一种基于故障录波信息的电网故障诊断方法 被引量：39

1

作者 何赞峰 赵冬梅 +1 位作者 高曙 郑朝明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期39-43,共5页

在系统发生复杂故障或开关、保护存在较多误动、拒动以及因信道干扰而发生信息丢失等诸多不确定因素的影响下 ,目前基于开关和保护信息的诊断方法已经不能取得满意的结果 ,必须寻找新的信息源。随着继电保护及故障录波信息网的建立 ,丰... 在系统发生复杂故障或开关、保护存在较多误动、拒动以及因信道干扰而发生信息丢失等诸多不确定因素的影响下 ,目前基于开关和保护信息的诊断方法已经不能取得满意的结果 ,必须寻找新的信息源。随着继电保护及故障录波信息网的建立 ,丰富的录波信息为进一步诊断提供了基础。根据电力系统目前的实际运行情况和今后的发展 ,提出了一种合理利用采集信息进行分层故障诊断的方法。对在复杂故障情况下利用故障录波信息作进一步诊断的方法进行了研究 ,提出了虚拟保护的诊断思想 ,并建立了相应的面诊断模型 ,有效地弥补了利用开关、保护信息诊断的局限性。利用组件对象模型 (COM)和 Windows的动态连接库 (DL L)技术建立了通用的、可共享的诊断系统。 展开更多

关键词 电力系统 故障录波信息 电网 故障诊断

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分级聚类支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用 被引量：20

2

作者 翟永杰 毛继珮 +1 位作者 于丽敏 刘长良 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2003年第6期25-29,共5页

在两类支持向量机的基础上,综合分级聚类和决策树的思想构造多类支持向量机,从而简化了分类器结构,减少了分类器数量,避免了拒绝分类区的出现,并加快了训练和识别速度。在小样本情况下对多类汽轮发电机组故障进行了诊断研究,结果表明该... 在两类支持向量机的基础上,综合分级聚类和决策树的思想构造多类支持向量机,从而简化了分类器结构,减少了分类器数量,避免了拒绝分类区的出现,并加快了训练和识别速度。在小样本情况下对多类汽轮发电机组故障进行了诊断研究,结果表明该方法能够正确地对故障进行识别。 展开更多

关键词 汽轮机 故障诊断 分级聚类 支持向量机 统计学习理论 汽轮发电机组

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基于卷积神经网络的层级化智能故障诊断算法 被引量：24

3

作者 曲建岭 余路 +2 位作者 袁涛 田沿平 高峰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2619-2626,共8页

传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的层级化故障... 传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的层级化故障诊断算法(CNN based hierarchical fault diagnosis,CNN-HFD).首先,将原始振动信号进行分段预处理,以实现数据扩容;然后,分别根据故障类型和故障程度设计多个卷积神经网络,并将原始振动数据以某一时间步进行分割,作为卷积神经网络的输入进行训练;最后,将待识别信号送入CNN-HFD模型,经过分层故障诊断,在末端卷积神经网络输出相应故障类别和程度.通过滚动轴承振动数据库的实验表明,所提出的算法不仅具有高达99.5%以上的故障识别率,而且在负载发生变化时依然可以保持高达97%以上的故障识别率,具有较好的鲁棒性和泛化性能. 展开更多

关键词 卷积神经网络 深度学习 层级化故障诊断 滚动轴承 振动信号

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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

4

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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基于改进凝聚层次聚类算法的变压器绕组及铁心故障诊断研究 被引量：18

5

作者 李敏 陈果 +3 位作者 沈大千 陈飞洋 罗宇昆 王昕 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期236-242,共7页

为实现振动响应法在线诊断变压器绕组及铁心故障,提出一种基于改进凝聚层次聚类算法的变压器故障诊断方法。首先,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对变压器振动信号进行特征值提取,得到变压器振... 为实现振动响应法在线诊断变压器绕组及铁心故障,提出一种基于改进凝聚层次聚类算法的变压器故障诊断方法。首先,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对变压器振动信号进行特征值提取,得到变压器振动信号的特征向量。然后,应用凝聚层次聚类算法对测试变压器振动信号的特征向量进行层次分类,分类得到变压器正常、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁心故障4种状态。同时,为克服凝聚层次聚类算法计算量大的缺点,对该算法进行了改进,从而提高了变压器状态分类的速度。最终,经实例测试,结果证明该改进方法能有效快速地识别出变压器所处的状态,实现变压器绕组及铁芯的在线监测与故障诊断。 展开更多

