导读:本文包含了故障测度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:共因故障,故障严重度,合作博弈,Shapley值
故障测度论文文献综述
曹颖赛,刘思峰,方志耕,董文杰[1]（2019）在《考虑共因故障的系统组成单元故障严重性测度模型》一文中研究指出针对共因故障影响下的系统组成单元故障严重性测度问题,借助合作博弈思想,将系统组成单元看作是博弈的参与主体,将共因部件组定义为博弈过程中形成的联盟,构建了考虑共因故障的系统组成单元故障严重性Shapley值测度模型。首先,针对传统故障严重等级测度的不足,建立了故障严重等级非线性转换函数;其次根据共因故障特征提出了其联合严重性测度方法;然后根据共因部件组的形成概率以及系统组成单元对不同共因部件组联合严重度的边际贡献,求解出了共因故障影响下的系统组成单元故障修正严重度;最后结合某型号数控机床主轴系统的案例研究,探讨了不同非线性转换以及是否考虑共因故障对系统组成单元故障严重性测度的影响,表明了所提方法的可行性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年07期）
曾柯,柏林[2]（2018）在《齿轮箱故障非线性特征测度及状态TWSVM辨识研究》一文中研究指出针对齿轮箱振动的非线性,利用非线性特征测度的方法提取齿轮箱振动信号的故障特征。并利用双子支持向量机(TWSVM)对齿轮箱故障类别的辨识性能进行研究。TWSVM努力构造两个非平行的超平面来实现分类,它比支持向量机(SVM)针对多分类问题具有更好的样本不均衡适应性,并且分类性能优势明显。对齿轮箱故障类别辨识的实验表明,与传统的SVM和BP神经网络算法相比较,TWSVM具有更高的分类准确率。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年15期）
李鹏华,刘晶晶,冯辉宗,米怡[3]（2018）在《改进测度下的模糊C均值叁元催化器故障诊断方法》一文中研究指出针对采用物理建模刻画叁元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取叁元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2018年01期）
贾清泉,郑旭然,刘楚,王宁,焦晋荣[4]（2017）在《基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法》一文中研究指出为了解决配电网单相接地故障定位难题,针对不接地电网提出一种基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法。以负荷电流为参考量,构造基波零序电流故障方向测度,应用相空间重构方法提取暂态相电流故障方向测度,用来指示单个测量点的故障方向并定量评价故障特征的明显程度。建立基于故障方向测度的多指标决策优化模型,并引进可信度理论将多指标决策问题转化为单目标优化问题,实现了基于多测量点的故障定位。仿真算例和模拟实验验证了方法的正确性,并且在故障方向测度信息不可靠的情况下该方法仍能准确定位,具有较好的容错性能。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2017年20期）
赵亮,周挪英,王晓卫[5]（2017）在《基于特征原子测度的配电网故障选线方法》一文中研究指出针对现有配电网故障选线方法存在故障特征提取不够全面、故障选线判据需要样本且训练时间长等问题,提出了一种基于特征原子测度的配电网故障选线方法。利用余弦包和db10小波分别构建暂态零序电流稳态分量原子库与暂态分量原子库,从而形成混合原子库,采用匹配追踪算法提取各线路特征原子;在能量方面,采用能谱熵对各特征原子进行测度,在波形相似性方面,通过计算特征原子与原始暂态零序电流的相关系数进行测度,进而得出各线路的修正原子能谱熵;通过对修正原子能谱熵进行差分运算,得出表征各线路物理特性的综合原子能谱熵,将综合原子能谱熵最大的线路判定为故障线路。仿真结果表明,该方法不受故障过渡电阻、迭代次数、数据窗长度、消弧线圈补偿度、电容器投切等影响,选线准确、有效,具有较强的抗噪声干扰能力。(本文来源于《工矿自动化》期刊2017年09期）
