【摘 要】
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对某个电力系统作分层次分级别处理,对其底层或者子系统级、尤其是设备级的诊断问题,可以充分发挥基于解析模型的诊断方法的优势,因为对于局部的、设备级的子系统,其故障机理
【机 构】
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中国科学技术大学电子科学与技术系(安徽省合肥市)
【出 处】
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首届电子信息系统质量与可靠性学术研讨会
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对某个电力系统作分层次分级别处理,对其底层或者子系统级、尤其是设备级的诊断问题,可以充分发挥基于解析模型的诊断方法的优势,因为对于局部的、设备级的子系统,其故障机理相对容易把握,数学模型也相对容易建立,特别是各类技术过程的模型化问题多年来已得到了相应的研究,这方面的成果在故障诊断中应充分加以利用.在对整个电力系统进行故障诊断研究时,故障诊断算法的鲁棒性差且有些诊断对象不易于建立实际系统数学模型.对这些诊断问题,研究基于模型化和基于模糊神经网络的故障诊断方法.采用模糊变量作为神经网络的输入信号的模糊神经网络故障诊断方法研究在在线检测系统中建立基于神经网络和模糊逻辑系统结合的专家系统.采用该方法可充分利用专家经验知识,并且具有一定的学习与容错能力.
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