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. G- L3 X( w) c3 V G4 Z
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7 b$ l- p; a" K
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3 R, M$ ?3 i% ^8 b8 ]( M2 r' ?- ^9 h
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
$ }/ s+ Q- W" C1 S$ z) J: l$ K解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
3 _- O7 d ~2 z$ d& \+ O1 ^,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& l4 g$ e( j% c \- r0 l
集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝& |) X# F8 P6 d- g, [# c
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
2 M4 @ R5 y+ ?9 I( ]& j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
! i6 a: v6 S0 a% x+ C2 a( F- ]' ~0 y讨可能的维护策略"( g! G' p2 i2 k* u9 ^, f
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% V/ h Y0 J! N4 L) R/ U
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: a$ ]- ^+ _& k. O
终采用神经网络进行递归诊断"
+ R! f4 C# [1 t/ D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
6 e$ m1 R8 C( I4 n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( t& ~: U6 ]$ I3 m. |) A( ~
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0 |0 c: ~2 {3 v) R: _4 \
采用集成神经网络进行诊断" |
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狗仔卡
发表于 2009-1-20 16:26:10
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