一种SF6电气设备故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种SF6故障诊断系统和方法，所述系统包括：训练单元，用于根据训练数据通过ANFIS算法进行训练以获得基础故障诊断模糊神经推理模型；测试单元，用于根据测试数据对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行测试以判断该基础故障诊断模糊神经推理模型的诊断准确率，并根据所述诊断准确率对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行调整以获得故障诊断模糊神经推理模型；诊断单元，用于将待诊断数据输入到所述故障诊断模糊神经推理模型中，对所述带诊断数据对应的SF6电气设备进行故障诊断。

主权项

一种SF6电气设备故障诊断系统，其特征在于，包括：训练单元，用于根据训练数据通过ANFIS算法进行训练以获得基础故障诊断模糊神经推理模型；测试单元，用于根据测试数据对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行测试以判断该基础故障诊断模糊神经推理模型的诊断准确率，并根据所述诊断准确率对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行调整以获得故障诊断模糊神经推理模型；诊断单元，用于将待诊断数据输入到所述故障诊断模糊神经推理模型中，对所述带诊断数据对应的SF6电气设备进行故障诊断；其中所述训练数据和测试数据为SF6气体分解组分分析与SF6电气设备状态之间的历史关联数据，且所述待诊断数据为SF6电气设备的分解气体组分；其中所述故障诊断模糊神经推理模型的网络结构分为五层：模糊化层、规则推理层、归一化层、逆模糊化层、输出层；其中所述模糊化层包括9个隶属函数，且所述隶属函数的参数通过所述故障诊断模糊神经推理模型的学习自动调整；其中所述规则层中包括27个覆盖论域空间的神经元，且每个神经元都对应Sugeno类型的一条模糊规则；其中所述每一神经元从各自对应的模糊化层神经元获得输入，并根据输入计算该神经元对应的模糊规则的规则强度；其中所述归一化层包括与所述规则层相对应的神经元，以设有与所述用于接收所述规则层的神经元计算的规则强度，并计算每一规则的归一化激活程度；其中所述逆模糊化层包括与所述归一化层相对应的神经元，以同时接收所述归一化神经元的每一规则的归一化激活程度作为输入；其中所述输出层唯一总和神经元，以计算所有逆模糊化层的所有神经元的输出的总和，并根据所述总和产生所述故障诊断模糊神经推理模型的输出。