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　　現(xiàn)代化的過程控制系統(tǒng)正朝著大規(guī)模、復(fù)雜化的方向發(fā)展這類系統(tǒng)一旦發(fā)生故障就可能造成巨大損失。因此保障復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性與安全性具有重要的意義。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展以及相關(guān)領(lǐng)域?qū)W科研究的深入設(shè)備故障診斷也朝著智能化方向發(fā)展智能故障診斷為提高復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性開辟了新的途徑。作為一門交叉學(xué)科智能故障診斷在過去的幾十年里飛速發(fā)展一些新的理論與方法已經(jīng)成功地應(yīng)用到實(shí)踐�？傮w而言智能故障診斷方法分為兩大類：基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法和基于人工智能的故障診斷方法。 

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來的交叉學(xué)科涉及生物、電子和計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，紅外熱像儀它的發(fā)展對目前和未來科學(xué)技術(shù)的發(fā)展有重要的影響。它是采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能。它由很多處理單元有機(jī)地聯(lián)接起來并行地工作處理單元十分簡單但工作則是“集體”進(jìn)行的它的信息傳播和存貯方式與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似。與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)完全不同 它沒有運(yùn)算器、存貯器、控制器代之以簡單處理器的組合信息存貯在處理單元之間的聯(lián)接上。  

　　由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的在線學(xué)習(xí)能力、非線性映射能力和聯(lián)想記憶能力很早就被引入到電力系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial?Neural?Network 以下簡稱ANN) 是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力目前比較成熟的是誤差的反傳模型算法 (BP算法)它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡單、在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。經(jīng)過訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動數(shù)據(jù)對機(jī)器進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測預(yù)測機(jī)械部件的疲勞壽命。非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償和魯棒控制綜合方法的應(yīng)用在實(shí)時工業(yè)控制執(zhí)行系統(tǒng)中較為有效。還可利用BP算法學(xué)習(xí)正常運(yùn)行實(shí)例調(diào)整內(nèi)部權(quán)值,從而解決非線性問題。因此對于存在著大量非線性的復(fù)雜電力系統(tǒng)來講理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用已涉及到如暫態(tài)動穩(wěn)態(tài)分析負(fù)荷建模和負(fù)荷管理警報(bào)處理與故障診斷配電網(wǎng)線損計(jì)算，超聲波測厚儀故障檢測和繼電保護(hù)等方面。      

　　1.BP算法理論基礎(chǔ)  

　　算法理論基礎(chǔ)算法是一種監(jiān)控學(xué)習(xí)方法通過比較輸出單元的實(shí)際輸出和希望值之間的差別,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)路徑的權(quán)值,以使下一次在相同的輸入下,網(wǎng)絡(luò)的輸出接近于希望值。  在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投運(yùn)前就應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)包括正常運(yùn)行和不正常運(yùn)行的，測振儀作為其訓(xùn)練內(nèi)容以一定的輸入和期望的輸出通過BP算法不斷修改網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。在投運(yùn)后還可根據(jù)現(xiàn)場的特定情況進(jìn)行現(xiàn)場學(xué)習(xí)以擴(kuò)充ANN內(nèi)存知識量。從算法原理看并行處理能力和非線性功能是BP算法的一大優(yōu)點(diǎn)。  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電力系統(tǒng)故障診斷主要集中在對電網(wǎng)的故障處理上。電網(wǎng)中的每一類故障都會產(chǎn)生一組警報(bào)信息不同類型的故障具有不同的警報(bào)組合因而可以將警報(bào)處理和故障診斷表示為模式識別問題這樣就能用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行處理。  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的基本原理是：將故障報(bào)警信息量化作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出代表故障診斷的結(jié)果。首先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)即將特定故障對應(yīng)的報(bào)警模式作為樣本建立全面的樣本庫然后用所有的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練這樣就可以將樣本庫的知識以網(wǎng)絡(luò)的形式存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)中最后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的計(jì)算就可以完成故障診斷。故障診斷中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所采用的模型大多為BP模型基于BP模型進(jìn)行報(bào)警處理和故障診斷的方法該方法將報(bào)警信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入故障作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出用于識別電網(wǎng)發(fā)生的故障缺點(diǎn)是還不能用于大規(guī)模系統(tǒng)�；�于分層分布式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法適于大規(guī)模電網(wǎng)故障的診斷�；�于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣設(shè)備的絕緣故障診斷目前主要集中在變壓器的故障診斷和局部放電的診斷。基于油中溶解氣體分析的變壓器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法等。  

　　2、模糊控制  

　　自模糊集理論創(chuàng)立以來得到了不斷發(fā)展和完善其應(yīng)用成果也產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益�；�于模糊邏輯和控制的產(chǎn)品層出不窮如模糊照相機(jī)、模糊洗衣機(jī)、模糊空調(diào)機(jī)等民用產(chǎn)品如模糊自動火車運(yùn)行系統(tǒng)、模糊自動集裝箱吊車操縱系統(tǒng)等工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。  隨著理論研究的不斷深入它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛例如：靜態(tài)穩(wěn)定控制、暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測、系故障定位和診斷、電氣設(shè)備的故障診斷、負(fù)荷頻率控制和預(yù)測、安全分析與控制等。將模糊控制理論運(yùn)用到變壓器的診斷中運(yùn)用模糊關(guān)系矩陣建立變壓器的診斷模型將故障現(xiàn)象和故障原因建立在矩陣中通過輸入和輸出關(guān)系來進(jìn)行診斷。將模糊辨識應(yīng)用于變壓器的絕緣診斷中通過在模糊診斷模型中引入最小二乘法減少人為因素對模型的干擾。模糊控制理論應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)中對模糊控制理論與專家系統(tǒng)相結(jié)合應(yīng)用于電器設(shè)備的故障診斷作了有益的探索。  然而在模糊集理論中由于在隸屬度的獲取、復(fù)雜系統(tǒng)的模糊模型的建立、辨識語言規(guī)則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善應(yīng)用受到了一定的限制。目前將模糊控制與專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相結(jié)合是解決這一難題的好方法。  

　　3 其他方法  

　　除此之外智能故障診斷還有其他一些方法比如：小波分析和遺傳算法等這些學(xué)科分支的發(fā)展及其不斷完善為故障診斷技術(shù)開辟了新的途徑。