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基于改进D-S证据理论的电网故障多源信息智能融合诊断方法 被引量:26
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作者 游昊 石恒初 +2 位作者 杨远航 颜丽 廖晓春 《广东电力》 2020年第11期16-25,共10页
为了满足电网调度精益化管理的需求,提高继电保护智能化水平,提出一种电网故障多源信息智能融合诊断方法。该方法通过主动激励召唤和任务动态调整来实现继电保护主站的性能提升与信息同步,利用一对一支持向量机多分类算法进行故障信息分... 为了满足电网调度精益化管理的需求,提高继电保护智能化水平,提出一种电网故障多源信息智能融合诊断方法。该方法通过主动激励召唤和任务动态调整来实现继电保护主站的性能提升与信息同步,利用一对一支持向量机多分类算法进行故障信息分类,基于改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行多源信息融合诊断和同源故障信息确认,根据多源信息融合规则和流程完成同源故障快速决策。实验结果表明,所提出的诊断方法在故障快速反应、精准诊断定位、可靠决策支持和免人工干预等方面具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 故障诊断方法 多源信息融合 改进D-S证据理论 主动激励召唤 任务动态调整
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基于模糊综合评估模型与信息融合的电力变压器状态评估方法 被引量:24
2
作者 石宜金 谭贵生 +1 位作者 赵波 张桂莲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期167-176,共10页
针对电力变压器状态评估中存在多特征指标和多故障类型问题,提出一种基于模糊综合评估模型和皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论的变压器状态评估方法。建立了变压器状态评估体系,引入层次分析方法和改进的三角梯形隶属函数确定特征指标... 针对电力变压器状态评估中存在多特征指标和多故障类型问题,提出一种基于模糊综合评估模型和皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论的变压器状态评估方法。建立了变压器状态评估体系,引入层次分析方法和改进的三角梯形隶属函数确定特征指标的基本概率。基于皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论融合不同特征指标以评判变压器综合状态评估。经过实例分析,该方法的评价结果与变压器实际运行状态一致,其准确率达到95.83%,验证了该方法的合理性和可行性。该方法对变压器状态评估具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 电力变压器 模糊评估模型 改进D-S证据理论 皮尔逊相关系数 层次分析法 关联规则
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采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法 被引量:20
3
作者 郭创新 高振兴 +4 位作者 刘毅 彭明伟 毕建权 杨健 骆玉海 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2976-2983,共8页
鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS... 鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。 展开更多
关键词 分层故障诊断 小波能量 改进RBF神经网络 改进D-S证据理论 同步向量测量单元 信息融合 模糊C均值聚类法
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改进D-S证据理论在振动故障诊断中的应用 被引量:14
4
作者 夏飞 孟娟 +3 位作者 杨平 钱玉良 丁瀚舟 铁海峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期171-179,共9页
针对传统D-S证据理论对燃气轮机进行振动故障诊断时会出现一些悖论问题,提出D-S理论改进算法。首先,对采集的燃机振动信号分别从时域和频域进行特征提取,再利用三种不同类型的神经网络模型进行初步诊断,将初步诊断的结果经归一化构建原... 针对传统D-S证据理论对燃气轮机进行振动故障诊断时会出现一些悖论问题,提出D-S理论改进算法。首先,对采集的燃机振动信号分别从时域和频域进行特征提取,再利用三种不同类型的神经网络模型进行初步诊断,将初步诊断的结果经归一化构建原生证据,然后通过引入证据间的支持矩阵对原生证据进行修正,最后根据改进D-S规则进行决策融合。通过燃气轮机的振动故障诊断实验,证明了该算法能够充分利用各种信息,避免了传统方法出现的悖论现象,提高了燃气轮机振动故障诊断结果的准确性。 展开更多
关键词 燃气轮机 振动故障诊断 改进D-S证据理论
