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    模糊辨識在電力設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用探討

    2019-10-21 07:46:39崔凱
    科技風(fēng) 2019年6期
    關(guān)鍵詞:矩陣

    崔凱

    摘?要:在電力設(shè)備的診斷之中,模糊辨識理論的應(yīng)用范圍較為廣泛,并且具有良好的實踐效果。在電力設(shè)備的故障診斷中,利用模糊關(guān)系矩陣,由輸入或輸出的方式,可以得到相應(yīng)的結(jié)論。除此之外,可以將模糊辨識理論與紅外圖像的數(shù)據(jù)分析相結(jié)合,這樣將會提高對電力設(shè)備診斷的精確性。即模糊辨識理論技術(shù)是一種依據(jù)已知的輸入與輸出,對模糊模型進行辨別的方法。采用模糊辨識的好處是可以減少人為因素的干擾與誤差,提高診斷的準確性。

    關(guān)鍵詞:模糊辨識理論;電力設(shè)備故障診斷;矩陣;紅外熱圖像

    紅外圖像成像技術(shù)并不是直接對診斷物體進行接觸,而是建立在對對象物體進行熱輻射掃描的基礎(chǔ)之上的成像技術(shù)。紅外熱圖像成像技術(shù)在應(yīng)用與電力設(shè)備的故障檢查中的最大優(yōu)勢在于,它可以對電力設(shè)備進行實時的熱故障診斷和保持在線的狀態(tài)檢測,并且相對于其他技術(shù)而言,紅外熱成像技術(shù)的操作安全系數(shù)更高、操作的靈敏度更高、檢測效率更高和可以進行詳細的計算分析等優(yōu)勢。

    一、電力設(shè)備熱故障的主要分類

    電力設(shè)備熱故障的類型的分類依據(jù)主要是:電力設(shè)備熱故障產(chǎn)生的影響、故障的危害程度以及在故障產(chǎn)生后可能發(fā)展到的破壞趨勢。因此,電力設(shè)備的熱故障主要有以下幾種:一般性熱故障、危害性熱故障和嚴重性熱故障。針對三個不同等級的熱故障要采取不同的應(yīng)對措施,針對一般熱故障所采取的措施主要是注意觀察故障問題,尋找合適的機會處理;針對嚴重熱故障應(yīng)該所采取的措施主要是加強監(jiān)管的力度,做好安排后及時處理;針對危險熱故障所應(yīng)該采取的措施是立即進行匯報,切斷電源停下工作進行處理,防止發(fā)生危險。

    二、模糊辨識理論在電力設(shè)備熱故障中的診斷的應(yīng)用

    在電力設(shè)備熱故障的診斷之中,經(jīng)常會出現(xiàn)一些不確定性的因素,這些因素對于診斷的診斷結(jié)果的精確性具有至關(guān)重要的影響。因此,為了有效防止和解決不確定性問題的出現(xiàn),就需要建立模糊信息的處理模型。而且,特別要提到的是模糊語義,所謂模糊語義,就是將語言變量,在診斷的過程中,將相關(guān)的數(shù)量信息進行處理,在進行轉(zhuǎn)化之中得出模糊數(shù)值。在診斷的過程中,無法避免出現(xiàn)不確定性的問題,所以,輸入、輸出以及模型都是具有明顯的模糊性的。由此可見,解決不確定性問題的有效方式就是模糊語義的表示和模糊關(guān)系矩陣。

    (一)因果模糊關(guān)系

    人們通常用函數(shù)模型關(guān)系來表示物理過程的運算,但是這種方法只適用于已為確定型的事件,但是對于建立在描述統(tǒng)計之下的標準過程而言,因果模糊關(guān)系則具有較好的應(yīng)用效果,并且可以將其應(yīng)用到模糊近似推理之中。與此同時,根據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果,可以對因果模糊關(guān)系模型進行選擇,但是其中具有最好的識別效果的合成運算方式是max-min。

