基于粗糙集理论和贝叶斯网络的真空断路器故障诊断方法

真空断路器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性,采用单一的智能方法难以准确描述.基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合起来,提出了一种真空断路器故障的快速诊断方法.以粗糙集理论为基础建立故障征兆属性集和故障诊断决策表,并通过约简决策表形成最小故障诊断规则.基于最小诊断规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现断路器故障诊断的快速概率推理.经真空断路器的故障诊断实例分析表明,所提出方法是可行有效的.     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究

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处的任何先验信息,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动,通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配网故障诊断新方法。该方法把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,然后实现决策表的自动化简和约简的搜索并利用决策表的约简形式,区分关键信号和非关键信号,直接从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备警报模式下快速准确地故障诊断的目的,揭示了警信息集合内在的冗余性。该文以VB6．0为主界面,运用Visual C 语言编程实现对故障区域的诊断,通过实际配电网的大量仿真表明：该方法简单,有效,具有良好的容错性能。     

基于粗糙集理论和Petri网的断路器故障诊断

将粗糙集理论和Petri网相结合,一同用于断路器故障诊断。为了简化断路器故障诊断决策表,采用粗糙集理论中区分矩阵算法和规则提取的矩阵算法对决策表实现条件属性约简与规则简化,找到决策表中隐藏的潜在规则,减少工作量,降低不确定信息的影响,提高故障诊断准确率。用粗糙集理论得到的规则建立Petri网络模型,Petri网可以将知识表示和诊断能力融为一体,利用Petri网实现并行推理,通过简单的矩阵运算对断路器故障诊断进行快速计算。实例分析表明所提出方法准确有效。     

基于粗糙集理论的电力设备故障诊断方法

电力设备的故障诊断可以看成一个模式分类问题,每一个电力设备故障对应一组特征集。笔者提出了根据电力设备故障案例的故障状况和故障的相关检测参数,建立故障诊断决策表(即“知识库”),并以决策表为主要工具,采用粗糙集理论方法,直接从故障样本集中导出诊断规则,为电力设备提供有效的故障诊断。采用这一方法,在通过信息网络实现远程诊断等过程中,在用户所获取的故障参数信息数据不完备的情况下,有可能为电力设备故障诊断服务提供一条新途径。     

基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断

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     

基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断

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.     

一种基于粗糙集理论的燃气轮发电机组故障诊断新方法

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。     

基于粗糙集理论的SF6断路器故障诊断方法探讨

本文选取SF6断路器为研究对象，探讨一种基于粗糙集理论的故障诊断方法，提高在线监测基础上的故障诊断准确性。     

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。     

基于多知识库与粗糙集理论的变电站故障诊断方法

由于变电站故障诊断信息中含有大量不确定、噪声数据,利用粗糙集理论对大量的诊断征兆信息进行分类,从而获得简约的规则,并结合多知识库原理,从单个决策表中获得多个决策数据库,分别简约后再利用数据融合来综合这些简约的规则进行故障的诊断,从而提高诊断的效率和准确性.从最后实例仿真比较的结果中可以看出,该方法对含有噪声的数据也能获得较好的准确率.     

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SOM的真空断路器机械故障诊断

给出了适用于小样本训练的自组织映射(SOM)网络的基本概念和突出特点,分析了真空断路器的机械特性与对应机械故障的关系。在此基础上,提出以真空断路器的机械特性作为训练与识别样本并基于SOM的真空断路器机械故障诊断方法。重点介绍了应用该方法进行断路器机械故障分类的全过程:通过提取正常与故障状态下断路器的机械特性并输入至SOM网络中进行故障区分。实验分析表明,该故障诊断方案可有效对真空断路器常见机械故障进行分类。     

ZN28-10型真空断路器拒动故障的诊断与处理

介绍河北兴泰发电有限责任公司ZN28-10型真空断路器常见拒动故障,通过实例分析2起典型故障的原因和处理方法,为技术人员处理现场故障提供参考.     

基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。     

基于RST-SOM的高压断路器故障诊断

由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构,在工程实践应用中表现良好。     

基于小波变换和粗糙集的电力电子电路故障诊断方法

为了快速而有效地诊断电力电子电路的故障,提出了一种小波变换与粗糙集相结合的新方法。用小波变换分解输出电压信号以便提取故障特征信息,在此基础上,构建了条件属性集与决策属性集,运用了粗糙集的数据挖掘能力去除冗余条件属性,约简后提取出故障诊断规则,按照这些规则来诊断各类故障。最后,通过数学建模与数据处理,仿真结果验证了快速性和有效性。     

基于粗糙集理论的电子镇流器故障诊断方法

将粗糙集理论引入电子镇流器的故障诊断,提出了一种基于粗糙集理论的电子镇流器故障诊断方法.通过对论域进行降维,大大降低了计算复杂性.在此基础上通过属性约简和值约简,导出了有用的诊断决策规则.实例分析表明,将粗糙集理论应用于镇流器故障诊断,可得到清晰、简明的诊断规则,提高了故障诊断的能力,对进行在线质量控制具有实际应用价值.