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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... 相似文献
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用粗糙集理论和贝叶斯网络诊断SF6断路器故障 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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