基于VB的变压器故障可视化模糊诊断

为克服传统变压器绝缘故障诊断的局限性,以得到准确全面的诊断结果,将可视化技术与模糊数学相结合,用于变压器故障诊断专家系统。该系统采用VB(Visual Basic)程序设计语言和TeeChart图表图形控件工具来实现变压器故障诊断的二维/三维可视化输出,并利用模糊数学方法构造编码隶属度函数来刻画边界点的模糊区间。实例分析结果表明,用该法有效解决了单一变压器故障诊断法的误诊断或诊断结果不全面等问题,更准确全面地反映变压器故障信息,具有实际意义。     

基于二阶BP神经网络的旋转机械故障的智能诊断

针对旋转机械故障的智能诊断问题,提出了结合二阶BP神经网络和模糊网络的集成诊断方法。系统由信号处理子系统和故障诊断子系统两大部分组成。信号子系统负责信号的提取和预处理,诊断子系统则是诊断的核心,不同信号送入不同子神经网络进行诊断,结果通过决策神经网络进行数据融合,做出最后的诊断。该系统具有知识自动获取、识别速度快、鲁棒性及容错能力强等特点。实例证明该系统是有效的。     

基于神经网络实用稳定性理论提高FNN容错性的方法及其在电力系统中的应用

在神经网络（NN)实用稳定性理论和对前馈神经网络(feed-forward neural network,NFF)容错性能（fault-tolerance performance,FTP)理论分析的基础上,提出了一种提高FNN容错性的实用方法,该法建立了基于FNN学习与模糊处理相结合的FNN模型重构机理,以改变FNN“伪吸引子”和“伪吸引域”来地提高FNN的FTP。文中以电力输电线路故障诊断为例,通过仿真测试证明了所提方法的可行性,并能有效地提高FNN的FTP,所研究的方法为基于FNN实时信息处理系统的实际应用提供了重要的保证。     

变压器绕组变形的综合诊断

通过对不同电压等级变压器运行情况的统计分析,发现变压器绕组的变形程度与绕组电容变化率密切相关,通过实例证明,变压器绕组电容变化量可以作为判断变压器绕组是否变形的辅助方法。     

基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。     

Soft‐fault diagnostic method based on locus circle of steady‐state node‐voltage vector

This study describes a relationship between an element parameter and a fault feature steady‐state node‐voltage vector (SSNVV). The locus of the SSNVV endpoints is proposed and proven to be an arc of circle under certain conditions, whereas the element parameter varies from small to large within a certain range. The arc of circle is called locus circle of SSNVV (LCoSSNVV). An LCoSSNVV‐based soft‐fault diagnostic method is also proposed. The method utilizes three discrete SSNVV endpoints to draw an LCoSSNVV for each element and collects all LCoSSNVVs to produce an LCoSSNVV set for fault diagnosis. In the following diagnostic process, the method measures a fault feature SSNVV of actual faulty circuit and judges which element is faulty on the basis of the relationship between the measured fault feature SSNVV and the LCoSSNVVs in an LCoSSNVV set. Subsequently, the fault can be further subdivided into different types of soft faults on the basis of the relative position of the SSNVV on the LCoSSNVV. A range of the faulty element parameter value can be estimated. Several examples illustrate the method. A measurement solution of SSNVV and a solution of a programming strategy are described. The new LCoSSNVV‐based method would effectively improve the soft‐fault diagnosis process of a linear time‐invariant circuit network. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

多神经网络方法在变压器油色谱故障诊断中的应用

电力变压器的故障诊断对于变压器的维护起着至关重要的作用,诊断的可信度能给变压器维护提供更好的依据。为了克服单个神经网络不能给出诊断结果可信度的缺点,将多神经网络方法引入到变压器油色谱故障诊断中,利用多个神经网络对变压器诊断结果的方差给出了诊断结果的可信度;同时将多个网络输出的平均作为网络的诊断结果,减少了网络诊断的误差,提高了诊断的准确率。故障变压器实例验证了多神经网络方法的有效性。     

基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型

采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位。与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改。     

基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题,在量子计算和人工神经网络结合的基础上,提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法,并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断.实验结果表明:量子神经网络有一种固有的模糊性,它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中,从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点,且能正确地识别大部分的样本故障模式,成功地完成电力电子电路的故障诊断.     

一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法的研究

该文总结了汽轮机组凝汽器低真空常见故障，建立了凝汽器典型故障集。介绍了基于信息熵的故障征兆提取方法，建立了凝汽器故障征兆集。在利用模糊规则的故障诊断方法基础上，提出了一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法。通过遗传算法对用于故障诊断的模糊规则进行精简，消除了低置信度规则的影响，从而提高了故障诊断效率。最后，将该文提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中，结果表明该方法行之有效，且易于工程实现。