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1.
基于粗糙集与模糊神经网络的变压器故障诊断方法 总被引:7,自引:4,他引:7
将基于粗糙集理论的模糊神经网络,应用于变压器故障诊断中,充分利用粗糙集理论对知识的约简能力模糊神经网络优良的分类能力,首先利用粗糙集方法对原始数据进行约简,形成精简的规则集,以此基础构建的模糊神经网络结构完全是由粗糙集最终约简规则决定的,具有良好的拓扑结构,网络规模大大减少,学习速度大为提高,而且保持了网络较好的分类能力。 相似文献
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基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断 总被引:14,自引:4,他引:10
充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简的规则集,将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断;另一方面,将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本,作为模糊RBF神经网络的训练样本集,同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子,在此基础上构建改进的4层RBF神经网络,用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验,系统具有较好的分类诊断能力。 相似文献
3.
基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法 总被引:30,自引:8,他引:30
鉴于电力变压器信息的不完备性及复杂性,基于粗糙集理论提出了一种能较好处理不完备信息的变压器故障诊断模型。基于对大量电力变压器故障征兆及故障类型的分析统计,利用粗糙集进行约简以获取诊断规则。文中详细阐述了在获得各类信息情况下如何利用该模型进行故障诊断;即使缺少某些关键信息时,该模型也能结合欧式距离、神经网络和模糊数学三种方法对约简进行综合匹配,再利用相应的约简及规则集作出故障诊断。该模型还可通过丰富训练样本、修正决策表的自我完善方法使诊断效果不断提高。实例也表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于粗糙集理论建立短期电力负荷神经网络预测模型 总被引:19,自引:10,他引:19
选择模型输入变量和网络结构是采用神经网络建立负荷预测模型的关键步骤,该文提出了一种基于粗糙集理论的解决方法。此方法采用粗糙集理论对各种影响负荷预测的因素变量进行识别,以此确定预测模型的输入变量;在此基础上通过属性约简和属性值约简获得推理规则集,再以这些推理规则构筑神经网络预测模型,并采用加动量项的BP学习算法对网络进行优化。此方法能遵循一定的理论原则建立负荷预测模型以避免盲目性。最后通过实例计算证明此方法是可行和有效的。 相似文献
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融合粗糙集和神经网络的变压器故障诊断 总被引:4,自引:2,他引:4
为提高变压器故障诊断的准确性,进行了利用粗糙集和神经网络来诊断变压器故障的研究。首先将连续属性的决策表离散化,部分属性采用基于油中溶解气体分析知识的方法离散化,部分属性采用自然算法和等频划分算法离散化;然后用粗糙集属性约简方法对离散后的决策表进行属性约简以获取最小决策表,约简后的最小决策表反映了变压器油中溶解气体的5种比值与故障的关系,是对IEC三比值法的扩展;最后用最小决策表训练BP神经网络,并用测试数据对训练后的BP神经网络进行检验。结果表明该方法比IEC三比值法有更高的故障判断准确率,结合粗糙集和神经网络诊断变压器故障可约简变压器故障诊断决策表,简化神经网络的结构,提高故障诊断的准确率。 相似文献
8.
介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断方法的主要研究成果进行了分析和评述,指出基于粗糙集理论的属性约简能够保证在变压器故障诊断结果一致的情况下选择最少的特征集,是变压器故障诊断的一个较好的途径。 相似文献
9.
介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。 相似文献
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针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。 相似文献
12.
为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。 相似文献
13.
《华东电力》2010,(2)
建立了基于自组织特征映射(SOM)神经网络和粗糙集理论的变压器故障诊断模型,并将SOM各种改进算法应用到厦门市110 kV变压器故障的智能诊断中。模型使用粗糙集方法对原始数据进行约简,将得到约简后的决策表作为SOM网络的训练样本集,采用包括传统SOM、静态自组织映射树(TS-SOM)、自组织树(SOTA)、改进的自组织二叉树(DBTSONN2)、动态多叉树(DMTSONN)等各种算法对电力变压器运行中的潜在故障进行诊断。试验表明,DBTSONN2、DMTSONN能有效降低SOM网络的复杂性,减少SOM网络训练时间,对于提高变压器故障诊断精度具有一定的实际意义。 相似文献
14.
鉴于常用的三比值法诊断变压器故障时会出现"无编码"情况,提出了利用可拓学与粗糙集理论对变压器故障进行诊断的方法。以粗糙集属性约简方法对各种故障类型所需要的属性条件进行初步约简分类,然后建立变压器故障诊断的物元模型,以DGA测试数据作为变压器故障诊断属性集,以变压器标准故障模式作为变压器故障诊断决策集,利用可拓关联函数计算各种故障程度,定义故障取舍规则以确定变压器故障。以某台故障变压器为实例进行分析,其诊断结果与实际情况相符;收集76条变压器DGA信息,利用该方法进行故障诊断,诊断正确率较IEC法乐观。 相似文献
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17.
王志勇 《电力系统保护与控制》2006,34(9):37-40
引入了一种基于粗糙集约简并结合模糊规则的方法进行变压器故障诊断。该方法从变压器故障判别表出发,首先使用粗糙集理论进行决策表约简,在保持故障判别表分类能力不变的条件下,去除了变压器故障诊断知识中大量的冗余特征,然后结合模糊集合理论和模糊推理,计算出各个约简后的决策规则的模糊隶属度,最终得到故障类型的判断。实例表明,本方法可以有效地进行模糊推理并得到正确的诊断结果。 相似文献
18.
提出一种基于粗糙集理论的输电线路状态评估方法。利用粗糙集理论建立决策表,采用基于可辨识矩阵的属性约简算法对决策表进行约简,得到决策规则,并研究了条件属性的重要度,最后给出实例验证。结果表明,该方法能够有效地约简规则,评估结果合理。 相似文献
19.
王志勇 《电力系统保护与控制》2006,34(9)
引入了一种基于粗糙集约简并结合模糊规则的方法进行变压器故障诊断.该方法从变压器故障判别表出发,首先使用粗糙集理论进行决策表约简,在保持故障判别表分类能力不变的条件下,去除了变压器故障诊断知识中大量的冗余特征,然后结合模糊集合理论和模糊推理,计算出各个约简后的决策规则的模糊隶属度,最终得到故障类型的判断.实例表明,本方法可以有效地进行模糊推理并得到正确的诊断结果. 相似文献
20.
《电力系统及其自动化学报》2016,(11)
针对变压器相关向量机故障诊断模型中冗余信息影响泛化能力的问题,提出了邻域粗糙集与相关向量机相结合的变压器故障综合诊断模型。首先采用领域知识和快速约简算法进行属性约简;其次利用条件属性对决策属性的依赖性度量进行属性加权;然后将约简后和数值化后形成的特征向量集输入相关向量机进行训练;最后用测试集进行测试。实例显示所提方法的测试确诊率均高于单独相关向量机模型,说明邻域粗糙集提升了相关向量机的实用性和准确性。 相似文献