，利用征兆缩毛主席技术可有效降低故障知识库的复杂程度，实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断。为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性。综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆，探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法。以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例，验证了本文方法的有效性。     

感应电机常见故障的模糊诊断（之一）

轴承故障、定子绝缘故障与绕组股线断股、鼠笼转子断条等故障约占鼠笼异步电机故障的８０％。在本文和其姊妹篇中，详细地讨了用模糊诊断方法对上述各类故障进行诊断的问题。本文将监测所得振动信号的时域方差和峭度，以及其振动信号的包络的幅频谱所得的几个特征频率处的幅度转化成隶属度向量，作为模糊诊断度。本文还介绍了用最小二乘原理，对实验室一台７．５ｋＷ的鼠笼异步电机滚动轴承故障的隶属度函数、模诊断关系矩阵进行自学     

基于二级模糊综合评判的容差模拟电路故障诊断

针对传统故障字典的3个主要缺陷,以节点电压增量比向量作为特征向量建立故障字典,并结合模糊数学的方法建立了一个新的故障隔离模型对线性模拟电路实施所有的硬故障和软故障诊断。该方法有测前模拟次数少,存储空间小,诊断范围宽的特点。采用二级模糊综合评判模型对故障实施诊断,不仅能定位故障元件,同时还能判断元件参数的改变方向。给出的实验结果也很好地证明本文所使用的理论和方法的正确性。     

D-S证据理论在凝汽器故障诊断中的应用

运用D-S证据理论将用不同模糊方法得出的诊断结果进行融合。试验证明，融合以后的结果比模糊方法得出的诊断结果误判率更低。运用D-S证据理论，可以减小因隶属度函数的不同而带来故障误判的可能性，从而更准确地判断故障原因。     

利用计算机技术对飞机电源系统故障诊断进行逻辑分析

本文介绍了利用计算机技术，以基于故障树分析原理对飞机电源系统故障进行逻辑分析和判断，可以使飞机电源系统的故障得到及时发现并准确定位，从而提高飞机电源系统的可靠性及可维护性。     

一种容差模拟电路故障诊断的新方法

以故障字典法和模糊理论为基础,针对经典故障字典不能对元件参数故障（软故障）实施诊断以及由于元件容差的影响而难以实现故障精确诊断的问题,以节点电压灵敏度为关键量建立了模糊规则字典和节点电压增量比向量字典,并以此二字典为基础设计了新的诊断系统。使用该系统不但能够诊断电路硬故障,而且还能够诊断每一元件的所有软故障。对于故障元件,在定位的同时还能判断出其参数的改变方向。新的诊断方法有诊断范围宽、测前模拟次数少、占用存储空间小、计算复杂度小的特点。实验结果证明了新方法对含容差模拟电路故障诊断的有效性。     

基于模糊C均值支持向量机的直流电机故障模式识别

提出了一种基于模糊C-均值的永磁直流电机故障模式识别方法。首先通过模糊C-均值聚类算法对无类别标识的故障样本数据进行模糊划分,并根据模糊聚类的隶属度矩阵,判断定位每一样本数据的所属类,并定位样本数据中的野点,消除野点后,再利用基于支持向量机的模式识别方法对模糊划分后的数据进行训练。研究结果表明:该方法解决了永磁直流电机故障在线监测与诊断中缺少已知类别标签的训练样本问题,抑制了复杂环境中噪声,提高了含有大量噪声数据的永磁直流电机在线故障识别精度。     

基于小波能量熵和模糊逻辑的故障选相元件

构造了新型的用于高压输电线路保护的故障选相元件。利用小波分析良好的时频局部化特性,在暂态信号多尺度表示方法的基础上定义了用于特征提取的小波能量熵,并与模糊逻辑相结合形成新的选相原理。先对采集到的故障后电压信号进行适当的小波分解,并计算小波能量熵,然后构造包含故障信息的模糊语言变量作为模糊推理系统的输入,并建立相应的模糊逻辑推理系统,通过模糊逻辑的方法进行故障选相。仿真结果表明,小波能量熵随时间变化的规律能有效反映故障出现与否,并通过模糊逻辑做出选相判断。     

基于模糊神经网络的永磁同步发电机失磁故障程度诊断

针对永磁发电机永磁体正常和失磁故障运行状态,提出了利用模糊处理和BP神经网络相结合的方法对其正常和失磁故障程度进行判断。该方法以永磁发电机铁心损耗、定子涡流损耗、附加损耗、磁滞损耗、永磁体涡流损耗和绞线铜耗等6种损耗为研究对象,利用模糊处理将永磁发电机永磁体运行状态归为正常、轻微失磁、中等失磁和严重失磁等4种,运用神经网络对永磁发电机永磁体的运行状态进行了诊断,其算例结果表明该方法的诊断结果与仿真设定的永磁体运行状态相一致,说明了该方法可以有效地对永磁发电机失磁故障程度进行准确的判断。     

面向核电厂的智能诊断

本文阐述了智能诊断系统的框架结构，并以基于连接的模糊神经前置BP网络对给水、蒸汽泄漏故障进行诊断为例，论述模糊神经网络的核心技术，展望模糊神经网络在核电厂的应用前景。     

基于欧式距离法的变压器故障BBA模型建立与分析

针对变压器故障诊断中油溶气体技术的改良三比值法存在故障区域边界值判断模糊的问题,在分析改良三比值法的基础上,以欧式距离来表征隶属每种故障概率大小的形式,建立了不同故障下的基本信任分配函数(BBA)诊断模型进行变压器故障诊断,并采用D-S合成规则对不同故障的BBA进行融合,实现了对多BBA模型函数重新构造以及归一表述的功能。利用该模型对长春某500 k VA变电站的变压器故障进行实例计算,并通过改良三比值法和模糊算法进行对比分析。结果表明:该诊断模型能准确、有效地对变压器的多种常见故障进行诊断;用计算隶属故障概率的形式弥补了改良三比值法边界值计算模糊的缺陷,使故障的判别更加趋于真实准确,为电力变压器故障诊断提供了一种有效的方法。     

川#1主变内部过热故障的分析、诊断与检修处理

本文介绍了河南周口供电局220千伏川汇变电站川#1主变存在故障的分析、判断过程，通过对油中气体的色谱分析，发现变压器存在故障的理论依据，根据DL/T722—2000《导则》判断，考查产气速率，判断变压器存在的故障性质；高温过热故障，制定了变压器检修方案，查出了变压器存在的问题。本文详细阐述了从缺陷发现，分析到解决的过程，为处理类似缺陷提供宝贵的实践经验。