    (二)建立輸入與輸出的模糊集

    在對熱故障進行描述時,應(yīng)該選取的兩個首要數(shù)據(jù)是表面的溫度及其分布的范圍。為了保障以上數(shù)據(jù)的真實性以及有效性,應(yīng)該首先保障其設(shè)備的發(fā)射率是經(jīng)過正確地計算的。因此,我們可以將電力設(shè)備的最高溫度值、平均溫度值及其分布作為輸入的數(shù)據(jù),然后選擇適當?shù)暮瘮?shù)模型,對其數(shù)據(jù)進行一定的處理,在此基礎(chǔ)上形成一個輸入數(shù)據(jù)的集合X={X1,X2,X3}。之后,通過選擇適當?shù)暮瘮?shù)關(guān)系對該區(qū)域內(nèi)的最高溫度值進行處理,在對平均溫度進行處理時可以采用極值標準化公式進行處理。

    (三)最小二乘法的辨識

    常規(guī)的最小二乘法的運算與模糊辨識診斷中的最小二乘法的最大區(qū)別在于,前者是代數(shù)運算,而后者在診斷使用中大多是邏輯運算。由此可見,想要讓最小二乘法在模糊辨識診斷中得到合理的應(yīng)用,就需要對此做出一些改進,進而形成了遞推算法。例如,以變壓器為例,變壓器是一種常見的重要的電力設(shè)備,它所容易產(chǎn)生的故障類型為絕緣故障。能檢驗出變壓器的絕緣情況好壞的主要有變壓器的絕緣電阻的大小、泄漏電流的大小、吸收比和介質(zhì)損等電氣試驗。這些試驗的原理好和所反映的問題的側(cè)重點是各不相同的。因此,只有將這幾種試驗的數(shù)據(jù)結(jié)果進行綜合分析比較、運用模糊辨識技術(shù),才能得到最終的合適診斷模型,并以此進行分析。程序如下:

    (1)確定輸入為X,輸出為Y

    (2)設(shè)置初始矩陣R(0)取w,設(shè)i=0

    (3)按照1式計算出Y(i)

    (4)E(i)=[Y(i)-Y]2

    (5)i=i+1

    (四)模糊關(guān)系矩陣與模糊診斷的應(yīng)用

    在經(jīng)過量化處理后,可以得到輸入陣和輸出陣,然后依據(jù)模糊關(guān)系方程,可以得出模糊關(guān)系矩陣。輸入陣和矩陣是影響模糊診斷最后結(jié)果正確與否的關(guān)鍵。除此之外,還應(yīng)該對系統(tǒng)進行有效地分辨,根據(jù)已經(jīng)確定的輸入和輸出數(shù)據(jù)對其關(guān)系法則進行確定,并且建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型,對其有效性進行充分地辨識。

    三、結(jié)語

    (1)模糊診斷模型的選擇是具有關(guān)鍵性作用的,其直接影響到診斷的結(jié)果的準確性以及可行性。為了將其中人為因素的影響降低到最小,可以選擇最小二乘法的診斷模型,可以取得良好的實踐效果。

    (2)在進行相關(guān)的自動診斷時,為了保障其結(jié)果的準確性以及真實性,首先應(yīng)該保證已知的數(shù)據(jù)以及相關(guān)的結(jié)論的有效性。

    在本文的分析之中,主要進行應(yīng)用的數(shù)據(jù)是紅外熱成像,并且對模糊辨識理論進行有效地運用,在此基礎(chǔ)上對相關(guān)的熱故障進行了診斷,在一定程度上減少了人為因素的干擾。

    參考文獻:

    [1]Grayson?Mixon,本刊.海灣電力公司利用智能數(shù)據(jù)量化電壓閃變現(xiàn)象[J].供用電,2014(10).

    [2]陳永波,燕延,王偉明,閃明才.磁懸浮直線電機三維有限元分析及優(yōu)化設(shè)計研究[J].組合機床與自動化加工技術(shù),2017(01).

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