基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法

基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良ＩＥＣ三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有效性和应用前景。     

基于模糊信息融合的变压器故障诊断研究

设计了一种与模糊信息融合方法相结合的变压器故障诊断系统模型.该模型采用分布式MAS故障诊断系统结构,其故障诊断子系统采用三种不同的在线监测Agent并行方式运行并且两者相互之间兼有信息交互;该结构克服了实时性、可靠性不强的缺点;实验仿真论证了基于模糊信息融合的故障诊断法的可靠性与可行性并且分析证明了该方法的有效性.     

电力变压器故障诊断中模糊决策方法应用的初探

电力变压器故障诊断受众多因素的影响，其中存在大量不确定性因素。     

模糊神经网络故障诊断研究

将模糊神经网络用于电力电子电路的故障检测和诊断，阐述了基本设计思想和算法实现过程。由于模糊神经网络不需要对象的准确模型，它以分布的方式存储信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性映射，在神经网络框架下引入模糊规则，使网络中的权值有明显的意义，且保留了神经网络的学习机制，对权值的学习采用BP算法。据此，建立适当的模糊神经网络故障诊断系统，应用结果表明了该方法的有效性，漏检率和误检率达到预定要求。     

试率模糊理论在变压器故障诊断专家系统研制中的应用

不确定问题是建立变压器故障诊断系统中一个难点，本文从不确定知识的获取，不确定知识的表示和不确定推理三个方面，利用模糊理论进行研究分析，并提出解决问题的对策。     

模糊逻辑在工程机械液压系统故障诊断中的应用

模糊逻辑诊断技术在一定程度上模拟了人处理模糊信息的思维方法,为机器故障诊断的研究和发展注入了新的活力。本文提出了一种新的模糊逻辑诊断算法,并给出了模糊逻辑诊断算法整体性能的综合评判指标。该算法继承了常用算法中取小（“∧”）运算,而将常用算法中的取大（“∨”）及累加（“∑”）运算发展为进乘（“П”）运算,以求得故障存在的问题,将其用于某工程机械液压系统的故障诊断,效果良好。     

模糊离散事件系统基于模式的故障诊断

以模糊自动机为模型,研究模糊离散事件系统基于模式的故障诊断问题.先针对S类型和T类型两种故障模式,分别对模糊离散事件系统的S类型模式可诊断性和T类型模式可诊断性进行了形式化,再通过构造S类型模式诊断器和T类型模式诊断器,分别得到了模糊离散事件系统关于S类型模式可诊断性和T类型模式可诊断性的充分必要条件,实现了模糊离散事件系统基于模式的故障诊断.     

基于人工免疫方法的变压器故障诊断

将人工免疫方法引入变压器油中溶解气体分析,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表征故障样本特征的记忆抗体集并进行分类.通过对变压器故障数据的仿真研究表明:与IEC三比值法相比,该算法具有较高的诊断准确率.     

基于人工免疫方法的变压器故障诊断

将人工免疫方法引人变压器油中溶解气体分析,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表征故障样本特征的记忆抗体集并进行分类．通过对变压器故障数据的仿真研究表明：与IEC三比值法相比,该算法具有较高的诊断准确率．     

基于模糊神经网络的晶闸管三相桥式全控整流电路故障诊断

针对晶闸管三相桥式全控整流电路参数的不确定性和模糊性特点 ,提出了用智能诊断方法———模糊神经网络对其进行诊断 ,解决了参数存在模糊性和不确定性的难题 ,提高了诊断的可靠性 ,实验证明了该方法的有效性。     

基于专家知识库的电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障情况复杂,诊断不确定性大等特点,设计了一种基于专家系统的电力变压器故障诊断系统.该系统可以根据变压器的运行参数,利用推理方式并结合专家系统的知识判断变压器的运行状态,给出可能的故障类型,实现故障的自动诊断.该系统提高了电力变压器运行的科学性和使用效率.     

