导读:本文包含了故障传播论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:叁相电流,神经网络,持续失流,断续失流
故障传播论文文献综述
郭文翀,蔡永智,冯小峰,韦晓明,危秋珍[1]（2019）在《基于反向传播神经网络的失流故障智能识别研究》一文中研究指出为解决传统方法识别主网电流失流故障准确率低的问题,本文提出了一种基于反向传播神经网络的失流故障智能识别方法。本文利用反向传播的神经网络算法,通过梯度下降的方式反向修正各层权值,使网络输出误差达到可以接受的程度,从而达到对失流故障识别具有很好的自学习自适应能力的目的。首先根据对主网失流故障特征的研究,将失流故障分为持续失流与断续失流两种,构造对应指标,综合所有指标构建失流故障特征提取体系,最后建立反向神经网络来拟合失流故障提取体系。对数据进行识别,建立专家样本库,利用反向神经网络进行离线训练,训练完成后固定权值用于失流故障识别,从而准确输出失流故障事件。经实例验证,所提方法在识别准确率和识别效率优于一般分类识别方法,可实现失流故障的就地识别。(本文来源于《电力大数据》期刊2019年12期）
杨宇骐,罗光胜[2]（2019）在《基于微分动力学方程的相互关联网络故障传播联合演化模型》一文中研究指出研究网络遭受相继故障后的演化机理是网络科学的重要课题之一。现有研究少有涉及到关联网络间的相互影响作用。随着网络中节点复杂度和智能化的提升,仅考虑单个网络节点之间的耦合关系是难以客观反映网络状态的演变规律。针对现有渗流模型只便于分析异构网络之间一一对应关系的情况,本文中采用弱化网络之间作用形式而强调作用效果的方法,建立了有电网供能的计算机网络相继故障传播演化模型。同时通过将电网和计算机网络构成的庞大的联合网络投影到计算机网络层面(即只保留至少一端为计算机网络节点的连边),降低了模型的难度。通过模拟实验,电站小规模的随机故障可引发计算机网络相继故障,并达到使其发生大规模随机故障的效果。(本文来源于《通信技术》期刊2019年10期）
戴文睿,张海强,牟大林,刘磊,林圣[3]（2019）在《基于故障电流传播特性的高压直流输电线路单端保护方案》一文中研究指出针对高压直流输电线路现有行波保护故障识别准确率不高、耐过渡电阻能力不强等问题,提出一种基于故障电流传播特性的单端保护方案。基于高压直流输电系统的等效电路,分别分析故障电流从换流侧到线路、从线路到换流侧以及在线路上的传播特性,进而分析不同位置发生故障时整流站线路边界两侧故障电流特征的差异性。基于此,利用特征频段电流构造区内、区外故障的识别判据,设计直流线路单端保护方案。基于PSCAD/EMTDC软件的仿真结果表明,所提保护方案能够准确识别区内、外故障,且具有良好的耐过渡电阻及抗噪声干扰能力。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年09期）
林帅,王艳辉,贾利民,李阳[4]（2019）在《基于改进多色集合的动车组转向架系统故障传播模型研究》一文中研究指出综合考虑系统拓扑与部件故障模式的影响,建立可描述转向架系统内部耦合关系的系统全局拓扑网络模型,结合拓扑和功能双重属性,提出了基于Choquet积分的节点综合重要度计算方法和基于节点故障扩散强度的单节点故障传播深度模型,构建基于改进多色集合理论的系统故障传播模型并进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地找出转向架系统中任意部件失效所有可能的传播路径,并对各路径发生的可能性进行排序,从而为系统设计改进、故障预防与维修提供了理论依据。(本文来源于《铁道学报》期刊2019年07期）
焦在滨,宋新尧,李炳绪,吴润东[5]（2019）在《一种采用2级反向传播神经网络的输电线路故障测距方法》一文中研究指出针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡电阻分区后在不同区域分别进行精确定位的研究思路。利用第1级网络对双端电气量进行数据融合,将故障场景分为低阻故障和高阻故障,再利用第2级网络中的低阻故障测距网络和高阻故障测距网络分别对低阻故障和高阻故障的双端电气量进行数据融合,计算出精确的故障位置。对训练方法进行改进,在测量电气量中加入高斯白噪声信号来模拟含互感器误差的样本,将无误差样本和含误差样本组成的重复样本对作为训练样本,使训练后的BP神经网络对随机测量误差具备一定的适应能力。电磁暂态仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻影响,在高阻故障情况下测距结果的最大误差仍然低于1%,且对随机误差具有较好的适应性,在输入电气量存在一定测量误差的情况下测距结果的最大误差低于2.5%,具有良好的应用前景。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年09期）
