基于粗糙集-RBF网络的故障诊断策略.pdf

第24卷第3期 钦州 学 院学 报 2009年6月 V01．24No．3 OF UNIVERSITY JoUI州ALQINZHOU June．．2009 F网络的 基于粗糙集一RB 故障诊断策略 符保龙1，黄雪燕2 [摘要]提出用粗糙集和RBF网络相结合进行电力变压器故障诊断的方法，利用粗糙集理论计算诊断 决策系统的约筒并确定最优决策系统，在此基础上利用RBF网络进行故障诊断。实际诊断结果表明，该方案 能有效提高电力变压器故障诊断的准确率。 [关键词]粗糙集；属性约简；RBF网络；推理；故障诊断 [中图分类号]TPl83[文献标识码]A [文章编号]1673—8314(2009)03—0022—04 电力变压器是电力系统的枢纽设备，其运行 定义1【61设S={u。A，y／}是一个信息系 可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。但由 于电力变压器故障的复杂性和多样性，使得要准 确地判断电力变压器故障类型及故障发生部位相 当困难。若能在电力变压器运行过程中及早诊断 则称集合x在B中是可定义的；否则x是不可定 出变压器的潜伏性故障，就可以避免变压器停机 Set。 义的，称其为Rough 所造成的巨大经济损失。 粗糙集中的“粗糙”主要体现在边界区域的存 近年来针对变压器的故障诊断已经提出多种 在，若边界区域为空，则问题变为完全确定的问 方法。文献[1]给出了利用BP神经网络来进行 题。 变压器故障诊断，但当属性比较多，训练样本增大 1．2 知识的约筒 时，网络性能下降很快。文献[2]给出了利用粗糙 知识约简口1是粗糙集理论的核心内容之一。 集理论来进行变压器故障诊断的方法，但粗糙集 知识库中属性并不是同等重要的，其中有些知识 的容错能力还不够理想，当核属性受噪声污染时 是冗余的，知识约简就是在保持知识库分类能力 有可能会出现误判的情况。本文在借鉴文献[1] 不变的条件下，删除其中不相关或不重要的知识， 和文献[3]的基础上采用粗糙集对样本属性进行知识约简中有两个基本概念：约简和核。 约简，然后利用RBF网络具有的唯一最佳逼近的 定义2【6] 设S={U，A，V，}是一个信息系 特性以及无局部极小的优点对电力变压器进行故 E 统，其中(，为论域，A为属性集，曰∈A，且属性a 障诊断，以期取得更好的诊断效果。 1 基于粗糙集的知识约简 省略的。若族集A中的每个关系a都是不可省 1．1粗糙集的基本理论 粗糙集(RoughSet，简称RS)理论[．．，1是一种的或非独立的。 刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地 定义3【61若Q∈P是独立的，并且IND(Q) 分析和处理不精确、不一致和不完整等各种不完 备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规 duee)。在族集尸中所有不可省的关系的集合称 律。在粗糙集理论中，用信息系统s来描述信息 为P的核(cole)，以core(P)来表示。 表中对象与属性之间的关系。 [收稿日期]2008—11—20 [作者简介]符保龙(1978一)，男(壮族)，广西灵山人，柳州职业技术学院信息工程系讲师。 万方数据 第3期 符保龙，黄雪燕：基于粗糙集一RBF网络的故障诊断策略 其中red(P)是所有P的约简的族集。