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多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法 被引量:10
5
作者 陈科 段伟建 +1 位作者 吴胜利 邢文婷 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第12期4804-4811,共8页
针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural ne... 针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和改进堆叠降噪自动编码器(stacked denoising autoencoders,SDAE)的混合网络模型,根据改进的Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明:利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 堆叠降噪自动编码器(SDAE) 改进D-S证据理论 故障诊断
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基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究 被引量:11
6
作者 徐春梅 张浩 彭道刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2190-2194,2199,共6页
在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN(广义回归神经网络)网络来处理证据理... 在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN(广义回归神经网络)网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提出的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机组的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 灰色关联度 GRNN 改进D-S证据理论 信息融合 故障诊断 汽轮机
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基于边缘物联的电力系统二次继保设备测试管控技术 被引量:4
7
作者 叶远波 章昊 +2 位作者 王同文 王志华 陈勇 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第7期156-162,174,共8页
为解决变电站继电保护测试自动化程度不高、测试报告管理混乱等问题,提出了一种基于边缘物联的保护装置测试与管控技术。利用云平台的数据存储与处理能力,设计了基于边缘物联的自动测试架构。进一步融合多信息建立基于D-S证据理论的保... 为解决变电站继电保护测试自动化程度不高、测试报告管理混乱等问题,提出了一种基于边缘物联的保护装置测试与管控技术。利用云平台的数据存储与处理能力,设计了基于边缘物联的自动测试架构。进一步融合多信息建立基于D-S证据理论的保护设备状态评估,提高保护设备的自动测试水平。通过边缘计算与自动测试装置形成双测试报告,在云平台建立互校机制,并对报告信息采用分级加密技术保证测试数据的安全性及可溯源性。成果应用于工程现场,有效完成了保护设备自动测试、测试报告自动生成以及分级加密,提高保护测试效率与自动化水平。 展开更多
关键词 边缘物联 改进D-S证据理论 自动测试 分级加密 报告互校
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基于改进D-S证据理论的燃气轮机滑油系统故障诊断 被引量:8
8
作者 梁茂宗 周登极 +1 位作者 张会生 魏芳 《燃气轮机技术》 2018年第2期17-22,36,共7页
本文使用D-S证据理论决策层融合结构融合了4种经典信息融合算法,对滑油系统典型故障进行诊断。为解决证据冲突问题,本文对D-S证据理论公式进行了改进,并验证了改进公式在特征层和决策层的融合效果。结论表明本文提出的D-S证据理论改进... 本文使用D-S证据理论决策层融合结构融合了4种经典信息融合算法,对滑油系统典型故障进行诊断。为解决证据冲突问题,本文对D-S证据理论公式进行了改进,并验证了改进公式在特征层和决策层的融合效果。结论表明本文提出的D-S证据理论改进方法能够较好地解决证据冲突带来的问题,可以提高诊断正确率;证据理论在决策层融合中的优势较为明显,应用于多种方法诊断结果的决策层融合可以提高诊断的容错性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进D-S证据理论 贝叶斯网络 神经网络 模糊逻辑
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基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断 被引量:7
9
作者 张钢 田福庆 +1 位作者 梁伟阁 佘博 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期42-47,共6页
