基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

基于组合模型的电力变压器故障诊断

为了综合全面地诊断电力变压器故障,克服单项诊断方法考虑问题角度单一,不能重复利用已知信息,诊断准确度和稳定性不高的缺点,并结合电力变压器油中溶解气体的数据,提出了利用组合模型诊断变压器故障.该方法将灰关联熵、小波神经网络、模糊粗糙集、支持向量机和IEC三比值作为独立诊断模块,利用熵值法优化得到各个模块的最佳权重,最终得到发生故障最大概率所属类型.通过实例验证,组合诊断法优于单项诊断方法,提高了故障诊断精度,减少了误判率,诊断的稳定性得到提升.     

电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取方法的研究

提出了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法,即利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域,指导决策表中条件属性的选择,最大限度地剔除多余的条件属性,通过对决策表进行属性约简和值约简,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则,并以三水地区的一个电网故障为例,说明该方法的有效性。     

粗糙集CMAC神经网络故障诊断策略

提出一种基于粗糙集CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略．该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩．提取初步的诊断规则．对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射．大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度．将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例．结果表明．该神经网络具有分类逼近能力强．计算量小等优点．诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高．     

智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。     

雷达系统故障的诊断技术

对雷达系统故障诊断技术作了归纳和分类,分析了当前故障诊断技术的优缺点,重点讨论了以下8个方法:基于知识的智能故障诊断方法;对神经网络故障诊断方法;粗糙集诊断方法;基于遗传算法的故障诊断方法;故障树的诊断方法;专家系统故障诊断方法;基于小波分析的故障诊断方法;模糊故障诊断方法.最后,指出了雷达系统故障诊断技术在当前和今后的研究重点和方向.     

旋转机械智能故障诊断技术的发展趋势

对旋转机械智能故障诊断现状进行分析,展望发展趋势.当前的状态监测与故障诊断(condition monitoring and faults diagnosis,CM&FD)系统普遍存在的智能故障决策准确率偏低、可靠性差的状况显示出,相关研究仍面临着非常严峻的挑战.对数据库知识发现(knowledge discovery in database,KDD)和粗糙集理论的介绍表明,基于粗糙集理论工具的KDD为智能诊断向更科学化的方向发展指明了一条实现的新途径.但它也引发出对在线获得的故障知识应进行知识化保护问题研究的新课题.     

融合粗糙集和证据理论的车地无线通信设备故障诊断

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况进行故障推理和诊断,提出了一种融合粗糙集与证据理论综合集成的车地无线通信设备故障诊断方法.该方法首先利用粗糙集剔除故障特征数据的冗余成分,提取互不相关的必需特征,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制,便可方便得出车地无线通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法能有效提高模型故障诊断能力,具有较强实用性.     

基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断

针对系统资源有限、不适宜运行复杂故障诊断算法的问题,提出基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断方法.结合网络体系结构,以资源丰富的汇聚节点为中枢,在运行过程中在线判别其子节点故障征兆,通过简单地查故障诊断决策表的方法来诊断子节点故障类型;从系统的、模块化的角度构建的子节点故障征兆、故障类型具有相关性,在简化决策的同时也造成了决策表的冗余,运用粗糙集及其数据约简理论设计一致数据启发式子节点故障诊断约简算法来约简冗余,建立了更简洁的子节点故障诊断决策表.结果表明,基于粗糙集能够实现在线简便的故障诊断,并可节约子节点系统资源.     

Application of Uncertainty Reasoning Theory to satellite Fault Detection and Diagnosis

Reasoning theories are divided into certainty reasoning theories and uncertainty reasoning theories.Now,only certainty reason-ing theories use to deitcs are used to detect and diagnose satellite faults.However,in practice,it is difficult to detect and diagnose some faults of the satellite autiomatically only by use of ccrtainty.Fortunately.uncerlainty Reasoning theories are applied to detect and diagnose satellite faults.Uncertainty reasoning theories include several kinds of theories,such as inclusion degree theory,rough set theory,evidence reasoning theory,probabilisticresoning theory,fuzzy,fuzzy reasoningteory,and so on.Inclusion degree theory.rough set theory and evidence reasoning theory are three advanced ones,Based on these three theories respectively.the audhor introduces three new methods to detect and diagnose satellite faults in this paper.It is shown that the methods,suitable for detecting and diagnosing satellite faults,especially uncertainty faults,can remedy the defects of the current methods.     

粗糙集与故障树理论的组合故障诊断

故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是亟待解决的瓶颈问题.将粗糙集理论引入到故障树的故障诊断中,利用粗糙集对实例测得的故障信息进行知识约减和知识获取,寻找系统各个故障源信号之间的逻辑关系,并通过这些逻辑关系构造基于知识的故障树模型.故障实例分析表明,将粗糙集理论与故障树有机结合在一起进行故障诊断能有效地压缩故障特征空间,实现快速、准确的故障推理.     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用研究

为了对诊断过程中大量的宙余特征进行压缩或约简,将粗糙集理论引入到机械故障诊断过程中,提出了一种特征约简的算法,通过2个典型诊断实例对该算法进行了验证,结果表明：在保证故障分类结果基本不变的情况下,该算法可以查找出对故障分类起主作用的特征,从而达到了特征约简的目的,为粗糙集理论在机械故障诊断中的深入应用打下了基础。     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

基于灰色粗集模型的汽车变速箱故障诊断方法

进一步提高灰色门限关联分析方法在汽车变速箱故障诊断中的精度并改善其决策中的不协调性。将粗集理论处理决策规则的方法与灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用结合起来,找出各故障的最优参数,理论分析及试验结果表明,灰色粗集模型突出了各特征参数对不同故障的作用,因而该方法提高了诊断的精度,也改善了诊断的协调性。对灰色粗集模型基于规则的故障普遍存在的诊断精度不高和决策不协调问题有所改进。     

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性,研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法,它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络,将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好,由于其具有容错性,不仅能诊断出已经出现过的故障,还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的     

基于模糊集和粗糙集理论的故障诊断方法的研究

概括介绍了模糊集粗糙集的基本理论,对基于它们的故障诊断方法进行比较,并提出在故障诊断方法中一些可能的研究方向。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

基于粗糙集的支持向量机故障诊断

该文结合粗糙集属性约简及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用粗糙集对过程特征变量进行约简,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息。基于该特征信息建立支持向量分类机用于故障的诊断。以高压直流输电系统为例,对交流单相接地故障和直流接地故障进行诊断,诊断时间分别为12ms和11ms,诊断正确率分别为98.8%和96.8%。