电动机故障诊断的Petri网方法

Petri网是异步并发诊断系统建模与分析的一种重要工具,它可以利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,在故障诊断领域得到了越来越广泛的应用.论述了Petri网的矩阵描述方法以及Petri网建模的一般方法.根据文中给出的电动机常见故障及其征兆表提出了一种电动机故障诊断Petri网模型,该模型只需经过简单的矩阵运算即可实现电动机故障的快速离线诊断.与传统的电动机故障诊断人工智能方法相比,具有简单直观,诊断速度快,准确度高的优点.并用搜集到的实例进行了验证,表明该诊断方法是迅速、准确的.     

电动机故障诊断的Petri网方法

Petri网是异步并发诊断系统建模与分析的一种重要工具,它可以利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,在故障诊断领域得到了越来越广泛的应用。论述了Petri网的矩阵描述方法以及Petri网建模的一般方法。根据文中给出的电动机常见故障及其征兆表提出了一种电动机故障诊断Petri网模型,该模型只需经过简单的矩阵运算即可实现电动机故障的快速离线诊断。与传统的电动机故障诊断人工智能方法相比,具有简单直观,诊断速度快,准确度高的优点。并用搜集到的实例进行了验证,表明该诊断方法是迅速、准确的     

基于编码PETRI网的电网故障诊断

作者将离散动态系统故障诊断方法用于电力系统,对基于Petri网的电网故障诊断方法进行了进一步的研究.以一条电力线为例,建立了以该线路为对象的Petri网模型,引入冗余库所监督原Petri网库所状态.讨论了该线路所有可能发生的故障,提出了新的故障映射方法.结合差错控制原理,利用一致校验矩阵和错误伴随式,对Petri网库所状态进行检错,纠错.文中给出了关键矩阵(生成矩阵)的构造方法.仿真计算结果表明该方法计算简单,仿真速度快,采用差错控制原理,可保证诊断精度.可应用于在线实时监控系统.     

Petri网络在变压器故障诊断中的应用

Petri网络理论以网络理论，代数理论等为数学基础，以图形化的方法直观地描述了离散事件系统的各种关系和行为，适用于描述异步并发现象的计算机系统模型和对并行及并发系统进行行为分析，在人工智能领域中正得到越来越广泛的应用。作者提出一种基于Petri网络的变压器故障诊断模型，论述了利用Petri网络进行知识表示及推理的矩阵运算算法。描述了故障征兆与故障的关系。使用了比传统系统更深的知识、简单，明确。与传统的专家系统相比，利用此理论及方法仅仅使用简单的矩阵计算，可以减少诊断时间，提高准确度。通过实例对此模型进行的测试表明该模型方法是快速、准确的。     

基于离散BAM网络的汽轮发电机组振动故障诊断的应用研究

本文针对常规频谱诊断方法的不足,详细论述了离散的BAM网络及其特性.进而讨论了汽轮发电机组常见典型振动故障的变化特征及其数字化描述方法,建立了基于BAM算法的神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断模型,对实际机组故障进行了诊断,效果良好.通过分析,提出BAM网络在故障诊断领域中有广阔的应用前景.     

汽轮发电机组的粒子群可拓故障诊断算法

为更准确方便地诊断汽轮发电机组的各种故障,引入了可拓故障诊断方法.描述了可拓故障诊断的基本步骤,采用粒子群算法优化确定经典域,提出了一种用于故障诊断的适应度函数形式.实例表明,该方法可避免神经网络需确定网络结构和优化参数过多的缺点,能有效诊断汽轮发电机组的振动故障,具有较高的准确性和实用性.     

基于数据驱动的汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术研究进展

汽轮发电机组的精准、快速地故障诊断对提高其安全性、经济性具有重要意义。随着汽轮发电机组运行数据的积累与数据驱动技术的发展，基于数据驱动的汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术成为了该领域内的研究重点。首先统计了汽轮发电机组振动故障的概率分布，阐述了主要的非线性振动故障机理；其次综述了振动故障的非线性特征提取技术、基于数据驱动的非线性振动故障诊断方法的研究进展；最后展望了汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术的发展方向：将虚拟现实、数字孪生、人工智能、数据挖掘深度融合，实现汽轮发电机组非线性振动故障诊断。     

基于编码PETRI网的电力系统故障诊断模型研究

文中对基于编码原理和Petri网建模方法的电力系统故障诊断进行了进一步的研究,介绍了冗余嵌入Petri网、Petri网的故障模型及根据范德蒙矩阵构造生成矩阵的方法;重点分析了电力系统元件故障诊断Petri网模型的特点：母线及线路的Petri网模型的标准型与电网规模无关等;提出了电网拓扑结构发生变化时模型的快速修正方法,即根据模型标准型进行添加或删减,以使该方法更加适应大型电网多变的运行方式.以IEEE-118母线系统为例验证了故障诊断的正确性和模型修正方法的快速性.最后,经对文中方法和文献中的另外2种方法进行比较,证明文中方法具有诊断速度快,精度高,具有电网拓扑结构变化能力,适用于大型电网故障诊断.     