针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初... 针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进D-S证据理论 信息融合 多分类器
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考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态评估方法
10
作者 罗昆 高伟 洪翠 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期167-178,共12页
针对配电站房缺乏健康评估机制、运维周期设置不合理的问题,提出了一种考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态综合评估方法。首先,建立配电站房指标体系和专家评价框架,设计了一种新型的二元冲突测量函数来量化全局冲突。然后... 针对配电站房缺乏健康评估机制、运维周期设置不合理的问题,提出了一种考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态综合评估方法。首先,建立配电站房指标体系和专家评价框架,设计了一种新型的二元冲突测量函数来量化全局冲突。然后,使用专家评价结果的虚假度、可信度、可用度等测度指标构造专家修正因子,以改进D-S证据理论,通过聚合不同专家的评价意见来量化评价指标的权重。接着,建立改进灰色关联度-逼近理想解法(grey relation analysis-technique for order preference by similarity to an ideal solution, GRA-TOPSIS)评估模型,引入灰色关联接近度,与距离接近度融合得到综合接近度,改善TOPSIS评价判据片面性的缺陷。最后,计算每个配电站房的评价值与理想解之间的综合接近度,反映配电站房的健康状态。实验分析表明该方法能兼容专家评价之间的冲突性、差异性、不确定性,与现有方法相比评估结果更具准确性和合理性,对运维人员制定合理的检修决策具有一定的指导价值。 展开更多
关键词 配电站房 专家评价框架 改进D-S证据理论 专家修正因子 改进GRA-TOPSIS评估方法
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基于概率神经网络−小波神经网络−DS信息融合的电厂引风机故障诊断 被引量:5
11
作者 张航 周传杰 +3 位作者 张林 陈节涛 徐春梅 彭道刚 《发电技术》 2022年第6期951-958,共8页
针对电厂引风机工况复杂、工作环境恶劣、易出现故障等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的融合诊断方法。该方法利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)对测试样本进行初步... 针对电厂引风机工况复杂、工作环境恶劣、易出现故障等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的融合诊断方法。该方法利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)对测试样本进行初步诊断,并形成证据体,再利用改进D-S融合方法进行融合诊断。该融合方法根据证据体的信任度和焦元的信任度分配冲突信息,使得信任度高的焦元支持率得到加强、信任度低的焦元支持率得到削弱,融合结果更为合理。仿真结果表明,融合故障诊断方法能有效地避免误诊现象,提高了诊断的正确率,且能合理分配冲突信息。 展开更多
关键词 电厂引风机 焦元 故障诊断 改进D-S证据理论
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基于改进D-S证据理论的TOPSIS模型在科技奖励评价中的应用 被引量:6
12
作者 王瑛 李自光 陈吴丽 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第2期93-97,共5页
针对科技奖励评价的特点,根据改进D-S证据合成规则,将专家的评价指标值转化为指标的综合得分并形成决策矩阵;结合TOPSIS模型求解理想解和负理想解,计算距离和贴近度,对各评价项目进行综合排名。实证结果表明:该模型能够很好地解决科技... 针对科技奖励评价的特点,根据改进D-S证据合成规则,将专家的评价指标值转化为指标的综合得分并形成决策矩阵;结合TOPSIS模型求解理想解和负理想解,计算距离和贴近度,对各评价项目进行综合排名。实证结果表明:该模型能够很好地解决科技奖励评价过程中的不确定性问题,为科技奖励综合评价提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 改进D—S证据理论 TOPSIS模型 科技奖励 综合评价
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基于多元线路特征因素融合的电压暂降严重程度评估
13
作者 徐方维 贺东 +1 位作者 郭凯 龙晨瑞 《电力工程技术》 北大核心 2024年第2期94-104,共11页
