基于粗糙集优化的信息融合故障诊断系统

针对现有的故障诊断技术在应用于电力变压器故障诊断中,存在的冗余信息过多、诊断结果不准确等不足之处,将粗糙集理论与信息融合技术相结合,先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最大限度的约简,再采用证据理论方法对预处理信息进行融合,进而进行故障模式的分类,可简化故障诊断网络规模,且相比于单一的信息融合的诊断方法,能够更快速、更精确地诊断出变压器故障类型。其研究成果在油浸式电力变压器故障诊断方面具有广阔的应用前景。     

基于WSN和数据融合技术的电力变压器故障诊断系统的研究

探讨一种基于数据融合和可拓理论的电力变压器故障诊断方法,基于此方法,应用无线传感器网络技术和.NET开发平台构建和开发出一套电力变压器故障诊断系统。该系统将WSN技术用于电力变压器油中溶解气体的无线数据采集,实现变压器油中溶解气体的实时数据采集和传送;同时运用信息融合技术对数据进行优化处理,既可以降低网络能耗又保证了数据的准确和客观;在变压器进行故障诊断时,针对现有电力变压器故障诊断的气体比值法存在的编码规则不完整、诊断故障类型单一等缺陷,使用可拓诊断方法,定量与定性相结合,使变压器故障诊断方法更为精细化。在线故障诊断可视化系统可以实现变压器油中溶解气体参数的采集、显示、分析、存储和回放等功能,实现对变压器故障信息的实时分析与自动诊断,既解决了作业人员远程实时监测变压器运行状态问题,又大大提高了变压器故障诊断的性能,为变压器在线监测和故障诊断技术提供新的发展方向。     

信息融合的故障诊断技术及应用

介绍了信息融合的种类和层次,信息融合的基本特点,融合系统的构成及关键技术;分析了融合技术处理多源信息的能力,将数据融合技术与故障诊断原理融为一体,通过数据层信息融合、特征层信息融合、决策层信息融合,实现了基于数据融合技术的变压器故障诊断;减少了传感器不确定性误差的影响,解决了变压器故障诊断中不确定推理过程,提高了变压器故障诊断的确诊率。     

集成神经网络信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

研究建立集成神经网络信息融合的故障诊断系统,它以信息融合技术为基础,采用神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后将子神经网络进行决策融合,根据融合结果识别故障。将其应用在变压器故障诊断中,充分的利用个各种信息,大大提高了故障确诊率。     

基于多源信息融合的雷达装备故障诊断决策研究

针对现代雷达故障特征参数较多,一般诊断方法难以解决的问题,文章在分析雷达检测诊断中诊断信息、诊断知识、推理过程不确定性的基础上,结合信息获取、信息融合、故障诊断及趋势预测几个方面建立了基于多元信息融合的雷达故障诊断决策模型,研究了信息融合中不同信息的归一化方法;该方法充分利用信息之间的冗余性和互补性.使故障诊断决策结果更加科学和准确;实例分析证明了所提模型及方法在提高故障检测率、减小Bayes风险、改善故障诊断性能方面具有明显的作用.     

运用信息融合的电路故障诊断方法研究

针对采用传统故障诊断方法进行电子电路故障元件诊断存在不确定性问题,从DS证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,提出了采用多信息融合进行电路故障诊断的新方法.该方法通过测量待诊断电路中元件的工作温度、电压这两个参数,获取传感器对待诊断元件的信度函数,然后利用DS联合规则得出融合信度函数,进而确定故障元件.故障诊断实例的结果表明,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,该诊断方法较传统方法更准确有效.     

针对神经网络缺陷的柴油机在线故障诊断研究

神经网络各模型在柴油机故障诊断的应用过程中,都有各自的特点;针对单一网络模型在故障诊断过程中的缺陷,提出应用多种模型的子网络组成组合网络进行诊断,各子网络的诊断输出应用模糊变换处理,融合多种故障有效信息,提高故障诊断的准确性;首先将BP、Elman诊断子网络得出其各自的初步诊断结果;然后应用模糊变换得出决策级在线诊断结果;通过对某柴油机燃油供给系统的故障诊断过程表明,该诊断模型能融合有效故障信息,避免了单个子网络诊断的失效,有效降低了系统的不确定性。     

基于Labview的变压器故障诊断系统研究

本文首先基于油中溶解气体特征含量构建BP网络结构,采集数据样本,进行网络训练,然后应用信息融合原理搭建分层故障诊断模型,分析判断变压器的故障类型,并在此基础上判断变压器局部放电类型。然后采用虚拟仪器技术,在Labview平台上开发了变压器故障诊断系统,该系统从油气量和局部放电信号两个方面对变压器进行故障诊断和局部放电类型识别。通过油气量判断变压器故障类型,然后应用信息融合原理融合局部放电统计特征参量综合判别变压器局部放电类型。该系统实现了变压器油气含量分析,局部放电信号存储,数据综合处理,数据库的查询、修改以及删除功能,从而实现了对变压器的故障诊断。     

