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. i9 ?! {! P1 R9 _. C
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
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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
( W7 T* g& m" h* y" d9 W5 `* y" r6 E1 c5 f解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
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" Y& T& f0 ?6 ]0 _) G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
7 G. u* C( ~5 n1 q4 C, u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
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终采用神经网络进行递归诊断"
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$ \+ i# q' ]( A6 c$ j y8 H3 P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$ }# d4 L9 G; K
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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