本文選題：電力設(shè)備 + 故障信號(hào)�。� 參考：《電網(wǎng)與清潔能源》2015年10期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法在對(duì)關(guān)聯(lián)維特征提取時(shí),存在故障信息冗余、誤差較大的缺點(diǎn),提出基于改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則特征分析方法的電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)算法。采用平均互信息方法和虛假最近鄰點(diǎn)方法進(jìn)行電力設(shè)備故障信息相空間重構(gòu),在高維相空間中,將電力設(shè)備的故障信號(hào)模擬為一個(gè)非線性時(shí)間序列波形,構(gòu)建故障信號(hào)關(guān)聯(lián)規(guī)則指向性特征約束函數(shù),提取故障信號(hào)關(guān)聯(lián)維特征,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則指導(dǎo)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,該算法在進(jìn)行電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)時(shí),能有效反應(yīng)電力設(shè)備故障信號(hào)的關(guān)聯(lián)內(nèi)部特征信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備故障類別的診斷,對(duì)提高電力設(shè)備故障類別診斷的準(zhǔn)確率有現(xiàn)實(shí)意義。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of fault information redundancy and large error in the traditional power equipment fault prediction method, a fault prediction algorithm based on improved association rule feature analysis method is proposed. The average mutual information method and the false nearest neighbor method are used to reconstruct the fault information phase space of power equipment. In the high dimensional phase space, the fault signal of power equipment is simulated as a nonlinear time series waveform. The directional feature constraint function of fault signal association rule is constructed, and the correlation dimension feature of fault signal is extracted, and the fault prediction is improved by the guidance of association rule. The simulation results show that the algorithm can effectively reflect the associated internal characteristic information of power equipment fault signal, and realize the diagnosis of power equipment fault type. It is of practical significance to improve the accuracy of fault type diagnosis of power equipment.
【作者單位】： 包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院能源工程學(xué)院;包頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程系;
【基金】：內(nèi)蒙古教育廳項(xiàng)目(NJZC14387)~~
【分類號(hào)】：TM507

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2074753