基于聚类的模糊柴油机故障诊断

在柴油机系统故障诊断背景问题的研究中,针对系统的安全准确预测故障类型,提出了一种从柴油机故障历史数据样本中提取模糊规则的方法,将隐含于样本中的专家知识转化为更易于理解的模糊规则,并以此建立模糊故障分类器和模糊故障诊断系统.先利用减法聚类获得故障数据中具有代表性的样本,以样本为基础,生成模糊规则,进行优化后,通过规则综合...     

一种模拟退火小波网络的电力变压器故障诊断

关于电力变压器是电力系统的主要设备,变压器故障是危及电网安全的主要因素.在传统的故障诊断方法中,存在着易陷入局部最小和对初值依赖性较高的缺陷.根据油中溶解气体的故障诊断技术,为了准确及时检测电力变压器故障,提出对油中溶解的气体(H2,CH14,C2H2,C2H4,C2H6等)采用小波神经网络模型进行分析,对电力变压器进行故障诊断,同时引入了模拟退火算法对模型进行了结构和参数的优化,加快了训练收敛速度,避免了陷入局部极小值.进行仿真,结果表明了改进方法的有效性.