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《粗糙集理論在變壓器故障診斷中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、碩t：論文粗糙集理論在變壓器故障診斷中的應用研究摘要電力變壓器作為電力系統(tǒng)中最重要的設備之一，其故障診斷技術的研究?直是國內(nèi)外學者關注的熱點。論文對粗糙集在變壓器故障診斷中的應用進行了研究，主要包括咀下幾個方面：研究了變壓器故障診斷的發(fā)展和現(xiàn)狀；論述了粗糙集的相關理論以及在決策分析、故障診斷中的應用；根據(jù)變壓器的常見故障，討論了變壓器的各種檢測技術和故障診斷方法，并在此基礎上采用了變壓器狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷智能系統(tǒng)流程；將神經(jīng)網(wǎng)絡引入變壓器故障診斷中，實例仿真取得了一定的效果，但也存在～些缺陷：因而將粗糙集理論結合神經(jīng)網(wǎng)絡，應用于變
2、壓器故障診斷中，構建粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡智能混合系統(tǒng)，充分利用粗糙集理論對知識的約簡能力模糊神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)良的分類能力。首先利用粗糙集方法對原始數(shù)據(jù)進行約簡，形成精簡的規(guī)則集。然后以此基礎構建的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構完全是由粗糙集最終約簡規(guī)則決定的，具有良好的拓撲結構，網(wǎng)絡規(guī)模大大減小，學習速度大為提高，而又保持了網(wǎng)絡較好的分類能力。最后結合變壓器歷史故障樣本數(shù)據(jù)進行仿真，結果表明算法的高容錯性和有效性。關鍵詞：變壓器，粗糙集，神經(jīng)網(wǎng)絡，故障診斷，油中溶解氣體分析璺圭鎏蘭一．一?．～．一一．塑焦壅型壟變墾堡墊墮竺塹主墮壁旦墮塞AbstractB
3、ecausethe”ansf-ofmerisoneofthemostimportantequipmentsinPowerSystem，thetechnologyoffaultdiagnosisfortransformerisalwaystakenintoaccountbysavantsallovertheworldThetheoryandapplicationofRoughSetinfaultdiagnosisoftransformerhasbeensystematicallystudiedinthispaper,whichinc
4、ludes：Basicconceptandthedevelopingsituationinapplicationfieldoffaultdiagnosishavebeensummarized；relativetheoryofRShasbeenintroduced，andtheapplicationsindeterminationandfaultdiagnosishasbeendiscussed；Basedonthegenerallytypicalfaults，avarietyofinspectandfaultdiagnosiste
5、chnologyhasbeenmentioned，andthecoBrseofrobotsystemwhichisthecombinationofRSandNeuralNetworkhasbeenpresented；theresultsofsimulationontransformerdiagnosisshowsomeeffect，butthedefectsarealsoexisted；accordinglytheneuralnetworkwhichbasedonRStheoryisappliedintransformerfaul
6、tdiagnosisltfullydevelopsthereductionabilityofRStheoryandtheclassificationabilityofneuralnetwork．UsingRStheory,theoriginaldatareductionisperformedfirsttoformasimplerulecollection．basedonwhichthestructureofneuralnetworkisthencompletelydeterminedIthasabettertopologicals
7、tructurewithgreatlyreducenetworkscaleandgreatlyimprovedlearningspeed，whilekeepsthegoodclassificationabilityofnetwork．Theresultsofsimulationshowthatthismethodhashighfault．toleranceperformanceanditiseffectiveKeyWords：TransformerRoughSetNeuralNetworkFaultDiagnosisDissolv
8、edGasesAnalysisn鏟763521聲明本學位論文是我在導師的指導下取得的研究成果，盡我所知，在本學位論文中，除了加以標注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機構的學位或學歷而使用過的材料。與我