束洪春,田鑫萃,吕蕾[6]（2017）在《基于多测度的闪络故障行波与干扰杂波辨识》一文中研究指出灵敏启动并经高速采录的宽频暂态数据富含干扰杂波,从海量暂态数据中自动筛选闪络故障行波是个急需解决的命题。采用小波能量熵、小波能量均值和小波能量方差3个测度对闪络故障行波和干扰杂波数据进行表征,形成行波数据的特征矩阵,并采用主成分分析对其特征矩阵进行降维处理,降维后的特征矩阵最大限度地保留了原有特征矩阵的主要信息。将降维后的特征矩阵作为样本,分别采用马氏距离和混合高斯模型聚类算法进行闪络故障行波和干扰杂波的辨识,实现对闪络故障行波的计算机筛选。大量现场实测数据的测试表明,采用马氏距离和混合高斯模型聚类算法均能够实现闪络故障行波的可靠筛选,并且混合高斯模型的辨识效果更好,正确率达97%以上。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2017年19期）
杨德昌,魏向向,温渤婴,王晓卫[7]（2017）在《基于稀疏分解与综合测度值的配电网故障选线方法》一文中研究指出为提高基于暂态量选线方法的准确性和鲁棒性,同时尽可能多的包含故障信息,提出了一种基于稀疏分解与综合测度值的配电网故障选线方法。首先,利用匹配追踪算法对故障瞬间2个周期内的暂态零序电流进行4次迭代分解;然后,选取1/4周期内的最佳原子作为研究对象,一方面计算原子奇异熵,另一方面利用最佳原子重构得到特征原子,并计算其实际能量;最后,以归一化后原子奇异熵的倒数为自变量,构造了故障信任度函数,进而构造了能够多角度量化故障信息的故障综合测度函数,最大故障综合测度值对应的线路被选取为故障线路。仿真结果表明:故障发生时,求得的故障线路综合测度值大于健全线路综合测度值,基于该特性得到的选线结果不受故障线路类型、故障相角、过渡电阻和故障距离的影响。(本文来源于《高电压技术》期刊2017年05期）
郑旭然[8]（2017）在《基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法》一文中研究指出小电流接地系统发生单相接地后,故障信号微弱,且配电网结构复杂,因此故障定位是一个公认的难题,需要采用专门的故障检测技术。过去的研究工作主要集中在选线技术,并取得了较丰富的研究成果。但是在选出故障线路的基础上查找故障点仍是非常困难的工作。准确的故障定位可以帮助工作人员更容易、便捷地排查故障,因此在这一领域开展研究工作具有重要而深远的意义。立足于我国智能电网建设的发展趋势,为了探索解决配电网单相接地故障定位难题,改善传统符号型定位方法的不足,实现故障信息不可靠时的故障点准确定位,并且在硬件实现上节约成本,本文提出了一种基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法。首先,构造单个测点量的故障方向测度,指示单个测量点的故障方向并定量评价故障特征的明显程度。分析配电网单相接地故障后中性点电位偏移情况,建立零序等效网络模型,分析全系统零序电流同叁相负荷电流关系,以负荷电流为参考量,构造基波零序电流故障方向测度。建立单相接地故障后相电容暂态充放电回路模型,分析过渡过程中故障相各区段暂态电流特征,应用相空间重构方法提取暂态相电流故障方向测度。其次,建立单相接地故障定位问题的多指标决策模型。用多指标决策问题描述单相接地故障定位问题,故障方向测度即为决策指标,系统中线路段的状态为决策变量。以历史信息和故障特征信息作为决策知识,引进可信度理论设定优先权值,将各测量点上传的故障方向信息加工并综合利用,建立统一目标函数,然后求解。最后,进行仿真和实验验证。在Matlab仿真环境下,构建配电线路单相接地故障模型。结合影响单相接地故障特征的因素,如故障合闸角、故障位置、过渡电阻大小、线路长短等,进行大量的仿真实验,对数据分析和处理。通过配电网静态模拟系统对单相接地故障定位方法进行功能验证。仿真和实验结果表明,当中性点不接地配电系统发生单相接地故障时,本文方法能够准确可靠的判断故障区段并具有较好的容错能力。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