袁健宝[6]（2019）在《基于复杂网络的化工过程中级联故障传播研究》一文中研究指出在日趋复杂的化工过程系统中,若某一处出现故障很可能引起故障的传播扩散从而产生化工过程系统中的级联故障传播问题。找出化工过程中级联故障的风险传播路径,进行故障传播分析,对化工生产过程安全稳定地运行具有重要意义。因此本课题基于复杂网络理论建立化工过程系统复杂网络模型,从网络拓扑结构对化工过程中的级联故障传播进行研究。首先,根据复杂网络图论理论确定化工过程系统网络的邻接矩阵,建立化工过程系统复杂网络模型。采用TOPSIS算法、节点重要度评价矩阵以及基于连边重要性贡献的DIL算法对化工过程系统网络中节点进行重要性评估。其次,根据复杂网络中的节点负载分配规则求解节点的故障概率,并通过DCB方法对节点故障传播能力进行量化定义。结合节点的故障概率及其故障传播能力定义节点的故障传播概率,对化工过程系统中的变量和装置的故障传播进行分析。最后,基于复杂网络边负载分配理论提出化工过程中的级联故障模型,对系统中的重要节点发生故障后引起的级联故障传播进行研究。采用蚁群算法求解重要节点受到蓄意攻击时的最大风险传播路径,根据边负载分配规则求解风险传播路径的级联故障概率,将其与风险传播路径的故障传播能力相结合定义级联故障传播概率,对化工过程中的风险传播路径进行级联故障传播分析。经案例分析表明,本文所提出的方法不仅能够准确地发现整个化工生产系统中容易发生故障的环节,而且可以准确地发现故障发生后进行级联故障传播的最大风险传播路径以及发生故障传播的概率情况,可为化工过程系统中进行风险评估和故障预防提供一定的理论依据和决策支持。(本文来源于《青岛科技大学》期刊2019-06-09）
李海锋,郭履星,王钢,梁远升[7]（2019）在《局部同塔双回直流线路故障行波传播特性及其对行波保护的影响研究》一文中研究指出局部同塔双回直流线路分界点各侧的线路段具有不同的耦合特性,结合分界点各侧线路段的相模变换,得到了不同线路段入射分界点时各电压模量行波的交叉折射系数。在此基础上,对局部同塔双回线路不同线路区段发生单极接地故障时的故障行波传播特性及其行波保护动作量进行了定量分析,并比较了其与单回线路及完全同塔双回线路的差异。结果表明:同塔双回线路段的线模1分量与单回线路段的地模分量之间的交叉折射是造成局部同塔双回线路的故障行波传播特性与单回线路及完全同塔双回线路不同的主要原因;就基于模量的行波保护判据而言,局部同塔双回线路行波特性的影响主要体现在线模波变化率,其大小介于完全同塔双回线路和单回线路之间,且与单回线路段的总长度有关。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年11期）
龙哲[8]（2019）在《数控车床混杂故障传播建模及诊断》一文中研究指出数控机床作为复杂的机、电、液集成系统,其组件单元制造工艺、设计等导致自身缺陷及系统运行环境的影响,组件单元间功能性、机械性的高耦合强度和大密度连接等特征,为故障传播提供了可能,同时也增加故障诊断的难度及复杂性。系统故障是由结构关联单元离散故障传播与功能关联单元连续故障传播即混杂故障传播共同作用的结果。设备故障诊断是健康维护的基础,是设备关键智能基础共性技术之一。因此,结合数控机床故障传播特点进行系统故障传播建模与故障诊断对于合理定位故障源与故障传播途径、进而排除故障具有重要意义。数控车床是典型的数控机床产品。论文依托吉林省自然基金项目和吉林省科技发展计划项目,以数控车床为研究对象,应用图论展示系统单元故障传播关系,采用故障注入与信号采集分析相结合获取故障传播信息,引入能量算子并综合故障传递模型特征计算单元故障传播概率,应用信息熵相关理论,基于故障传播强度对故障传播概率评估,从而确定关键故障节点及故障传播路径,结合现场实际数据,基于Pagerank及故障传播影响度验证混杂故障传播模型的合理性和故障诊断的有效性。