Application of extension method to fault diagnosis of transformer

A novel extension diagnosis method was proposed for enhancing the diagnosis ability of the conventional dissolved gas analysis. Based on the extension theory a matter-element model was established for qualitatively and quantitatively describing the fault diagnosis problem of power transformers. The degree of relation based on the dependent functions was employed to determine the nature and the grade of the faults in a transformer system. And the proposed method was verified with the experimental data. The results show that accuracy rate of the diagnosis method exceeds 90% and two kinds of faults can be detected at the same time.     

基于模糊理论与支持向量机的变压器故障诊断方法

摘 要:针对变压器结构的复杂性和故障机理的多样性,提出一种基于模糊理论和支持向量机的变压器故障诊断方法.该方法首先采用模糊理论对故障样本数据进行预处理,提取故障特征,再用支持向量机方法进行故障分类,通过采用一对多(1-α-r)的方法实现多目标分类,得出诊断结果.针对支持向量机参数不易确定的问题,采用多层动态自适应算法...     

基于梯形灰色聚类分析的电力变压器故障诊断

引入灰色系统理论,通过改进的灰色聚类算法,提出了影响因子的概念,通过影响因子对变压器故障标准模型的数据进行优化,选取梯形白化函数的两个端点,采用梯形灰色聚类算法对变压器故障类型性质及部位进行分析和判断。从而为变压器故障诊断提供了新的方法,实验分析结果表明,该方法与实际吊罩检测结果一致,具有一定的有效性和实用性,并且具有分析速度快,实时性好的优点。     

粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用

为了对变压器故障诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,提高诊断的效率,将粗糙集理论引入到变压器故障诊断中,提出了基于粗糙集理论的故障特征约简算法:即由故障样本构成信息表,组合表中不同的属性集,求取与全体属性集具有相同分类质量的最小属性集。对具体典型诊断实例进行了分析,结果表明:在保证故障分类结果不变的情况下,该算法能够剔除具有冗余信息的特征,找出对故障分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,不仅大大减少了诊断信息提取的工作量,也为后续的智能诊断提供很大的便利。     

基于改进灰色聚类分析的电力变压器故障诊断

提出了基于高斯白化权函数的灰色聚类算法和高斯白化权函数参数σ的选择方法,通过对34组故障变压器DGA数据的学习,初步确定了σ参数值。实验分析证明,本文提出的故障诊断方法与实际检测结果一致,具有一定的有效性和实用性,并且具有分析速度快、实时性好的优点。     

神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用

研究了神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用,在该协作系统中,先根据模糊模型确定神经网络的结构、连接方式以及初始权值,从而构造出相应的神经网络.然后,将神经网络应用于闸门综合自动化故障诊断系统,根据系统的运行数据对神经网络进行学习训练,调整神经网络的权值来修正原始的模型,提高其准确性.经过学习训练后的神经网络模型又被转换成模糊模型,从而使分布存储在神经网络中的知识得到清晰的解释.该系统已应用于生产实践中,系统运行结果验证了该方法的有效性和可行性.     

ANFIS模糊神经推理机在闸门综合自动化故障诊断中的应用

针对国内外技术研究现状,结合隔河岩水电站大坝溢洪闸门综合自动化系统的实际运行情况,通过现场专家知识、实验和总结,在研究闸门综合自动化系统及其各元(部)件的故障机理、建立闸门综合自动化系统的基本故障样本库和模糊推理规则的基础上,通过研究神经网络结构及其学习算法,建立了一种基于模糊系统(FS)与神经网络(NN)融合的系统故障诊断方法,并应用于生产实践中,系统运行结果实践验证了该方法的有效性和可行性.     

基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断

采用粒子群算法和反向传播神经网络建立一种新型变压器故障诊断网络模型,设计故障诊断方法.仿真分析结果表明：基于该网络模型的诊断方法与传统的三比值法相比较,具有较好的故障识别与分类能力,显著提高了诊断准确率,将在电力设备故障诊断中有良好应用前景.     

故障电力变压器油中气体的B型灰色关联度诊断法

在分析灰色关联度应用于故障诊断的基础上，提出了电力变压器故障的灰色关联度诊断法，从变压器的油中气体中提取特征参数，讨论了特征参数的无量纲化处理方法。通过仿真实验表明该方法具有良好的诊断果果。