变压器故障的可拓关联诊断方法研究

通过研究变压器及其故障的形成原因与表现形式,发现了变压器故障信息与可拓学之间的蕴涵关系;运用可拓集合论从定性和定量两个方面考虑电力变压器故障,建立了基于DGA技术的能够同时判断电力变压器故障类型和程度的可拓检测方法。以五种油中溶解气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔)的含量参数作为变压器故障特征参数验证了此方法对变压器故障的实际诊断效果。结果证明,尤其在多重故障诊断方面,该方法优于传统的IEC方法。     

基于物元模型的电力变压器故障的可拓诊断方法

为了提高传统的油中溶解气体分析的诊断能力,提出了一种定性与定量相结合的电力变压器故障的可拓诊断方法。首先基于可拓学中的物元理论,建立了定性地描述电力变压器故障诊断问题的物元模型;其次引入可拓集合中的关联函数,根据故障特征定量地计算故障发生的程度;最后以195台次电力变压器为例验证了该方法的有效性。结果表明该方法能够克服IEC三比值法中无法诊断多重故障和无匹配的故障编码的不足,且具有更高的诊断准确率。     

基于属性约简的变压器故障诊断方法

介绍了粗糙集相关理论,提出了一种新的属性约简与属性值约简算法,并给出了故障实例。     

基于物元模型的电力变压器可拓故障诊断研究

变压器油中溶解气体分析是电力变压器故障诊断的重要手段.传统的基于IEC三比值法的故障诊断方法虽然有诸多优点,但是仍然存在缺陷.因此在IEC三比值法的基础上建立了电力变压器故障诊断的物元可拓数学模型,并依据三比值法的特点改进了关联函数.该方法在继承IEC三比值法优点基础上使得诊断结果更准确,并且能够弥补三比值法的编码不足...     

大型汽轮机运行状态物元模型及可拓评价方法

基于可拓学的物元理论,建立了汽轮机运行状态的物元模型,提出了一种可拓评价方法。引入可拓集合中的关联函数与关联度,由关联度的大小对汽轮机运行状态进行定性和定量评价,最后通过实例验证了该方法的实用性。研究结果表明,该方法能快速而有效地识别汽轮机运行状态。     

基于可拓理论的变压器故障诊断

针对油中溶解气体新导则在变压器故障诊断中存在的问题,分析了变压器故障诊断的可托理论分析方法。电力变压器故障诊断具有复杂性,各种因素的识别和故障类型的划分之间具有不相容性,应用物元分析理论,构建物元矩阵,根据计算出的关联度大小对故障类型进行可拓识别。实际算例分析,验证了本模型的有效性和可行性。     

电力变压器故障诊断的可拓集法

基于可拓理论,在传统油中溶解气体分析DGA(Dissolved Gas Analysis)三比值法基础上,提出一种可拓集变压器故障诊断方法。首先,建立三比值法的物元模型,然后给出点对区间的可拓相关函数,利用该函数计算进行变压器故障诊断。仿真计算证明该方法能克服传统三比值法的编码不全,不能诊断多重故障的缺陷,提高了诊断精度。     

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。     

电力变压器运行状态可拓层次评估

电力变压器运行状态评估是指导变压器状态检修及提高电力系统运行可靠性的重要手段.由于影响变压器状态信息因素众多,针对多指标评估中易出现指标不相容而导致评估错误的难题,建立了变压器运行状态评估层次指标体系,提出了基于可拓学的变压器运行状态层次评估模型,将影响变压器状态的多指标评估转换为单目标评估,通过定性和定量相结合的分析...     

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。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

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。文中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在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。利用粗糙集信息表约简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贝叶斯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;同时利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性。     

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。     

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。     

采用改进人工鱼群优化粗糙集算法的变压器故障诊断

传统的人工智能方法对变压器大量的不完备故障信息不能有效地分析,或在故障数据的离散化过程中由于区间分割不当而无法正确诊断故障甚至误诊。为此,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的变压器故障诊断方法。该方法首先将变压器溶解气体分析(DGA)的值作为条件属性,将故障类型作为决策属性,建立故障决策表,利用鱼群的聚群寻优行为对决策表中的连续属性数据进行离散化;然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,大大简化了决策表属性约简的难度,使诊断变得更加简便。最后通过实例验证表明:该方法能够有效地对样本进行离散和约简,与传统方法相比,提高了故障诊断的正确率。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

粗糙集理论在水轮发电机组故障诊断中的应用

为了对水轮发电机组故障诊断过程中大量的冗余信息特征进行压缩,提高诊断的效率,本文将粗糙集理论引人到水轮发电机组故障诊断中.并采用基于遗传算法的粗糙集知识约简方法,对水轮发电机组故障信息进行压缩处理.通过对具体诊断实例分析,结果表明:该方法能够在保证故障分类结果不变的情况下,有效剔除具有冗余信息,找出对故障分类起主要作用的特征,减少了对诊断信息的需求,有效地提高了水轮发电机组故障诊断的效率.     

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。     

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。