关键词 振动响应法 集合经验模态分解 凝聚层次聚类 故障诊断

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高速铁路信号系统运维分层架构模型研究 被引量：14

6

作者 林鹏 田宇 +4 位作者 袁志明 张琦 董海荣 宋海锋 阳春华 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期152-161,共10页

高速铁路信号系统是高速铁路安全可靠运营的核心装备,实现高速铁路信号系统智能运维是降低高速铁路运行风险的必要基础保障.目前,我国高速铁路信号系统运维研究工作主要集中于器件级系统或基本单元系统,系统层面的相关研究几乎为空白,... 高速铁路信号系统是高速铁路安全可靠运营的核心装备,实现高速铁路信号系统智能运维是降低高速铁路运行风险的必要基础保障.目前,我国高速铁路信号系统运维研究工作主要集中于器件级系统或基本单元系统,系统层面的相关研究几乎为空白,亟需从整体上建立全局架构理论模型.为此,定义了关联信号系统,提出了分散式动态评估函数,将动态调度纳入运维体系,构建了分层架构模型.在此基础上,针对分层架构模型的决策层和关联信号层,提出了动态定量评估、动态风险预警和故障诊断的研究方法,并展望了所面临的挑战. 展开更多

关键词 高速铁路信号系统运维 分层架构模型 定量评估 风险预警 故障诊断

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一种基于层次熵和SVM的轴承故障诊断方法 被引量：9

7

作者 朱可恒 宋希庚 薛冬新 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第6期163-167,共5页

针对样本熵在分析时间序列复杂度上的局限,在样本熵和多尺度熵的基础上提出一种新的基于层次熵(Hierarchical Entropy)的滚动轴承故障特征提取方法。首先用层次分解方法对实验数据进行分解,然后采用分解节点上的样本熵值作为特征向量,... 针对样本熵在分析时间序列复杂度上的局限,在样本熵和多尺度熵的基础上提出一种新的基于层次熵(Hierarchical Entropy)的滚动轴承故障特征提取方法。首先用层次分解方法对实验数据进行分解,然后采用分解节点上的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)对故障进行识别。实验数据分析结果验证该方法的有效性。 展开更多

关键词 振动与波 滚动轴承 层次熵 故障诊断 支持向量机

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基于专家经验的工程机械故障层次模型 被引量：5

8

作者 郭坚毅 凌海风 +1 位作者 谢庆华 张琦 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1045-1049,共5页

建立故障诊断专家系统的关键问题之一是要解决知识的表达问题 ,即建立合适的知识模型 .针对工程机械故障诊断的特点 ,建立了基于专家经验的故障层次分类模型 ,专家优先检查的结点作为专家经验结点首先被搜索 .在判断规则中引入了分布式... 建立故障诊断专家系统的关键问题之一是要解决知识的表达问题 ,即建立合适的知识模型 .针对工程机械故障诊断的特点 ,建立了基于专家经验的故障层次分类模型 ,专家优先检查的结点作为专家经验结点首先被搜索 .在判断规则中引入了分布式规则集和加权规则的概念 :规则不存在于统一的规则库中 ,而是附着于各结点 ;对权重较高的规则进行优先判断 ,并利用诊断结果自动修改权值 .利用面向对象程序设计 (OOP)技术实现该模型 ,使工程机械故障诊断专家系统的诊断效率和适应性得到极大的提高 . 展开更多

关键词 工程机械 专家系统 层次模型 故障诊断 分布式规划集 加权规则 面向对象程序设计

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层次分析在故障诊断中的应用 被引量：7

9

作者 高庆 李田 魏震生 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第2期59-61,共3页

首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论,对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述。最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方... 首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论,对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述。最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方法,并给出了诊断推理过程的基本搜索策略,对于提高复杂装备的故障诊断效率具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 层次分析 故障诊断 层次模型

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基于MFE与改进层次原型的轴承故障诊断方法 被引量：3

10

作者 范瑞天 张纪平 +2 位作者 杨永升 杜文华 王俊元 《机械设计与制造工程》 2023年第3期92-96,共5页

针对滚动轴承故障特征难以提取和故障特征分类困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)与改进层次原型分类器(IHP)的故障诊断方法。首先,利用多尺度模糊熵从滚动轴承不同状态下的振动信号中提取20种故障特征。其次,引入线性判别分析... 针对滚动轴承故障特征难以提取和故障特征分类困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)与改进层次原型分类器(IHP)的故障诊断方法。首先,利用多尺度模糊熵从滚动轴承不同状态下的振动信号中提取20种故障特征。其次,引入线性判别分析(LDA)对Hierarchical Prototype进行改进,从而提高故障分类精度。最后,结合多尺度模糊熵与改进层次原型分类器对故障特征进行分类。实验证明,提出的MFE与IHP能有效提取滚动轴承的故障特征,并实现高精度分类。相比于其他故障识别分类器,所提方法有更高的识别精度,分类精度达到了99.29%。 展开更多

