| 一种电气设备状态诊断方法 |
| |
| 引用本文： | 马刚,吴克河,李艺. 一种电气设备状态诊断方法[J]. 南京师范大学学报, 2014, 0(3) |
| |
| 作者姓名： | 马刚 吴克河 李艺 |
| |
| 作者单位： | 1. 南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏 南京,210042
2. 华北电力大学控制与计算机工程学院,北京,102206 |
| |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金，江苏省高校自然科学研究项目，南京师范大学高层次人才科研启动研究项目 |
| |
| 摘 要： | 随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.
|
| 关 键 词： | 电气设备状态诊断 范例推理 SVM回归分析 核函数 状态指纹 |
An Intelligent Fault Diagnosis Model of Power Equipment |
| |
| Ma Gang,Wu Kehe,Li Yi. An Intelligent Fault Diagnosis Model of Power Equipment[J]. Journal of Nanjing Nor Univ: Eng and Technol, 2014, 0(3) |
| |
| Authors: | Ma Gang Wu Kehe Li Yi |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | diagnosis of power equipment case-based reasoning SVM regression analysis kernel function condition fin-gerprint |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
