电力设备状态的智能诊断研究

本文介绍了一种智能诊断电力设备及其相关机械设备技术状况的方法，该方法是基于模糊逻辑和神经网络的结合使用。模糊子模型决定了每个故障的发展程度，神经网络作为一个整体来确定对象的状态。对无刷直流电机及其相关设备在不同转速下的诊断方法进行了实验研究，发现这种方法可以在任何速度下进行故障排除，信息量最大的比率等于最大比率的一半，实验中检测到的故障在电力设备检查中得到了证实。