关键词 多尺度模糊熵 线性判别分析 层次原型 故障诊断

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基于改进层次斜率熵(IHSloE)的信号低频和高频故障特征提取方法

11

作者 许立学 刘鑫 +2 位作者 关文锦 陈然 邝素琴 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1189-1197,1230,共10页

采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次... 采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次斜率熵(IHSloE)和随机森林(RF)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进层次化处理代替粗粒化处理,实现了信号的多尺度分析目的,基于斜率熵,提出了改进层次斜率熵的非线性动力学指标;随后,利用IHSloE方法提取了滚动轴承振动信号的故障特征,建立了表征滚动轴承故障特性的故障特征;最后,基于RF模型建立了多故障分类器,并将故障特征输入至RF分类器进行了训练和测试,以实现滚动轴承的故障识别目的;利用滚动轴承数据集进行了实验,并将其与其他的故障特征提取指标进行了对比。研究结果表明:IHSloE方法采用改进的层次化处理,能够快速有效地提取出振动信号中的高频故障特征,诊断准确率达到了99%,而特征提取时间仅为149.35 s;相较于采用粗粒化处理和层次处理的特征提取方法,其准确率至少提高了2%和1%,证明该方法适用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多

关键词 故障信号高频部分特征 改进层次斜率熵 随机森林(RF)分类器 多尺度特征提取方法 改进层次化处理 故障诊断的可靠性

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基于J散度的模式分类方法在故障诊断中的应用 被引量：4

12

作者 苗刚 马孝江 任全民 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期431-433,共3页

提出了一种基于J散度的谱系聚类算法,对不同状态下信号的AR模型进行了分类,以分类结果建立正常信号的标准样本,比较待检样本与标准样本之间J散度和设定阈值的大小,实现对待检样本的分类。将该方法应用于往复式压缩机气阀的故障诊断中,比... 提出了一种基于J散度的谱系聚类算法,对不同状态下信号的AR模型进行了分类,以分类结果建立正常信号的标准样本,比较待检样本与标准样本之间J散度和设定阈值的大小,实现对待检样本的分类。将该方法应用于往复式压缩机气阀的故障诊断中,比较J散度与欧氏距离和相关系数在分类中的效果,证实了基于J散度的模式分类方法的分类结果更加准确。 展开更多

关键词 J散度 谱系聚类法 AR模型 故障诊断

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静止同步补偿器IGBT开路故障诊断方法 被引量：5

13

作者 杨晓冬 史丽萍 夏正龙 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期199-206,共8页

针对静止同步补偿器(STATCOM)中功率器件IGBT开路故障的特点,提出了改进的多核最小二乘支持向量机的故障诊断方法。利用小波多分辨率分析对故障信号进行多尺度分解提取出特征向量,给出了多核最小二乘支持向量机算法,并运用谱系聚类方法... 针对静止同步补偿器(STATCOM)中功率器件IGBT开路故障的特点,提出了改进的多核最小二乘支持向量机的故障诊断方法。利用小波多分辨率分析对故障信号进行多尺度分解提取出特征向量,给出了多核最小二乘支持向量机算法,并运用谱系聚类方法解决多核最小二乘支持向量机的解缺乏稀疏性的问题。最后对一台660V低压STATCOM进行诊断试验,试验结果表明了该方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 静止同步补偿器 IGBT 多核最小二乘支持向量机 谱系聚类 故障诊断

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层次聚类LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用 被引量：5

14

作者 冯磊 王宏力 +1 位作者 侯青剑 杨建飞 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第2期296-298,共3页

文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进... 文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进行了诊断,并与常用的1对1、1对多算法进行比较,结果表明该方法简化了分类器的结构,缩短了训练测试时间,提高了故障识别率。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 层次聚类 模拟电路 核主元分析 故障诊断

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一种基于BP与分层变迁WFPN相融合的输电网故障诊断方法研究 被引量：4

15

作者 程学珍 赵沙沙 +1 位作者 林晓晓 孟凡涛 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2018年第11期1265-1271,共7页

