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。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断方法的研究

本文将粗糙集理论运用到配电网故障诊断中,将保护和断路器等信号作为对故障分类的条件属性集,以决策表为主要工具,通过属性约简和规则提取,实现了在信号缺失情况下配电网的故障诊断。通过算例表明,该方法能有效解决故障诊断中信号不完备的问题,提高配电网故障诊断的诊断性能和应用价值。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断方法的研究

本文将粗糙集理论运用到配电网故障诊断中,将保护和断路器等信号作为对故障分类的条件属性集,以决策表为主要工具,通过属性约简和规则提取,实现了在信号缺失情况下配电网的故障诊断.通过算例表明,该方法能有效解决故障诊断中信号不完备的问题,提高配电网故障诊断的诊断性能和应用价值.     

粗糙集理论提取配电网故障诊断规则的方法

针对决策表约简这一NP(NondeterministicPolynomial)难问题采用粗糙集理论进行配电网故障诊断,提出了一种以属性长度和频率作为启发式信息的约简算法和相应的属性值约简方法,实现了决策表的快速简化及故障诊断规则提取,同时针对故障诊断中存在信息残缺的情况,给出了基于欧氏距离的规则匹配方法。整个算法思路清晰,抽取的诊断规则形式简洁,不需要对区分矩阵进行大量计算就能有效地获取决策表的最佳约简。仿真实例表明该方法计算速度快,获取的规则不仅形式简单且能反映出故障的特点;形成的故障诊断规则库能给出一个满意的诊断结果,方法具有良好的容错性能和在线故障诊断的潜力。     

基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断方法

针对配电网发生故障后故障诊断警报信息存在不确定性和不完整性导致难以得出准确诊断结果的问题,提出一种基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断算法,实现了对故障样本决策表进行无教师的规则提取。该算法将配电网的原始样本集转化成决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行诊断规则提取;将产生的规则运用于配电网故障诊断中以实现快速故障诊断。该算法提高了配电网故障诊断的精度和鲁棒性,最后通过算例验证了该算法的有效性。     

基于粗糙集-BP算法的配电网故障诊断

将粗糙集理论与BP神经网络相结合,以粗糙集中的信息系统决策表为主要工具,通过基于遗传算法的粗糙集属性约简算法对配电网中的原始数据进行约简,然后利用BP网络对最简规则集进行学习训练,最后用改进的粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,形成改进粒子群优化粗糙集-神经网络的模型结构。诊断结果表明:通过粗糙集属性约简,删除了大量不必要的冗余数据,提高了诊断速度和准确度。同时,针对配电网发生故障时存在误动、拒动等情况,该算法具有较高的泛化能力和较好的容错性。     

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。     

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。     

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。     

基于故障投诉电话信息的配电网故障定位粗糙集方法

运用粗糙集理论研究并提出了利用故障投诉电话信息实现配电网故障定位的新方法.该方法首先根据配电网拓扑结构的特点,将配电网络描述为树状结构,以便自动形成基于故障投诉电话的故障定位决策表,然后利用粗糙集方法对决策表进行化简,导出故障定位规则的最小约简形式,揭示故障投诉电话信息内在的冗余性.该方法既不需要进行繁琐的计算,大大缩短了对故障的定位和隔离时间,又保证了规则的客观性,而且在故障投诉电话信息不完备的情况下,仍能达到快速、准确故障定位的目的,具有良好的容错性能.大量仿真算例表明,该方法简单、可行、有效.     

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。     

基于粗糙集理论与模糊Petri网络的油浸电力变压器综合故障诊断

电力变压器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性，采用单一智能方法难以准确描述。文中基于智能互补融合的思想，将粗糙集理论与模糊Petri网络有机结合在一起进行油浸电力变压器故障诊断。利用粗糙集信息表简化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Petri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。同时利用模糊Petri网络实现并行模糊推理，便于描述故障特征的变化及对变压器运行特性的快速分析。故障实例分析表明，文中所提出的智能方法可以有效地进行模糊推理，减小诊断信息的冗余性，诊断效率高，计算快速、准确，结果易于被人理解。