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。     

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。     

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     

基于粗糙集理论的变压器故障分类

变压器发生故障时会出现多种征兆信息。由于征兆项目的繁杂和变压器故障类型的多样,利用专家系统难以全面确定变压器的故障性质及可能存在的故障的变压器元件,特别对复合故障,更是无法处理。本文应用粗糙集理论中的决策表简化方法,将同样的决策基于更少量的条件,提出一个变压器故障分类规则的形成方法。     

基于粗糙集理论的变压器故障的诊断方法

由于电力变压器故障的不完备性和复杂性,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,它能够根据不完整兆信息对电力变压器故障进行诊断。基于粗糙集的知识获取方法,通过构造属性决策表,进一步构造区分矩阵和区分函数,通过相应的析取和合取运算,获取改进的三比值属性决策表。实验结果表明,这种新的诊断方法扩展了原始IEC三比值的编码范围,提高了故障诊断能力,优化了诊断时间,提高了诊断精度,有实际工程应用价值。粗糙集理论的决策表约简方法能够处理变压器的复合故障,解决了IEC三比值法在此种情况下的不足。同时该法有一定的容错能力,能处理含有遗漏或错误的变压器故障征兆,提高故障诊断准确率。     

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。     

粗糙集理论在IEC-60599三比值故障诊断决策规则中的应用

基于粗糙集理论提出一种改进的新导则IEC三比值的变压器故障诊断决策新方法。文中从实际诊断中出发首次将IEC-60599三比值故障诊断表编写成对应的逻辑编码表，然后应用粗糙集理论构造决策表并对决策表进行约简，最后建立改进的新导则IEC-60599三比值故障诊断决策规则。这种改进的新导则IEC-60599三比值诊断方法使用简单，便于操作。同时它还扩展了IEC-60599三比值的故障诊断范围、提高了故障诊断能力和复合故障的识别能力。在诊断信息不完备的情况下，可以避开遗漏信息实现较为准确的故障诊断。实际诊断结果表明，它的故障诊断正确率比IEC-60599三比值诊断法高达19．7％左右。这种改进的新导则IEC-60599三比值故障诊断决策规则简单实用，便于技术人员的现场使用，在实际工程中具有实用价值。     

汽轮发电机组振动故障诊断的粗糙集模型

在机械故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题。文中提出了一种基于粗糙集理论的汽轮发电机组振动故障诊断模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用遗传算法实现了故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生了带有置信度和覆盖度的最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库。在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据提出的规则进行综合评价,并得出诊断结论。最后给出了该诊断模型的一般结构。     

基于粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机振动故障诊断

汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯分类算法诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行验证。实际算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核心属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统诊断的容错性。     

基于粗糙集理论的故障诊断决策规则提取方法

为了在故障诊断信息不一致的情况下提取简单有效的诊断规则，提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法。该方法从定义的故障诊断决策系统出发，将故障诊断问题用一个具有不同简化层次的决策网络表示，在引入诊断决策规则的覆盖度概念后，推导出每个网络节点的诊断决策规则集。在应用网络进行故障诊断时，用待诊实例的信息与网络中相应节点的诊断决策规则集进行匹配，即使在故障诊断信息不完备的情况下，也能得到正确的诊断结果。以某往复机械故障为例验证了该方法的有效性。     

一种基于粗糙集理论的电力变压器故障综合诊断方法

提出了一种基于粗糙集的理论对变压器故障性质和故障部位的综合诊断方法。它既充分利用了油中溶解气体的分析结果,又考虑了一些比较典型的影响因素,如某些电气试验结果和其它试验结果。由于利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,大大压缩了人工神经元网络(ANN)的训练样本,从而有效地提高了ANN的训练速度和诊断的准确率。     

基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断

在大多数故障诊断系统中,由于诊断所依据的实时信息在其形成和传递过程中都有可能产生信息的畸变,从而导致故障诊断结果的错误。文中提出利用基于粗糙集理论的数据挖掘模型来处理实时输入信息的畸变和实现输电线系统的故障诊断,它是依据粗糙集定性分析能力对知识域的数据集进行分析,粗糙集的约简是通过遗传算法求取。还给出了构造测试样本的理论准则,从而使检验故障诊断系统的容错性能具有保证和真正的实用价值。通过仿真测试证明,基于数据挖掘模型的故障诊断与基于神经网络模型的故障诊断相比,具有更高的容错性能。     

基于不同RS与NN组合的数据挖掘配电网故障诊断模型

在将基于RS（粗糙集）理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上，提出和构造了4类不同的RS与NN（神经网络）组合的故障诊断模型，给出了RS与NN在4类模型中实现不同的互补性，关联关系，应用机理和原则及相应的局限性。通过对5类模型的仿真测试结果比较，证明数据挖掘模型潜在知识发现的重要意义，并对4类模型中RS的应用机理和性能作出全面的评估。文中对RS和数据挖掘研究的评估对其他领域的故障诊断研究具有同样的指导意义。     

基于小波模糊网络的电厂汽轮发电机组故障诊断

针对传统故障诊断方法在汽轮发电机组振动类多重并发故障诊断中的局限性，提出了小波变换与模糊理论相结合的诊断方法。采用二进离散小波变换获取有效的故障特征向量，利用模糊诊断方程进行故障模式分类。通过选择足够的样本对故障诊断方程进行训练，将代表故障的信息输入训练好的诊断方程，由输出结果即可判定故障类型。实际应用表明该方法可以有效诊断汽轮发电机组振动类多重并发故障，诊断结果全面、准确。