为降低电网故障诊断中因人为主观因素的影响而造成的误差,提出了一种基于BP与分层变迁的加权模糊Petri网(weighted fuzzy Petri net,WFPN)相融合的输电线路故障诊断方法。根据故障信息确定出可疑元件,然后针对各元件分别建立它们的子模... 为降低电网故障诊断中因人为主观因素的影响而造成的误差,提出了一种基于BP与分层变迁的加权模糊Petri网(weighted fuzzy Petri net,WFPN)相融合的输电线路故障诊断方法。根据故障信息确定出可疑元件,然后针对各元件分别建立它们的子模型和综合诊断模型。考虑到Petri网模型与BP神经网络在结构和形式上有一定的相似性,因此本文采用BP算法对Petri网模型中的权值进行训练。仿真结果表明该方法具有合理性及有效性。 展开更多

关键词 电力系统及其自动化 分层变迁 输电网 数据融合 故障诊断

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一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法 被引量：4

16

作者 杨宇 程健 +2 位作者 彭晓燕 潘海洋 程军圣 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期53-59,共7页

针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用... 针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性. 展开更多

关键词 层次聚类 改进的辛几何模态分解 故障诊断 旋转机械 信号处理

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基于粗糙集和感知器网络的分层递阶变电站故障诊断方法研究 被引量：2

17

作者 董海鹰 薛钧义 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2003年第1期92-96,共5页

给出了一种基于粗糙集(Rough Set)和具有开关作用函数的感知器网络的分层递阶变电站故障诊断方法.该方法以短路器和保护继电器的开关信息为基础,利用粗糙集处理不确定性信息的能力,分层挖掘变电站故障诊断的知识,然后通过具有开关作用... 给出了一种基于粗糙集(Rough Set)和具有开关作用函数的感知器网络的分层递阶变电站故障诊断方法.该方法以短路器和保护继电器的开关信息为基础,利用粗糙集处理不确定性信息的能力,分层挖掘变电站故障诊断的知识,然后通过具有开关作用函数的多层感知器网络实现诊断.研究表明该方法是一种有效的在线变电站故障诊断方法. 展开更多

关键词 粗糙集 分层递阶 开关作用函数 变电站 故障诊断 感知器网络 自动监控系统

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基于分级特征库的机床故障诊断系统设计与实现 被引量：4

18

作者 苏宪利 郑一麟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第5期87-90,共4页

针对机床故障诊断中人工诊断效率低、实时性差、误差大的缺点,研究提出使用分级特征库进行机床故障诊断,该研究将特征分为典型特征和非典型特征两级,在底层汇聚节点完成振动特征提取和典型特征(即A级特征)机床故障诊断,实现故障现场预警... 针对机床故障诊断中人工诊断效率低、实时性差、误差大的缺点,研究提出使用分级特征库进行机床故障诊断,该研究将特征分为典型特征和非典型特征两级,在底层汇聚节点完成振动特征提取和典型特征(即A级特征)机床故障诊断,实现故障现场预警,提高了现场预警的实时性。在控制中心完成对非典型特征(即B级特征)综合处理和分析,同时对两级特征数据采用机器学习中SVM算法完成故障特征库的完善和更新,提高了机床故障诊断的准确性。通过实验证明该研究在基于特征库的机床故障诊断领域具有理论研究价值和工程应用价值,提高了数控机床故障诊断的实时性和精确性。 展开更多

关键词 分级特征 实时预警 故障诊断

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基于核的分层贝叶斯断路器故障诊断方法 被引量：3

19

作者 祝海宁 丁云飞 《中国工程机械学报》 北大核心 2019年第5期450-454,共5页

断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大... 断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大算法得到一个参数简化的基于核的分层贝叶斯模型;最后,结合故障树对断路器故障进行多类预测诊断.实际应用表明:与其他方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和计算效率. 展开更多

关键词 电力系统 断路器 故障诊断 核方法 分层贝叶斯模型 核主成分分析(KPCA) 故障树 分合闸线圈

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分层结构故障诊断中具有容错特性的聚类算法 被引量：3

20

作者 何翔 朱杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期391-393,共3页

分层结构方法是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法．但由于电路系统中元器件的容错性问题，如直接采用一般的聚类方法，效果并不理想．因此，在构造加性模糊聚类模型的基础上，提出了一种适合电路容错特性的模糊聚类模型匹配算法．将... 分层结构方法是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法．但由于电路系统中元器件的容错性问题，如直接采用一般的聚类方法，效果并不理想．因此，在构造加性模糊聚类模型的基础上，提出了一种适合电路容错特性的模糊聚类模型匹配算法．将各故障在特征空间中的容错区间作为集合，用Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离测定集合间的相似程度来决定类别．文中用一个实用电路作为例子，采用本算法对故障集进行了聚类分析，并与模糊Ｃ－划分法进行了对比分析．结果表明，该算法是有效的． 展开更多

关键词 分层结构 故障诊断 容错 聚类算法 电子系统

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