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基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断
被引量:
46
1
作者
李春茂
周妺末
+2 位作者
刘亚婕
高波
吴广宁
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3474-3482,共9页
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始...
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。
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关键词
变压器
反正切变换
邻域粗糙集
特征重要度
多核支持向量机
多级故障诊断
下载PDF
职称材料
多级故障诊断系统
被引量:
5
2
作者
张定会
戴曙光
《自动化仪表》
CAS
北大核心
2001年第2期14-16,共3页
介绍了为提高故障诊断的正确率 ,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析 ,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。
关键词
多级故障诊断
系统
故障
诊断
神经网络
小波分析
状态监测
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职称材料
基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型
被引量:
1
3
作者
林海香
赵正祥
+3 位作者
陆人杰
卢冉
白万胜
胡娜娜
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期217-226,共10页
为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本...
为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。
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关键词
高速铁路道岔
多级故障诊断
字词融合
Borderline-SMOTE
组合神经网络
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职称材料
题名
基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断
被引量:
46
1
作者
李春茂
周妺末
刘亚婕
高波
吴广宁
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3474-3482,共9页
基金
国家自然科学基金(U1234202)~~
文摘
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。
关键词
变压器
反正切变换
邻域粗糙集
特征重要度
多核支持向量机
多级故障诊断
Keywords
transformer
arc tangent transformation
neighborhood rough set
characteristic importance
multiple kernelsupport vector machine
multi-level fault diagnosis
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
多级故障诊断系统
被引量:
5
2
作者
张定会
戴曙光
机构
上海理工大学光学与电子信息工程学院
出处
《自动化仪表》
CAS
北大核心
2001年第2期14-16,共3页
文摘
介绍了为提高故障诊断的正确率 ,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析 ,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。
关键词
多级故障诊断
系统
故障
诊断
神经网络
小波分析
状态监测
Keywords
Fault diagnostics Neural network Minor wave analysis
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型
被引量:
1
3
作者
林海香
赵正祥
陆人杰
卢冉
白万胜
胡娜娜
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
卡斯柯信号有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期217-226,共10页
基金
国家自然科学基金(61763023)
甘肃省科技计划项目(20YF8GA037)
甘肃省高等学校创新基金(2020B-104)项目资助
文摘
为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。
关键词
高速铁路道岔
多级故障诊断
字词融合
Borderline-SMOTE
组合神经网络
Keywords
high-speed railway turnout equipment
multi-level intelligent diagnosis
character and word fusion
Borderline-SMOTE
combined neural network
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U216.425 [交通运输工程—道路与铁道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断
李春茂
周妺末
刘亚婕
高波
吴广宁
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
46
下载PDF
职称材料
2
多级故障诊断系统
张定会
戴曙光
《自动化仪表》
CAS
北大核心
2001
5
下载PDF
职称材料
3
基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型
林海香
赵正祥
陆人杰
卢冉
白万胜
胡娜娜
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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