董立新
- 作品数：12 被引量：213H指数：7
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于群灰色关联度分析方法的电力变压器绝缘故障诊断(英文)被引量：7
- 2005年
- 基于变压器油中溶解气体分析,提出了一种基于群灰色关联度分析的变压器绝缘故障诊断新方法.首先根据故障类型与灰色参考序列构造,选择变压器典型故障样本构造多组参考序列,这些参考序列组构成一个灰色参考序列群.其次根据给出的新的关联系数计算方法,计算个体关联系数和关联度.然后根据给出的群灰色关联度计算方法,计算群灰色关联度和构造群灰色关联度矩阵.最后根据关联序识别变压器绝缘故障诊断.通过大量变压器绝缘故障诊断实例分析,所提方法诊断准确性与可靠性优于三比值法和传统的灰色关联分析方法,具有较好的分类诊断能力和可靠性.
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- 关键词：溶解气体分析故障诊断
- 基于改进灰色关联分析的变压器故障识别被引量：51
- 2004年
- 提出了一种新的基于改进灰色关联分析的变压器故障识别方法。在研究讨论了传统灰色关联分析理论的基础上,提出了群灰色关联度概念,并给出了它的计算方法。同传统的灰色类关联分析相比,该改进灰色关联分析具有两个优点:①提高灰色关联分析的准确性和可靠性;②降低了对单个参考信号的依赖性,扩大了灰色关联分析的应用范围。最后将该方法应用于变压器故障识别。识别结果显示,改进的方法比传统的灰色关联分析效果更佳、更可靠。该方法还可以广泛地应用于其他领域。
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- 关键词：变压器故障识别灰色关联分析可靠性电力变压器
- 基于粗糙集理论的电力设备故障诊断方法被引量：8
- 2003年
- 电力设备的故障诊断可以看成一个模式分类问题,每一个电力设备故障对应一组特征集。笔者提出了根据电力设备故障案例的故障状况和故障的相关检测参数,建立故障诊断决策表(即“知识库”),并以决策表为主要工具,采用粗糙集理论方法,直接从故障样本集中导出诊断规则,为电力设备提供有效的故障诊断。采用这一方法,在通过信息网络实现远程诊断等过程中,在用户所获取的故障参数信息数据不完备的情况下,有可能为电力设备故障诊断服务提供一条新途径。
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- 关键词：电力设备故障诊断粗糙集理论决策表电力系统可靠性
- 基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别被引量：76
- 2005年
- 支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法 ,较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。提出了一种基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别方法。该方法首先通过特殊数值处理过程 ,对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理 ,提取出故障识别所需要的 6个特征量 ,然后利用数值预处理后得到的数据样本分别对三级支持向量机进行训练和识别 ,并最后判断输出变压器所处的状态。测试结果表明 ,该方法具有三个优点 :1 )具有较强的鲁棒性 ,识别正确率极高 ;2 )训练时间很短 ,实时性能好 ;3 )不存在局部极小问题。
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- 关键词：故障识别分类器电力变压器
- 一种新的有源滤波器参考信号提取方法被引量：2
- 2004年
- 有源滤波器是改善电力系统电能质量的一种有效工具,参考信号的提取对其补偿性能有重要影响。提出了一种新的有源滤波器参考信号提取方法,采用交叉迭代数值逼近方法,提取单相畸变信号的参考信号,获得三个基本参数的估计:基波幅值、角频率和初相位;在此基础上,按照补偿功率最小的最优原则,推导出三相对称参考信号的表达式。算例结果显示了方法的有效性和准确性。
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- 关键词：有源滤波器电力系统电能质量无功功率补偿
- 基于最小二乘加权融合集成神经网络的电力变压器故障识别被引量：8
- 2004年
- 摘要:提出了一种基于最小二乘加权融合集成神经网络的变压器故障识别新方法。首先对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理,提取出故障识别所需的6个特征量,再应用5个不同结构的BP子网络分别进行识别,接着运用最小二乘加权融合算法对各个子网络的识别结果进行信息融合,最后根据融合结果来识别故障。与单个神经网络识别方法相比,该最小二乘加权融合集成神经网络可在故障特征比较类似的情况下,正确识别故障类型,且该方法的识别结果具有更大的安全间隔空间、可靠性更高。测试结果也表明了这些特征。
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- 关键词：电力变压器故障识别神经网络色谱分析
- 一种基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断新方法被引量：4
- 2005年
- 将小波神经网络优良的分类诊断能力和最小二乘加权融合方法相结合,采用油气分析实现电力变压器的故障诊断.用非线性Morlet小波基作为神经网络激励函数,形成神经元,结合双方的优点,建立了紧致型小波神经网络.采用6个同一小波,其隐层单元数目、学习率等相关训练参数不同的单个子网络,对相同变压器故障信号样本进行训练,用最小二乘加权融合法对各个子网络的输出结果进行决策信息融合,通过对融合结果的分析,得到变压器故障的识别结果.测试结果表明,系统具有较好的分类诊断能力和可靠性.
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- 关键词：变压器故障诊断小波神经网络信息融合
- 基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断被引量：31
- 2004年
- 充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简的规则集,将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断;另一方面,将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本,作为模糊RBF神经网络的训练样本集,同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子,在此基础上构建改进的4层RBF神经网络,用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验,系统具有较好的分类诊断能力。
- 董立新肖登明李喆刘奕路
- 关键词：故障诊断变压器粗糙集径向基函数神经网络数据挖掘
- 基于Internet的电力设备虚拟医院的电力变压器数据挖掘故障诊断研究
- 在电力系统的运行中，电力设备的诊断与维护起着非常关键的作用。目前，电力设备的诊断和维护信息还不能方便、快捷的获取、交换以及共享。当今信息技术以其强大、方便、快捷信息共享能力，以及在医学，人文等方面的数字图书馆的出现为电力...
- 董立新
- 关键词：电力变压器粗糙集神经网络小波神经网络
- 文献传递
- 基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断平台构建被引量：16
- 2004年
- 介绍了基于INTERNET、数据仓库与数据挖掘技术 ,构建电力设备故障诊断平台 ,通过该平台用户可以方便快捷的获取、交换和共享诊断和维护信息 ,并根据自身的经验和现场条件做出诊断和给出维护方案。
- 董立新肖登明章政刘弈璐
- 关键词：电力设备数据仓库数据集合知识模型
