改进关联规则方法在电力设备故障预测中的应用

发布时间：2018-06-27 18:00

  本文选题：电力设备 + 故障信号　； 参考：《电网与清洁能源》2015年10期

【摘要】：针对传统电力设备故障预测方法在对关联维特征提取时,存在故障信息冗余、误差较大的缺点,提出基于改进关联规则特征分析方法的电力设备故障预测算法。采用平均互信息方法和虚假最近邻点方法进行电力设备故障信息相空间重构,在高维相空间中,将电力设备的故障信号模拟为一个非线性时间序列波形,构建故障信号关联规则指向性特征约束函数,提取故障信号关联维特征,通过关联规则指导实现故障预测改进。仿真结果表明,该算法在进行电力设备故障预测时,能有效反应电力设备故障信号的关联内部特征信息,实现对电力设备故障类别的诊断,对提高电力设备故障类别诊断的准确率有现实意义。
[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.
【作者单位】： 包头轻工职业技术学院能源工程学院;包头职业技术学院电气工程系;
【基金】：内蒙古教育厅项目(NJZC14387)~~
【分类号】：TM507

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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