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。

基于专家系统的电液比例排缆装置故障诊断研究

本文介绍了电液比例排缆装置的系统组成,并对其进行了FMECA分析,开展了排缆机构常见故障模式研究。分析了多种故障诊断方法,并采用故障决策表进一步进行诊断。接着对检测向量的物理意义进行了表述,通过结合检测向量与决策表,形成了故障隔离的有效技术路线。理论结果对比模拟故障结果表明,该基于故障决策表的电液比例排缆装置故障诊断方法具有可行性,为液压系统可靠性与检测性改进设计提供了重要的参考。

基于多种算法融合的区域电网在线故障诊断

电网在线故障诊断是保证电网安全稳定运行的必要措施之一。随着区域电网规模的不断扩大,电网出现故障时会有更多不准确的信息传入调度中心,这势必影响原有在线故障诊断方法的速度和准确性。本文考虑自然灾害对故障区域的影响,将T-S模糊模型、粗糙集理论和遗传算法有效融合,充分利用T-S模糊和粗糙集理论对不精确和不完备信息的知识挖掘与处理能力,基于遗传算法的自适应优势改进粗糙集约简,能够更快、更准确地在线诊断区域电网故障。通过故障诊断算例仿真分析,结果表明了所研究的故障诊断算法具有快速性、准确性、有效性。

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.