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
* ]( W# ^6 `* l2 [# W1 {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
1 O; W" O* S6 N1 {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8 \3 o/ c( [, L9 N& s o7 C( f
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
& m) M! X* ^: a" O, q解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
4 z3 w' Y/ L) r,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
# o& u r7 E$ f4 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 u0 X: v9 N3 t& t
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
: X! L: j1 n& @/ s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
* w) F- N5 l: c讨可能的维护策略"$ ~7 U! g( z# o& }5 B
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+ q! I$ {5 _, W2 F- k
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
( a8 I( l$ P% t终采用神经网络进行递归诊断"1 M' o1 ]8 |" g4 U# [
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 Y8 ~# p' w2 ~0 G
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 S6 ~4 V* C5 Y$ d7 _3 k( ]. G
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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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