TA的每日心情 | 开心
2016-4-18 00:58 |
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论文文献
| 标题: |
软计算方法及其在电力系统故障诊断中的若干应用研究 |
| 作者: |
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| 所属专业方向: |
电力系统自动化 |
| 摘要: |
本学位论文的主要创新点如下
基于粗糙集!模糊集和证据理论,提出一个多源模糊信息融合的证据
推理模型"它能用于描述变压器故障诊断过程中故障群和征兆群对子
及它们之间的关联,以及故障征兆信息的模糊性和不确定性问题求
解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
,针对经典贝叶斯最优学习器不适合处理模糊信息的问题,提出将模糊
集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝
叶斯最优学习器"它能融合多源模糊信息,是解决变压器故障诊断问
题的新方法"基于上述诊断结果,采用贝叶斯决策的概率粗模型,探
讨可能的维护策略"
提出一种变电站故障多区域并行诊断方法"该方法首先对变电站故障
区域进行划分,接着采用粗糙集对变电站故障信息进行分层挖掘,最
终采用神经网络进行递归诊断"
提出一种汽轮机振动故障的集成神经网络诊断方法"该方法首先采用
网络离散化方法对汽轮机诊断决策表连续属性值离散化,接
着用粗糙集的可辨识矩阵对决策表进行约简,最后基于简化的决策表
采用集成神经网络进行诊断" |
| 关键字: |
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| 来源: |
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本学位论文的主要创新点如下
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推理模型"它能用于描述变压器故障诊断过程中故障群和征兆群对子
; g6 E7 s/ ^% Q$ J6 U' e& ?9 ?及它们之间的关联,以及故障征兆信息的模糊性和不确定性问题求3 C8 T$ l q( e. S
解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
9 q0 z7 y9 l5 i1 O( H% N,针对经典贝叶斯最优学习器不适合处理模糊信息的问题,提出将模糊
8 i! l7 f$ \* S1 {8 l6 C7 S* G: m3 I集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝
4 x( B1 }5 ~# m, B叶斯最优学习器"它能融合多源模糊信息,是解决变压器故障诊断问
5 _8 p+ x3 t) g, C u6 _8 z题的新方法"基于上述诊断结果,采用贝叶斯决策的概率粗模型,探
; X% p0 k" w# s* ^讨可能的维护策略"
6 l- X/ E6 q8 O0 e# H提出一种变电站故障多区域并行诊断方法"该方法首先对变电站故障& O) \8 e& p# J* H y& `
区域进行划分,接着采用粗糙集对变电站故障信息进行分层挖掘,最
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提出一种汽轮机振动故障的集成神经网络诊断方法"该方法首先采用. i0 I( ?; c8 D; v/ A9 `
网络离散化方法对汽轮机诊断决策表连续属性值离散化,接" l5 p! b3 O: W% H- ` `
着用粗糙集的可辨识矩阵对决策表进行约简,最后基于简化的决策表
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狗仔卡
发表于 2009-1-20 16:26:10
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