卓毅鑫,徐铝洋,张伟,林湘宁,李正天[9]（2015）在《基于决策树体系的预想故障集下风电场扰动风险测度评估》一文中研究指出随着风力发电的大力发展及风电场规模的持续增加,风机的空间分布差异性愈发显着。此外,风机运行状态易受风电场元件故障、电网扰动等诸多因素的影响,因此,建立实时在线评估方法和预警机制已成为当务之急。该文考虑了风电场风机分布的离散特性,建立了风电场动态安全决策树体系,并提出风电场扰动风险测度指标。该决策树体系可利用在线信息进行数据挖掘,针对预想故障集下的风机电压越限与脱网状况进行快速分析判断,并根据判断结果输出扰动测度指标,为电网及风电场运行人员提供直观地风险水平及决策参考。通过风电场算例分析,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2015年S2期）
闫光太,梁甲文,王新涛,刘安华[10]（2015）在《利用暂态幅值故障测度的谐振电网故障选线》一文中研究指出为了准确检测出谐振电网单相接地故障,提出一种基于暂态幅值故障测度的故障选线方法。通过模量变换,分析发生故障后的故障馈线和正常馈线,利用电流的小波模极大值特性得出零模初始电流小波模极大值的规律。结合此规律和一般故障测度的定义,定义了暂态幅值故障测度。故障馈线的暂态幅值故障测度最大,正常馈线的暂态幅值故障测度大于0且接近于0,据此检测出故障馈线。理论分析和ATP仿真结果表明,该方法能有效准确地检测出谐振电网单相接地故障,不受消弧线圈的影响,证明了该方法的正确性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2015年08期）
故障测度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对齿轮箱振动的非线性,利用非线性特征测度的方法提取齿轮箱振动信号的故障特征。并利用双子支持向量机(TWSVM)对齿轮箱故障类别的辨识性能进行研究。TWSVM努力构造两个非平行的超平面来实现分类,它比支持向量机(SVM)针对多分类问题具有更好的样本不均衡适应性,并且分类性能优势明显。对齿轮箱故障类别辨识的实验表明,与传统的SVM和BP神经网络算法相比较,TWSVM具有更高的分类准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障测度论文参考文献
[1].曹颖赛,刘思峰,方志耕,董文杰.考虑共因故障的系统组成单元故障严重性测度模型[J].中国机械工程.2019
[2].曾柯,柏林.齿轮箱故障非线性特征测度及状态TWSVM辨识研究[J].振动与冲击.2018
[3].李鹏华,刘晶晶,冯辉宗,米怡.改进测度下的模糊C均值叁元催化器故障诊断方法[J].重庆大学学报.2018
[4].贾清泉,郑旭然,刘楚,王宁,焦晋荣.基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法[J].中国电机工程学报.2017
[5].赵亮,周挪英,王晓卫.基于特征原子测度的配电网故障选线方法[J].工矿自动化.2017
[6].束洪春,田鑫萃,吕蕾.基于多测度的闪络故障行波与干扰杂波辨识[J].电力系统自动化.2017
[7].杨德昌,魏向向,温渤婴,王晓卫.基于稀疏分解与综合测度值的配电网故障选线方法[J].高电压技术.2017
[8].郑旭然.基于故障方向测度的配电网故障区段定位方法[D].燕山大学.2017
[9].卓毅鑫,徐铝洋,张伟,林湘宁,李正天.基于决策树体系的预想故障集下风电场扰动风险测度评估[J].电工技术学报.2015
[10].闫光太,梁甲文,王新涛,刘安华.利用暂态幅值故障测度的谐振电网故障选线[J].电力系统保护与控制.2015