首先,结合数控机床工作原理和故障类型,进行基于故障类型的数控车床子系统划分。通过对数控车床的工作过程和运动特性分析,提出了基于功能实现的数控车床连续故障传播的概念。对故障传播相关子系统的故障传播特性和传播层级关系分析,定义了离散故障传播的概念。基于数控机床故障传播综合性,建立综合连续故障传播与离散故障传播的数控车床混杂故障传播模型。然后,引入故障注入方法,以功能实现运动耦合作用中的故障传播路径和关键节点为对象进行相关测试,从功能部件中选取具有传递作用关系的部件作为测试对象,施加以不同加工工况并对系统组件运行信息进行采集,经信号处理和测试数据计算,利用能量算子评估能量传递效率,从而评定连续故障传播概率;基于关联故障分析,运用DEMATEL、ISM方法,引入矩阵理论,建立离散故障传播层次结构模型,结合边介数计算边负荷强度对离散型故障传播概率进行评估。最后,应用熵理论计算有向边传播强度,据此结合混杂故障传播模型构建加权混杂故障传播模型;以故障传播强度与节点平均故障率为依据确定故障传播路径及关键故障节点,实现故障诊断;并结合生产实际,应用Pagerank方法计算传播影响度对诊断策略进行应用验证。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
牟黎明[9]（2019）在《加工中心故障传播行为分析》一文中研究指出加工中心作为智能制造实现的重要载体之一,确保其健康可靠运行至关重要。加工中心是由多组件组成的复杂系统,且各系统组件之间有着较高的耦合关系,这种耦合关系的存在使得加工中心的故障传播成为可能,同时也给故障诊断带来极大困难。在实际生产中,耗费在定位故障源上的费用和时间不容忽视。因此,进行加工中心关键故障传播行为分析意义重大。首先,在现场采集的加工中心故障信息基础上,根据加工中心工作过程及原理对其进行模块划分及相关故障识别;考虑加工中心的故障传播性,结合有向图理论以及设计结构矩阵(DSM)构建加工中心故障传播层次结构模型,以明晰复杂故障传播机理。其次,考虑多重随机截尾影响,应用Johnson法修正系统组件故障次序并建立基于时间相关的组件故障概率模型;根据加工中心故障传播层次结构模型,计算系统组件节点关键重要度,并采用耦合度函数计算系统组件节点间边故障影响度;在此基础上,结合系统组件故障概率模型计算各节点的故障传播概率,并与反映模型结构特征的边介数相结合来构建故障传播强度模型以评定故障传播能力。最后,以某型号加工中心为例,结合故障传播层次结构模型,以故障传播强度为依据,采用逆向推理分析加工中心关键故障传播路径、定位关键故障源;设计并编制加工中心故障传播仿真分析软件,以实现分析的计算机化;并将其与基于综合故障率的加工中心关键故障传播路径确定方法进行对比,以验证分析方法的合理性与有效性。诊断理论分析及验证表明,本文所提方法从多视角考虑故障传播行为,可以修正传统基于单一指标描述故障传播行为所产生的偏差,使关键故障传播路径识别、故障源定位更加准确,符合工程实际。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
马亮[10]（2019）在《复杂工业过程质量相关故障的根源诊断与传播路径辨识》一文中研究指出本文源于现代工业企业对“质量、效率和效益”提升的实际需求,充分考虑复杂工业过程流程长、工况复杂多变、动态、非线性及质量相关故障定位难、传播路径复杂、易演变演化等问题,在传统的多元统计、概率分析、机器学习、信息融合、信息论、图论、模式识别等理论方法的基础上,针对现代工业生产过程中质量相关故障根源诊断与传播路径辨识领域所面临的关键科学问题,从复杂工业过程的动态与非线性、层次化监测以及多故障诊断等不同角度深入研究了故障根源诊断与传播路径辨识方法,为有效减少或避免质量相关故障发生、保证产品质量、提高企业经济效益提供了理论支撑与技术保证。取得了如下创新性研究成果:1)针对复杂工业过程建模复杂、质量相关故障分布范围广、定位难、因果拓扑图构建效率低等问题,提出了质量相关故障根源变量目标候选集筛选与因果关系分析相结合的故障根源诊断方案。在该方案下,面向复杂工业过程的动态特性,构建了互信息典型变量分析模型,实现了质量相关故障检测;然后,利用广义重构贡献图方法筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,通过传递熵方法分析了质量相关故障变量间的因果关系,构建了因果拓扑图,实现了动态过程质量相关故障的根源诊断。