现有电压暂降严重程度评估方法未充分考虑多元线路特征因素对输电线路故障概率的影响,评估结果存在较大误差。由此,文中提出了基于多元线路特征因素融合的电压暂降严重程度评估方法。首先,基于线路历史故障数据,采用关联规则量化多元线... 现有电压暂降严重程度评估方法未充分考虑多元线路特征因素对输电线路故障概率的影响,评估结果存在较大误差。由此,文中提出了基于多元线路特征因素融合的电压暂降严重程度评估方法。首先,基于线路历史故障数据,采用关联规则量化多元线路特征因素对线路故障的影响程度进行研究。然后,通过改进D-S证据理论融合多元线路特征因素建立准确的线路年故障概率模型,并采用基于最大熵模型的故障点法评估节点的电压暂降量。最后,提出了一种同时考虑系统侧电压暂降严重程度和用户敏感设备耐受特性的综合电压暂降严重程度指标,用于评估节点电压暂降严重程度。基于实际电能质量监测数据进行验证,并与未充分考虑线路特征因素的评估案例进行比较,结果表明所提方法能有效提升电压暂降严重程度评估的准确性。 展开更多
关键词 电压暂降 暂降严重程度 线路特征因素 关联规则 改进D-S证据理论 线路年故障概率 敏感设备
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基于QPSO-BP和改进D-S的水电机组振动故障诊断 被引量:6
14
作者 程加堂 段志梅 +1 位作者 艾莉 熊燕 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第19期66-71,共6页
为提高水电机组振动故障诊断的准确性,提出了一种基于改进D-S证据理论融合量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。根据水电机组常见的振动故障类型,采用3个惯性权值随机调整的QPSO-BP网络分别对其进行初级诊断,并作为独立证据... 为提高水电机组振动故障诊断的准确性,提出了一种基于改进D-S证据理论融合量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。根据水电机组常见的振动故障类型,采用3个惯性权值随机调整的QPSO-BP网络分别对其进行初级诊断,并作为独立证据体应用于D-S理论的合成之中,实现了基本概率赋值的客观化。针对标准D-S无法合成高度冲突证据的缺陷,通过计算权值矩阵对其进行修正。实例分析表明,和3个初级诊断模型及标准D-S合成法相比,所提方法可以有效识别机组的振动故障,具有较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 水电机组 振动 故障诊断 量子粒子群优化BP神经网络 改进D-S证据理论
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基于多元数据的夏季鸡舍环境质量评价及其对产蛋性能的影响
15
作者 谢苗苗 李华龙 詹凯 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期188-197,共10页
蛋鸡舍环境质量直接影响蛋鸡产蛋性能。为探究夏季蛋鸡舍环境质量及其对产蛋性能的影响,研究提出基于多元数据的分析方法,首先采集鸡舍内7类关键环境因子数据,按照热环境、光环境和气体环境分组,再根据改进D-S证据理论规则进行迭代融合... 蛋鸡舍环境质量直接影响蛋鸡产蛋性能。为探究夏季蛋鸡舍环境质量及其对产蛋性能的影响,研究提出基于多元数据的分析方法,首先采集鸡舍内7类关键环境因子数据,按照热环境、光环境和气体环境分组,再根据改进D-S证据理论规则进行迭代融合,得到蛋鸡舍各检测点环境质量的综合评价结果,进而分析其对产蛋性能的影响。以夏季八层层叠式蛋鸡舍为试验鸡舍开展试验。结果显示:八层层叠式蛋鸡舍下四层的环境质量和平均产蛋率的最优位置均处于鸡舍前端;平均产蛋率最差的位置处于鸡舍中端,该位置环境质量综合评价结果为一般;上四层平均产蛋率最优位置为鸡舍中端,该位置环境质量综合评价结果为适宜;平均产蛋率最差位置和环境质量最差位置均为鸡舍后端(靠近风机端)。在试验鸡舍所有检测点中,平均产蛋率高于86%的检测点,环境质量综合评价结果大都为适宜,平均产蛋率低于86%的检测点,环境质量综合评价结果为一般或差,鸡舍内各检测点环境质量综合评价结果与平均产蛋率的变化趋势高度一致。该研究为准确评价蛋鸡舍环境质量,揭示蛋鸡舍环境质量对产蛋性能的影响提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 多元数据 数据融合 改进D-S证据理论 层叠式蛋鸡舍 环境质量 产蛋性能
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基于信息融合的变压器故障多级诊断方法 被引量:6
16
作者 张爱兰 许志元 +3 位作者 杨琦欣 刘春明 朱彦玮 李晓磊 《电工电气》 2019年第6期15-20,共6页
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现... 建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。 展开更多
关键词 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
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基于层次分析法与改进D-S理论的阀水冷系统状态评估
17
作者 杨群 齐鹏洋 +1 位作者 李昊 刘钊 《宁夏电力》 2024年第1期55-61,共7页
