發(fā)布時(shí)間：2016-10-01 10:34

  本文關(guān)鍵詞：變壓器在線監(jiān)測(cè)混合智能專家系統(tǒng)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《湖南大學(xué)》 2007年

變壓器在線監(jiān)測(cè)混合智能專家系統(tǒng)的研究

肖鋒  

【摘要】： 本文研究課題是針對(duì)目前電力變壓器故障的診斷方法的分析與改進(jìn)。電力變壓器故障類型繁多,故障的征兆也很多,因此故障的因果關(guān)系復(fù)雜,其中蘊(yùn)涵著較大的冗余性。所以其故障的診斷方法研究也是一項(xiàng)復(fù)雜的工作。 油中溶解氣體分析方法對(duì)充油電氣設(shè)備的故障診斷可靠性比較高,對(duì)故障趨勢(shì)的預(yù)測(cè)也比較準(zhǔn)確,也是國(guó)際上普遍使用的一種在線監(jiān)測(cè)方法。IEC三比值法是使用最為廣泛的診斷方法,雖然簡(jiǎn)便但其診斷效率不高。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于各種故障診斷系統(tǒng)之中。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變壓器故障診斷的研究也取得了一定的成果,但是如何使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被足夠泛化,即不收斂于局部極小點(diǎn),是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,此外,采取傳統(tǒng)的單一人工智能診斷方法,存在一些固有的缺陷。 本文在當(dāng)前專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,比較了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進(jìn)方法后,采用免疫遺傳算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。對(duì)遺傳算法的全局搜索原理分析后,在MATLAB環(huán)境中編制了算法程序。根據(jù)遺傳算法的缺陷引入了免疫機(jī)制,使得算法更加實(shí)用,并對(duì)此方法進(jìn)行詳細(xì)的建模與仿真的過(guò)程描述。將三比值法診斷結(jié)果、遺傳算法和免疫遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別得到的仿真結(jié)果加以比較,證明本文采用的方法具有高效性和可靠性�；旌现悄芊椒ǹ梢允共煌娜斯ぶ悄芊椒ɑハ嘟Y(jié)合,取長(zhǎng)補(bǔ)短,使之達(dá)到更好的效果。針對(duì)變壓器故障診斷的應(yīng)用,本文對(duì)專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合的混合智能專家系統(tǒng)作了深入研究,在此基礎(chǔ)上提出了一種有效的模型,詳細(xì)地闡述了此模型的實(shí)現(xiàn)步驟,設(shè)計(jì)開發(fā)過(guò)程。經(jīng)過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,展示了此系統(tǒng)的功能和效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TM407
【目錄】：

摘要7-8

Abstract8-10

第1章 緒論10-15

1.1 課題研究背景及意義10-11

1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-13

1.2.1 國(guó)外的發(fā)展?fàn)顩r11-12

1.2.2 國(guó)內(nèi)的發(fā)展情況12-13

1.3 在線檢測(cè)的經(jīng)濟(jì)效益13

1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容13-15

第2章 變壓器故障在線監(jiān)測(cè)常用方法15-28

2.1 變壓器的構(gòu)造及主要故障15-17

2.1.1 變壓器的構(gòu)造15-16

2.1.2 變壓器的常見故障16-17

2.2 常見的變壓器在線監(jiān)測(cè)故障診斷方法17-18

2.2.1 變壓器在線監(jiān)測(cè)的范圍17

2.2.2 變壓器常見在線監(jiān)測(cè)的方法17-18

2.3 變壓器油中溶解氣體分析（DGA）的常用方法18-27

2.3.1 油中特征氣體法21-22

2.3.2 油中特征氣體組分比值法22-27

2.4 小結(jié)27-28

第3章 人工智能及其在變壓器故障診斷中的應(yīng)用28-41

3.1 人工智能的理論基礎(chǔ)28-30

3.1.1 故障智能診斷系統(tǒng)的概念28-29

3.1.2 變壓器設(shè)備故障的特點(diǎn)29

3.1.3 變壓器故障智能診斷系統(tǒng)的功能特點(diǎn)29-30

3.2 專家系統(tǒng)的應(yīng)用30-35

3.2.1 知識(shí)的表示與獲取31-32

3.2.2 推理與控制策略32-33

3.2.3 解釋機(jī)制33

3.2.4 專家系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)33-34

3.2.5 專家系統(tǒng)在變壓器故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用34-35

3.3 遺傳算法的應(yīng)用35-38

3.3.1 生物進(jìn)化與遺傳算法35

3.3.2 遺傳算法的特點(diǎn)35-36

3.3.3 遺傳算法的基本操作36-38

3.3.4 遺傳算法在變壓器故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用38

3.4 其他智能方法的應(yīng)用38-39

3.5 智能方法集成診斷系統(tǒng)的應(yīng)用39-40

3.6 小結(jié)40-41

第4章 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷41-60

4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)41-46

4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則41-45

4.1.2 BP 算法的學(xué)習(xí)流程45

4.1.3 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定方法45-46

4.1.4 學(xué)習(xí)樣本的處理46

4.2 BP 算法的缺點(diǎn)及其改進(jìn)46-49

4.2.1 BP 算法的缺點(diǎn)46-47

4.2.2 BP 算法的改進(jìn)47-49

4.3 免疫遺傳算法對(duì) BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練49-59

4.3.1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合49-53

4.3.2 免疫遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合53-56

4.3.3 仿真測(cè)試結(jié)果的比較56-59

4.4 小結(jié)59-60

第5章 混合智能專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)60-68

5.1 混合智能專家系統(tǒng)的概念60-61

5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合的方式61-62

5.3 混合智能專家系統(tǒng)的原理62-64

5.4 混合智能專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)64-66

5.4.1 知識(shí)的獲取64

5.4.2 推理和解釋64-66

5.5 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)66-67

5.6 小結(jié)67-68

結(jié)論68-70

參考文獻(xiàn)70-74

致謝74-75

附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄75

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