面向复杂工业过程的多工况特性,构建了鲁棒高斯混合模型,实现了质量相关故障检测;然后,通过推导基于贝叶斯推理的鲁棒高斯混合贡献指标,筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,通过传递熵方法初步构建因果拓扑图,并利用直接传递熵方法判断间接因果关系,获取了最优因果拓扑图,实现了多工况过程质量相关故障根源诊断。2)针对基于数据提取的因果拓扑图可能存在较多的冗余连接,而基于知识的方法可能存在大量不直观或重要信息缺失等问题,提出了知识和数据联合驱动的质量相关故障传播路径辨识策略。在该策略下,面向复杂工业过程的非线性与动态特性,构建了非线性动态潜变量模型,实现了质量相关故障检测;然后,利用相对重构贡献图方法筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,将知识和数据相结合,通过构建分块贝叶斯网络,实现了非线性动态过程质量相关故障传播路径辨识。面向复杂工业过程的动态特性,在基于数据驱动间隙测度与贝叶斯推理的局部与全局质量相关故障检测结果的基础上,利用基于神经网络架构的格兰杰因果关系分析方法,实现了动态过程质量相关故障传播路径层次化辨识。3)针对全局的建模思想可能会忽略过程的很多细节信息以及质量相关多故障的未知、时变、多模态特性,提出了自顶向下的质量相关多故障层次化检测与根源诊断框架。在该框架下,面向复杂工业过程的动态特性,在基于相关性典型变量分析与贝叶斯推理的局部与全局质量相关多故障检测结果的基础上,利用张量子空间判别分析方法,实现了动态过程质量相关多故障根源诊断。面向复杂工业过程的非线性与动态特性,在基于自适应核典型变量分析与贝叶斯推理的局部与全局质量相关多故障检测结果的基础上,利用鲁棒稀疏指数判别分析方法,实现了非线性动态过程质量相关多故障根源诊断。上述研究成果是针对复杂工业过程质量相关故障的根源诊断与传播路径辨识两大科学问题进行的系统研究,并制定了相应的解决思路和技术方案。利用带钢热轧过程、田纳西-伊斯曼过程数据对这些方法进行了验证,并与传统方法进行对比分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-05-27）
故障传播论文开题报告
（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：
研究网络遭受相继故障后的演化机理是网络科学的重要课题之一。现有研究少有涉及到关联网络间的相互影响作用。随着网络中节点复杂度和智能化的提升,仅考虑单个网络节点之间的耦合关系是难以客观反映网络状态的演变规律。针对现有渗流模型只便于分析异构网络之间一一对应关系的情况,本文中采用弱化网络之间作用形式而强调作用效果的方法,建立了有电网供能的计算机网络相继故障传播演化模型。同时通过将电网和计算机网络构成的庞大的联合网络投影到计算机网络层面(即只保留至少一端为计算机网络节点的连边),降低了模型的难度。通过模拟实验,电站小规模的随机故障可引发计算机网络相继故障,并达到使其发生大规模随机故障的效果。
（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。
故障传播论文参考文献
[1].郭文翀,蔡永智,冯小峰,韦晓明,危秋珍.基于反向传播神经网络的失流故障智能识别研究[J].电力大数据.2019
[2].杨宇骐,罗光胜.基于微分动力学方程的相互关联网络故障传播联合演化模型[J].通信技术.2019
[3].戴文睿,张海强,牟大林,刘磊,林圣.基于故障电流传播特性的高压直流输电线路单端保护方案[J].电力自动化设备.2019
[4].林帅,王艳辉,贾利民,李阳.基于改进多色集合的动车组转向架系统故障传播模型研究[J].铁道学报.2019
[5].焦在滨,宋新尧,李炳绪,吴润东.一种采用2级反向传播神经网络的输电线路故障测距方法[J].西安交通大学学报.2019
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[8].龙哲.数控车床混杂故障传播建模及诊断[D].吉林大学.2019
[9].牟黎明.加工中心故障传播行为分析[D].吉林大学.2019
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