RBF-NN对发电机转子绕组匝间短路的诊断

为了能更准确地诊断出发电机转子绕组匝间短路故障,基于改进的双层动态均值聚类分析的径向基神经网络对转子绕组匝间短路故障进行了诊断.同时,通过对同步发电机转子绕组故障信号进行分析,并把从中提取的故障信号的特征量作为学习样本,通过改进的径向基神经网络的训练,使构造的径向基神经网络能够反映样本的特征向量和转子绕组匝间不同程度的...     

基于不完备信息系统规则提取和Petri Nets的电力变压器故障诊断

鉴于电力变压器故障信息具有不完备性及复杂性,将不完备信息系统规则的提取与Petri Nets(PNs)有机结合在一起进行变压器故障诊断.利用不完备信息规则提取对信息表进行知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,并利用此规则建造PNs的模型.同时利用PNs实现并行推理,对变压器进行快速分析.故障实例分析表明,文中所提出的智能方法具有准确性,有效性.     

基于不完备信息系统规则提取和Petri Nets的电力变压器故障诊断

鉴于电力变压器故障信息具有不完备性及复杂性,将不完备信息系统规则的提取与Petri Nets(PNs)有机结合在一起进行变压器故障诊断。利用不完备信息规则提取对信息表进行知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,并利用此规则建造PNs的模型。同时利用PNs实现并行推理,对变压器进行快速分析。故障实例分析表明,文中所提出的智能方法具有准确性,有效性。     

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。