为了及时评估保障换流阀可靠运行的阀水冷系统运行状态,首先,分析了换流站阀水冷系统整体构成,选取主要历史数据和实时数据构建了评估指标体系,通过三角形函数和半梯形函数以及专家调查法确定各个指标的隶属度;其次,基于层次分析法确定... 为了及时评估保障换流阀可靠运行的阀水冷系统运行状态,首先,分析了换流站阀水冷系统整体构成,选取主要历史数据和实时数据构建了评估指标体系,通过三角形函数和半梯形函数以及专家调查法确定各个指标的隶属度;其次,基于层次分析法确定各个评估指标权重,改进D-S理论建立阀水冷系统运行状态评估模型;最后,通过采集实际工程阀水冷系统主要指标数据对模型进行了验证,并以阀水冷系统滤芯清洗前后数据为例对评估结果进行了对比。结果表明,所建模型能够对阀水冷系统运行状态做出准确识别和评估,有利于运维人员及时掌控阀水冷系统运行状态,保障其可靠运行。 展开更多
关键词 换流阀 状态评估 阀水冷系统 层次分析法 改进D-S证据理论
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基于情感特征分类的语音情感识别研究 被引量:5
18
作者 周晓凤 肖南峰 文翰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3648-3650,3676,共4页
针对语音信号的实时性和不确定性,提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法,对传统D-S证据理论的基本概率分配函数进行改进;针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果,提出对语音情感特征进行分类。利用各类... 针对语音信号的实时性和不确定性,提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法,对传统D-S证据理论的基本概率分配函数进行改进;针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果,提出对语音情感特征进行分类。利用各类情感特征的识别结果,应用改进的D-S证据理论进行决策级数据融合,实现基于多类情感特征的语音情感识别,以达到细粒度的语音情感识别。最后通过算例验证了改进算法的迅速收敛和抗干扰性,对比实验结果证明了分类情感特征语音情感识别方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 语音情感识别 情感特征分类 改进D-S证据理论 证据信任度信息熵 动态先验权重 数据融合
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基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法 被引量:5
19
作者 王苗苗 李世银 +2 位作者 肖淑艳 孙科建 崔磊 《电讯技术》 北大核心 2012年第8期1303-1307,共5页
在把D-S证据理论应用于多节点的频谱感知数据融合时,如果数据冲突较大则融合结果并不理想。为了解决上述问题,对D-S证据理论的证据组合规则进行了改进,给出了一个在数据冲突大时也适用的数据融合公式,并把这种改进的数据融合算法应用到... 在把D-S证据理论应用于多节点的频谱感知数据融合时,如果数据冲突较大则融合结果并不理想。为了解决上述问题,对D-S证据理论的证据组合规则进行了改进,给出了一个在数据冲突大时也适用的数据融合公式,并把这种改进的数据融合算法应用到多节点协作频谱感知中。MAT-LAB仿真测试与结果分析表明改进算法提高了频谱感知性能。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱感知 改进D-S证据理论 数据融合
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基于BP神经网络与改进DS证据融合的GIS设备局放故障识别 被引量:1
20
作者 于聪 汤凯波 +4 位作者 李哲 刘志鹏 陈博 刘远超 方雅琪 《电气工程学报》 CSCD 2023年第4期361-369,共9页
准确识别气体绝缘组合电器(Gas insulated switchgear,GIS)内部绝缘缺陷,有助于评估局部放电(Partial discharge,PD)的危害,并为设备检修提供重要依据。然而,传统的单一监测方法存在信息利用不全、特征维度过高、识别率较低的缺点。为... 准确识别气体绝缘组合电器(Gas insulated switchgear,GIS)内部绝缘缺陷,有助于评估局部放电(Partial discharge,PD)的危害,并为设备检修提供重要依据。然而,传统的单一监测方法存在信息利用不全、特征维度过高、识别率较低的缺点。为了克服这类问题,首先,在220 kV真型GIS上搭建了局部放电试验平台,设置了绝缘子污秽、绝缘子气隙、悬浮电极和金属突出物等4种典型缺陷模型,采用脉冲电流法和特高频传感器采集各类缺陷的局部放电信号,将PD信号基于时间分析模式和基于相位分析模式的融合决策引入提出的BP神经网络和改进DS证据理论相融合的诊断方法中,通过引入证据相融度,利用提出的诊断算法进行故障识别。结果表明所提识别方法能深入挖掘有效信息,具有一定的拒误诊能力,故障识别率高于96.7%,显著优于传统的BP神经网络。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 BP神经网络 改进D-S证据理论 故障诊断
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