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正文內(nèi)容

變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障診斷綜述(編輯修改稿)

2025-09-13 08:52 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 。模糊診斷的基本流程:(1)油中氣體分析原始數(shù)據(jù)的模糊化處理;(2)技術(shù)模糊集上面的相似關(guān)系;(3)動(dòng)態(tài)分類求取最優(yōu)分類結(jié)構(gòu)。目前在利用模糊理論對(duì)變壓器故障診斷方面,基于模糊聚類的絕緣故障診斷方法是近年來(lái)發(fā)展很快的一個(gè)研究方向。模糊聚類方法的原理是在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下,基于“物以類聚”的觀點(diǎn),應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法確定各個(gè)樣本之間的距離及分散程度,按照樣本的距離或者某個(gè)目標(biāo)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類的一種方法。實(shí)際應(yīng)用中基于目標(biāo)函數(shù)的模糊距離方法是最普遍的。該方法是把距離歸結(jié)為一個(gè)帶約束條件的非線性規(guī)劃問(wèn)題,通過(guò)優(yōu)化求解護(hù)額的數(shù)據(jù)集的模糊劃分和聚類。此類方法設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單解決問(wèn)題范圍廣,并易于在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。在基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類算法中以模糊迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法(Iterative SelfOrganizing Data Analysis Algorithm,簡(jiǎn)稱ISODATA)的理論最為完善。該方法主要是是通過(guò)動(dòng)態(tài)聚類的方法改造最優(yōu)模糊矩陣和聚類中心矩陣,按照與中心矩陣最近原則確定故障類型。流程如圖2所示。模糊理論應(yīng)用于變壓器故障診斷,有助于反映故障現(xiàn)象與故障原因之間的復(fù)雜關(guān)系。目前除了基于模糊聚類算法的各種診斷,還有基于模糊推理和模糊關(guān)系的變壓器故障診斷,其中前者是對(duì)DGA數(shù)據(jù)采用不同的模糊化處理方法和模糊規(guī)則形成不同的各種診斷方法。如對(duì)特種氣體的模糊化處理,結(jié)合模糊規(guī)則形成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法(湖南大學(xué),108),使得故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。基于模糊關(guān)系的故障診斷方法是利用變壓器特征氣體與故障類型之間的復(fù)雜的關(guān)聯(lián)程度,即通過(guò)故障的隸屬函數(shù)來(lái)確定故障類型。模糊邏輯系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是通過(guò)對(duì)人腦思維的模擬來(lái)處理解決不確定性、不精確性問(wèn)題。前者偏重人腦的邏輯思維,后者偏重對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的模擬。由于它們各自不同的特點(diǎn),可以將模糊化概念和模糊推理引入神經(jīng)元,以模糊算子代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的傳遞函數(shù),、采用模糊參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、采用模糊變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)等。提高網(wǎng)絡(luò)的可解釋下和靈活性,或利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng),并通過(guò)神經(jīng)完了學(xué)習(xí)算法對(duì)模糊系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。(山大,108,115,211)圖2 ISODATA算法的流程圖(3)基于粗糙集的變壓器故障診斷粗糙集(RS)理論是一種研究不完整數(shù)據(jù)、不確定知識(shí)表達(dá)、學(xué)習(xí)及歸納的數(shù)學(xué)方法。該方法不需要數(shù)據(jù)的任何初始或附加信息,直接對(duì)不完整吧精確數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,提取知識(shí),進(jìn)行知識(shí)表達(dá)、知識(shí)推理、揭示內(nèi)在規(guī)律;粗糙集中的約簡(jiǎn)操作可以找出機(jī)制的有用屬性,刪除多余屬性。又不失原數(shù)據(jù)集中包含的有用信息。在建立基于RS理論的變壓器故障診斷模型時(shí),首先要搜集變壓器歷次故障數(shù)據(jù)作為論域,對(duì)變壓器故障進(jìn)行分類,以考慮多種故障情況和多種故障征兆,從而確定條件屬性集合決策屬性集。其次是建立決策表,計(jì)算條件屬性的約簡(jiǎn),并相應(yīng)每一條約簡(jiǎn)形成決策表,同時(shí)有公式計(jì)算器隸屬度。最后給定置信度,形成診斷知識(shí)庫(kù),利用知識(shí)庫(kù)即可對(duì)待診變壓器進(jìn)行診斷。此外,基于RS理論的故障診斷實(shí)際是基于知識(shí)推理的一種診斷技術(shù),它所處理的故障通常與故障的空間位置無(wú)關(guān),只與信號(hào)的來(lái)源有關(guān)。目前RS理論在變壓器故障診斷中的應(yīng)用主要由以下幾個(gè)方面:(1)利用基于RS
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