基于RIMER专家系统和DGA的变压器故障诊断

针对电力变压器故障诊断中的复杂非线性关系,提出一种基于RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)专家系统和油中溶解气体分析(DGA)技术的变压器故障诊断方法。该方法考虑了变压器故障特征量和征兆的概率不确定性和模糊不确定性,在IEC三比值法和变压器油中溶解气体故障数据样本训练的基础上获得置信规则库的主要参数,结合证据推理算法建立一个新型的变压器DGA故障诊断模型。通过RIMER和DGA变压器故障诊断模型进行故障诊断,克服了IEC三比值法故障编码缺失的问题,故障诊断准确率获得提高,其分布式置信度的输出方式对描述混合故障类型更加有效。仿真实验表明该方法推理计算简单有效,具有较强实用价值。     

用于变压器故障诊断的专家系统

本文阐述了用专家系统开发工具开发专业性的专家系统,并用于电力变压压的故障诊断。该系统充分利用了开发工具的特点,所建专家系统不仅能有效地诊断运行中变压器的早期内部故障,还具有较强的可维护性。该系统的测试结果证明了这种方法的应用潜力。     

电力变压器信息管理及故障诊断专家系统的研制

介绍了变压器故障诊断专家系统的情况,描述了所开发系统的TFDES结构、推理机制、实现方法及诊断管理的主要功能。现场测试表明:TFDES结构合理,推理正确,能有效诊断运行中变压器的内部故障。     

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.     

电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力 系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向BP网络作 为 故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方 案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用 专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神 经网络的电力系统故障诊断系统具有更好的性能。     

电力变压器运行及故障诊断专家系统

本文介绍电力变压器运行及故障诊断专家系统的结构和功能。该系统有解释能力，增强了系统的适应性，为了方便用户，设有查看知识库的功能。程序采用人机对话方式，并设置了主、子菜单。该系统具有一定的通用性，更换知识库后，利用该系统不难建立相应其它设备及系统的诊断型专家系统。     

变压器故障诊断的专家系统研究

针对变压器的故障特点,提出了采用基于规则的产生式方法进行知识表示,以模块方式构造知识库,并选用正反向混合推理方式,创建变压器的故障诊断专家系统。     

变压器故障诊断的专家系统研究

针对变压器的故障特点,提出了采用基于规则的产生式方法进行知识表示,以模块方式构造知识库,并选用正反向混合推理方式,创建变压器的故障诊断专家系统。     

基于模糊数学的变压器故障诊断专家系统

开发了一种基于模糊数学的电力变压器故障诊断专家系统。经实例验证,该专家系统能够有效地诊断变压器故障,且具有较高的准确性。     

变压器故障诊断中信息融合技术的应用

电力变压器的可靠性直接影响供电的稳定,为此结合电力变压器故障诊断的具体情况,从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的集成诊断模型。该模型利用基于故障机理内在因素的专家系统,采用匹配知识规则,通过模糊推理,得特征向量与变压器故障信息间的关联性质,完成故障诊断,且诊断完成后,利用数据挖掘技术将诊断过程中的特征量、推理过程、结果以编码形式存入专家系统规则库。该模型将油中溶解气体、电气参数等特征量结合作为故障判据,评估变压器状态,并利用评估结果丰富专家系统的规则库。在讨论了多传感器信息融合技术用于变压器在线故障诊断时的具体实现方法后通过实例进行分析说明:利用来自传感器的各种故障信息进行融合,作为变压器故障诊断的判据,提高了诊断的可靠性和准确性,这将对提高电网安全性能及电气设备的诊断自动化与智能化水平起到推动作用。