發(fā)布時(shí)間：2024-06-30 20:43

　　故障診斷軟件作為調(diào)度中心綜合智能告警模塊的核心軟件,其綜合診斷性能的提高一直是電力工程界及學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障診斷新方法。該方法首先建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合故障診斷新模型,即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于信息所蘊(yùn)含的特征提取能力,實(shí)現(xiàn)3種人工智能故障診斷方法權(quán)重的自動(dòng)確定,以期獲得更高的診斷精度;然后用測(cè)試樣本對(duì)其進(jìn)行測(cè)試,若精度滿(mǎn)足要求則說(shuō)明歷史樣本數(shù)量充足,則把訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接用于對(duì)于新來(lái)的信息進(jìn)行相應(yīng)設(shè)備故障與否的診斷;否則,說(shuō)明現(xiàn)有樣本數(shù)量不足,使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息融合的方法在該場(chǎng)景下不再適用,此時(shí)文中采用對(duì)于歷史樣本數(shù)量要求較少的基于自適應(yīng)確定權(quán)重的信息融合策略,即基于故障診斷評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及客觀權(quán)重法中的拉開(kāi)檔次法,自適應(yīng)地確定3種人工智能故障診斷方法的權(quán)重,從而使得融合之后的故障診斷具有更高的診斷精度。不同樣本下的算例均證明文中所提出的故障診斷新方法的綜合故障診斷能力高于其他診斷方法。

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本文編號(hào)：3999046