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基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断

李世光 薛寒 李珍 高正中 李莹

李世光,薛寒,李珍,等.基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断[J].工矿自动化,2017,43(5):54-57..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.013
引用本文: 李世光,薛寒,李珍,等.基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断[J].工矿自动化,2017,43(5):54-57..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.013
LI Shiguang, XUE Han, LI Zhen, et al. Fault diagnosis of mine-used transformer based on optimized fuzzy Petri net[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 54-57. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.013
Citation: LI Shiguang, XUE Han, LI Zhen, et al. Fault diagnosis of mine-used transformer based on optimized fuzzy Petri net[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 54-57. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.013

基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.013
基金项目: 

中国博士后科学基金资助项目(2015T80729)

青岛市博士后研究人员应用研究项目(2015190)

详细信息
  • 中图分类号: TD611

Fault diagnosis of mine-used transformer based on optimized fuzzy Petri net

  • 摘要: 针对用于矿井中有煤尘而无爆炸危险的地方、以油浸式为主的变压器,提出了一种基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断模型。根据故障征兆与故障之间的关系,利用模糊产生规则来建立故障诊断模型;利用Elman网络算法的自学习和自适应能力对模型初始参数进行优化处理,使模糊Petri网初始参数值的设置更加合理。Matlab仿真结果表明,优化模型和未优化模型的故障诊断准确率分别为87.88%和75.76%,验证了优化模型的有效性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-05-10

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