基于深度学习的变压器故障诊断方法研究

油中溶解气体分析方法（DGA）是变压器内部故障诊断的重要方法,广泛应用在变压器在线监测和定期试验检测中,传统的特征气体法和三比值法等诊断方法在实际应用中普遍存在着一定的局限性,导致故障诊断精度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习技术中的多层感知机的变压器故障综合诊断方法,利用开源的Scikit-learn 机器学习框架及TensorFlow深度学习框架构建了变压器故障诊断模型,并应用实际工程中的故障样本数据,对故障诊断模型进行了训练和测试。试验结果表明,基于多层感知机技术的变压器故障诊断模型能够对变压器故障进行正确诊断,与传统的三比值法及支持向量机技术相比,多层感知机的诊断准确率更高,具有更优的故障诊断性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。     

信息融合技术在大型发电机故障诊断中的应用

研究大型发电机故障诊断问题,大型发电机组故障具有复杂性和多样性,单从某一方面进行故障诊断,诊断结果比较低。为提高了大型发电机故障诊断准确率,提出一种基于信息融合技术的大型发电机故障诊断方法。首先对故障特征进行提取和降维,然后采用多个支持向机对大型发电机组故障进行初步诊断,获得相互独立的证据,最后对各证据采用DS证据理论融合算法进行融合,从而实现对大型发电机故障的准确诊断。仿真结果表明,采用信息融合的故障诊断系统有效地提高了大型发电机故障的诊断精度,增加故障诊断结果的置信度。     

基于信息融合方法的电力变压器网络在线监测与故障诊断研究

针对电力变压器在线监测与故障诊断问题,提出了基于多传感器信息融合与嵌入式网络相结合的解决方案。介绍了变压器油中气体分析的原理及诊断方法,重点论述了基于Webit的嵌入式网络在线监测方法,基于BP网络的混合气体识别方法及多传感器一致性信息融合方法等通过试验,验证了方法的有效性。     

粗糙集在电力变压器故障诊断中的应用

电力变压器是一种比较复杂的系统,在实际故障诊断中要想获得完备的实验数据比较困难。针对该问题,提出了一种基于粗糙集的电力变压器故障诊断新方法,即分析搜集到的电力变压器历史故障数据,确定条件属性集和决策属性集;对条件属性集进行约简,去除冗余信息,提取关键信息,得到相应的规则集;利用该规则集对电力变压器进行故障诊断。实例分析验证了该方法的正确性和有效性。     

信息融合技术在变压器油气识别故障诊断中的研究

变压器故障分为放电性故障和过热性故障两大类别,它们均会在变压器油中有所反映。本文通过对变压器油中主要气体的分析,判断变压器的故障类型。具体方法是:利用改进算法的BP网络和信息融合技术,以变压器油中五种主要特征气体作为神经网络的输入,以六种变压器状态作为相应的输出,通过加入动量因子,可以提高学习率系数,充分发挥改进算法的BP网络具有自适应学习能力的优势。仿真测试结果表明,本方法能够在较大范围内准确有效地进行变压器的故障诊断。     

基于信息融合技术的某新型自行火炮发动机电控系统故障诊断

多传感器故障诊断过程中,由于多方面的原因,如测量噪声的存在、诊断知识的不完全等等,使得故障诊断存在着不确定性,影响到诊断结果的可靠性和准确度;通过分析某新型自行火炮发动机电控系统的故障特点,研究了一种基于BP神经网络及信息融合技术的多传感器故障诊断方法,将该自行火炮发动机电控系统的故障诊断过程分为子系统和系统级两级诊断,子系统采用BP神经网络实现故障模式分类,系统级运用D-S证据理论对整个系统故障进行综合决策评判;应用表明,在某个子神经网络识别存在差异的情况下,采用D-S证据理论进行融合可以有效地提高识别的准确性。     

基于远程无线通信的直流电源故障诊断系统

针对直流电源运行过程中存在诸多故障数据信息,设计了包括数据层、通信层和网络层的改进型蚁群神经网络的直流电源故障诊断系统,通过无线远程通信的方式实现数据通信,提高数据通信能力。并通过交流互感器实现直流电流源中的高精度电流采样,硬件系统主要包括输入设定模块、功放模块、输出变压器、采样互感器和整流模块等,以误差计算的方式提取...     

基于FTA的箱式变电站故障诊断系统研究

鉴于箱式变电站在工商业及城镇输配电系统中的重要性,完善箱式变电站故障诊断技术具有重要的意义。针对箱式变电站故障诊断的特点,本文运用故障树分析技术对箱式变电站故障诊断技术进行了研究,应用可信度方法对故障诊断进行了不确定性处理,并运用最小割集故障系数的概念改进故障树分析中的最小割集诊断法,提高故障诊断的效率。最后,本文以故障实例检验了该故障诊断系统的运行效果。     

变压器故障诊断方法的研究

变压器的运行状况直接关系到整个电力系统的安全稳定运行,有效对变压器进行故障诊断具有重要的实际意义。电力变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）已经成为油浸式变压器故障诊断的一种有效支持数据,本文在利用DGA数据的基础上,首先总结了常规IEC比值法的优缺点,并针对其边界问题总结了几种有效改进方法。其次,本文总结了人工神经网络,支持向量机,粗糙集,模糊数学、极限学习机、贝叶斯网络、聚类、人工免疫和petri网络等9种智能算法在变压器故障诊断中的运用,针对其固有问题总结了各自的优化方法。最后,本文介绍了以证据理论为主的综合诊断方法,分析了它优于单一智能算法的方面,并介绍了一些其他方法在变压器故障诊断中的应用。最终得出结论,相比于单一智能方法,信息融合的综合诊断办法能更好地对变压器故障进行诊断。