计及拓扑结构的时间Petri网故障诊断模型

故障元件的快速准确识别是电力系统故障应急处置的首要环节,是电网在线调控运行的重点工作之一。针对现有基于Petri网的电网故障诊断方法未能充分利用系统拓扑信息以及告警时序信息等问题,提出一种计及拓扑结构的时间Petri网故障诊断模型。首先,从系统的拓扑描述及告警信息的时序推理出发,定义了时间Petri网故障诊断模型,并给出了其图形建模及矩阵描述;其次,从保护逻辑出发,重点分析了断路器失灵保护以及远后备保护推理路径的拓扑映射转换规则,在此基础上给出了时间Petri网模型的推理流程及其矩阵推理算法,无需遍历便能够快速得到各疑似元件的故障置信概率及其时序点约束区间;最后,IEEE 39节点系统算例的仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性、容错性及适应性。     

汽轮发电机组的粒子群可拓故障诊断算法

为更准确方便地诊断汽轮发电机组的各种故障,引入了可拓故障诊断方法。描述了可拓故障诊断的基本步骤,采用粒子群算法优化确定经典域,提出了一种用于故障诊断的适应度函数形式。实例表明,该方法可避免神经网络需确定网络结构和优化参数过多的缺点,能有效诊断汽轮发电机组的振动故障,具有较高的准确性和实用性。     

粗糙集结合Petri网的3/2接线变电站故障诊断研究

500kV及以上的变电站多采用3/2接线方式,其主接线结构和保护配置具有自身的特点.本文在分析了3/2接线系统保护动作策略的基础上,建立了故障诊断的初始决策表,并利用粗糙集的属性优选对该表进行最小约简,构建最优的Petri网模型,从而实现故障诊断.变电站故障诊断实例证明了该方法不仅能够准确诊断出3/2接线系统的故障元件,而且诊断速度快,容错性好.     

基于Multi-Agent的变电站故障诊断系统的研究

为了解决大规模电网的故障诊断的问题，本文根据故障诊断的基本原理，结合Petri网故障诊断理论，提出了基于多Agent故障诊断系统模型。仿真结果证实了本模型的正确性。     

基于有色自控Petri网的电网故障区域识别

为减小电网故障搜索范围,避免对电网内所有元件依次进行故障判断,提出了一种基于有色自控Petri网的电网故障区域识别方法,有效地把故障诊断问题局限于一个或多个无源网络中。首先,针对断路器跳闸引起电网拓扑结构变化这一离散事件的动态过程,以Petri网作为建模工具,对全部元件赋予颜色属性并允许有向弧上有可变的权,构建用于电网故障区域搜索的有色自控Petri网模型。然后以NetBeans为开发环境,运用Java语言编程实现对故障区域的快速搜索。对某8节点测试系统的仿真结果表明：对于电网中存在的单重故障、多重故障以及保护和断路器有不正确动作的复杂故障,该方法均能快速准确地确定故障区域,有助于电网故障诊断的后续工作顺利进行。     

集成冗杂保护信息的扩展Petri网故障诊断

提出用扩展Petri网后向诊断模型来处理具有冗杂保护信息的电力系统故障,其有效性在宿豫县黄墩变故障诊断中得到了印证,同时也与前向Petri网演绎仿真所得的结果相吻合。不确定或不正确的保护信息也可以通过与所建立起的相应诊断模板进行比照分析给出定性的结论。全部诊断过程只需要建立正确的Petri网模型和进行一些简单的矩阵运算就可以获得准确的结果,节省了故障诊断时间,提高了效率,适于实时在线故障诊断。     

模糊Petri网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用

Petri网络理论以图形化的方法直观地描述了离散事件系统的各种关系和行为，且以网络理论、代数理论等作为数学基础，适合于描述异步并发现象的计算机系统模型和对并行及并发系统进行行为分析的有效工具，在人工智能领域中正得到越来越广泛的应用。该文从模糊产生式系统出发，提出一种模糊Petri网络知识表示方法及其严密的推理算法，论述了利用模糊Petri网络(FPN)进行知识表示及推理的矩阵运算算法，为模糊知识的表示提供了一种有效的工具，并首次将其应用于电力变压器故障诊断中，“描述了故障征兆与故障的关系，使用了比传统专家系统更深的知识。与传统的专家系统相比，利用此理论及方法仅仅使用简单的矩阵计算，大大减少诊断时间，提高了准确度。最后通过实例对此算法进行了测试，表明该模型方法快速、准确。     

基于改进Petri网技术的智能操作票系统的应用

在Petri网模型构建的操作票知识库的基础上,利用Petri网的动态行为设计相应推理机制,使推理过程形式化,实现推理过程与规则表示的完全分离,提高了电网调度操作票专家系统的通用性和灵活性;同时,改进后的推理方法通过改变Petri网的运行规则和引入抑制弧,并利用Petri网技术对操作任务进行分解,对子任务建立基本Petri网,简化了推理过程,提高了推理效率,解决了"状态组合爆炸"问题。实例表明,改进Petri网的推理机制可有效提高操作票专家系统的适应性。     

粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法研究

针对配电网规模庞大且发生故障后警报信息存在不确定性和不完整性的问题,提出了一种粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法。该方法先将配电网划分为多个独立的区域,对于各个区域分别建立故障决策表,再利用粗糙集对决策表进行属性优选和诊断规则提取,最后构建Petri网模型,通过Petri网的并行推理实现故障诊断。诊断实例证明了该方法不仅诊断快速准确,而且容错能力强、适应性好、灵活性高。     

基于决策表约简的变压器故障诊断Petri网络模型及其应用研究

通过对变压器故障诊断知识中大量的冗余特征进行压缩或约简 ,将粗糙集理论(RST)引入到变压器故障诊断中 ,以提高以往依赖先验知识进行诊断智能方法的效率。根据决策表约简实现故障特征的压缩与规则的简化 ,并利用该结果建立Petri网络模型 ,可获得最优的网络模型以充分发挥其快速的并行推理能力 ,实现高效的变压器故障诊断。对比分析结果表明 :约简后的特征具有与原来相同的分类能力 ,得出的主导特征也与实际相符 ;基于最小诊断规则所建立的故障诊断Petri网络模型 ,结构得到有效地优化 ,分类结果与原有的网络一致。最后通过实例分析验证了方法的准确性