电力变压器状态监测与故障诊断研究

输油离心泵运行的状态监测与故障诊断.rar

摘要：小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络，提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法，该方法继承了人工神经网络

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

提出了一种基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。对支持向量机进行了非线性和多分类变换,构建了k-折平均分类准确率目标函数,建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型,结合

基于变压器油中溶解气体分析(DGA),提出采用改进型主成分分析(PCA)法对变压器内部潜伏性故障进行诊断。该方法不采用传统主成分分析的标准化方法,而是采用样本指标绝对值之和对样本指标值进行标准化处理,

论文分析了综采工作面远程状态监测与故障诊断的实现模式研究现状,指出了各项技术的优缺点,结合状态监测和故障诊断覆盖范围的讨论,提出了远程状态监测与故障诊断未来的研究重点和发展趋势。

电力变压器是工、矿企业，电力系统发变电企业的核心设备，安全经济运行与否，轻则关系到企业的安全和经济效益，发生变压器设备事故还将影响或干扰国民经济的稳定运行。作者结合近期几例电力变压器事故调查报告进行分

针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造

鉴于将深度学习应用于变压器故障诊断具有良好的故障诊断效果,提出了一种基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断方法。通过在自编码器隐含层引入稀疏项限制构成稀疏自编码器,再将多个稀疏自编码器进行堆叠形成栈

实现了证据理论在变压器故障诊断中的应用，先用三比值方法和模糊数学的方法进行故障诊断在应用证据理论的融合方式进行数据融合