基于粗糙集和图论的ZPW-2000A轨道电路故障诊断模型

目前,对于ZPW-2000A无绝缘轨道电路的判别方法主要是依赖人工测试和分析,存在主观性强、判别效率低等缺陷。为了解决上述问题,将粗糙集理论和图论知识相结合引入到ZPW-2000A无绝缘轨道电路的故障诊断中。通过构建故障诊断决策表以及加权多部决策表图及其邻接矩阵,获得一种基于邻接矩阵的属性约简方法以及识别核属性的方法,并利用故障规则的分级以及故障信息覆盖度完成故障规则的提取。研究表明,该算法条理清晰,计算简便,能够有效减少算法复杂度。

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.