基于专家系统的电路故障诊断技术研究

电力系统故障诊断的研究【摘要】在我国经济飞速发展的今天，人们的生活质量以及人们的生活品味都有了很大程度的提高。

人们在日常生产和生活中对于电的要求也越来越高，电力系统的安全运行直接关系着人们的日常生活。

现在随着电力系统网络的逐渐形成，当电力系统出现故障时对人们的正常生活和经济生产造成的损失越来越大。

所以现在电力系统的工作人员必须快速、及时地解决电力系统中所出现的各种各样的故障。

本文首先介绍我国电力系统中经常容易出现的故障，然后分析国内外现在针对这些故障所研究的主要解决方法。

最后介绍现阶段电力系统在故障诊断中所面临的问题以及以后的发展方向。

【关键词】电力系统；安全运行；故障诊断；研究随着我国经济的发展和用电量的急速增加，整个电力系统所承受的压力也越来越大。

我们的日常生活以及工农业的生产之所以能够正常的进行都是依赖于整个电力系统能够稳定的运行。

所以安全可靠的电力系统是经济发展和人们正常生活最基本的保障。

但是由于我国技术条件、气候以及周围环境的影响等造成电力系统出现故障，这都是无法避免的。

但是在故障发生时，快速准确的判断故障发生的位置以及找出解决的办法并保证电路能够快速的恢复正常的运行以便将这种损失降到最小是对电力工作人员最基本的要求。

现在我国电力系统的发展规模越来越大，随之复杂程度也越来越高，所以出现故障的概率也越来越高。

因此，我国针对于电力系统中所出现的故障进行合理的快速的诊断很重要，并且针对这方面的研究也很有意义。

1.我国电力系统中经常出现的主要故障我国的电力系统中存在的故障主要是指电力系统中的设备不能正常的实现它的功能，并且导致整个电力系统不能按照预期的指标进行正常的工作。

在整个电力系统中任何一个设备或者元件出现故障，如果不能及时的解决都会造成的很大的损失。

下面介绍我国电力系统中经常出现的主要故障问题。

首先介绍的是电力系统中输电线路的故障。

在人们的日常生产和生活中存在的输电线路的问题主要是由于风吹日晒等原因造成输电线外露的绝缘体的破坏，再在遇到大风天气的时候引起线路的接触造成电路的短路，虽然当输电线分离开以后这些故障会暂时的解除，但是这种输电线的故障依然存在。

电气设备的故障检测技术研究在现代工业生产和日常生活中，电气设备扮演着至关重要的角色。

从大型的工厂生产线到家庭中的电器设备，电气设备的稳定运行是保障生产效率和生活质量的关键。

然而，由于各种原因，电气设备不可避免地会出现故障。

及时、准确地检测出这些故障，并采取有效的修复措施，对于减少设备损坏、避免生产中断以及保障人员安全都具有重要意义。

电气设备的故障类型多种多样，常见的包括短路、断路、过载、漏电、接触不良等。

这些故障可能由设备老化、过载运行、环境因素、人为操作失误等原因引起。

不同类型的故障表现出不同的特征，因此需要采用相应的检测技术来进行诊断。

直观检查法是一种最基本的故障检测方法。

维修人员通过观察设备的外观、闻气味、听声音等方式，初步判断设备是否存在故障。

例如，烧焦的气味可能意味着设备内部有过热或短路的情况；异常的噪声可能提示机械部件磨损或松动。

这种方法虽然简单，但对于一些明显的故障迹象能够快速发现。

电压测量法是通过测量电气设备不同部位的电压值，来判断设备是否正常工作。

正常情况下，电路中各点的电压应该在规定的范围内。

如果测量到的电压值偏离了正常范围，就可能存在故障。

例如，电源电压过低可能导致设备无法正常启动，某个电路节点的电压为零可能表示该部分电路存在断路。

电流测量法与电压测量法类似，通过测量电路中的电流来诊断故障。

过载时电流会增大，断路时电流为零。

通过对电流的监测，可以及时发现设备的异常运行情况。

电阻测量法是利用万用表等工具测量电路中的电阻值。

正常情况下，电阻值应该符合电路设计的要求。

如果测量到的电阻值过大或过小，可能表示存在接触不良、短路或断路等故障。

示波器检测法能够直观地显示电信号的波形。

通过观察波形的形状、幅度、频率等参数，可以判断电路的工作状态。

例如，波形失真可能表示电路中存在干扰或元件损坏。

红外热成像技术在电气设备故障检测中也发挥着重要作用。

电气设备在运行过程中会产生热量，当设备存在故障时，发热情况会发生异常。

专利名称：一种基于专家系统的故障诊断方法专利类型：发明专利
发明人：白侃,魏振宁
申请号：CN201810353708.3
申请日：20180419
公开号：CN108596341A
公开日：
20180928
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于专家系统的故障诊断方法，涉及通信设备远程监视领域中设备故障诊断方面的技术。

主要通过设计一种可编辑的故障诊断模型，来实现针对不同通信设备的自动故障诊断，从而及时的解决通信设备在运行过程中的各种问题。

本发明可应用于设备具有远程监视功能的通信系统中，具有可扩展性强、适用范围广、易于管理、维护等特点，能够实时检测系统运行过程中出现的故障，同时达到提高通信系统可靠性的目的。

特别适用于较为复杂的通信系统远程监视场景中。

申请人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
地址：050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四所卫通部
国籍：CN
代理机构：河北东尚律师事务所
代理人：王文庆
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112科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N动力与电气工程随着电网的不断发展和厂、网分开后电网运行模式的改变,对电网安全、经济运行的要求将进一步提高。

但电力系统的故障是难以避免的,为了快速监测及消除故障,确保系统安全稳定运行,增强供电的可靠性和连续性,就需要一个优质的故障诊断系统,快速实现输电网络的故障定位和故障类型识别。

本文将介绍的故障诊断系统为专家故障诊断系统。

1 专家系统的结构简介专家系统一般由知识库、全局数据库、推理机、解释器和人机对话接口等部分组成,各组成部分功能如下。

(1)知识库。

用以存放领域专家提供的专门知识,专门知识含有与领域问题相关的书本知识(理论知识)、常识性知识,也含有专家凭经验得到的启发式知识。

(2)数据库存放所要解决问题的原始数据。

它存放着电力系统的网络拓扑信息、实时故障信息以及断路器状态和继电保护状态信息。

(3)推理机在一定的控制策略下针对上下文中的当前问题信息,识别和选取知识库中对当前问题的可用知识进行推理,以修改上下文直至最终得出问题的求解结果。

(4)人机对话窗口可使用户通过窗口对知识库进行添加、删除以及修改操作。

(5)解释部分将推理出的结果做出必要的解释,为用户学习维护提供方便。

2 专家系统核心故障诊断的基本结构诊断的基本思想。

电力系统输电网络的故障诊断总体上是一个执果索因、逐步求精的过程,所以考虑到故障信息的分层特性及实时性的要求,采用正反向混合推理的控制策略,进行故障元件的判断。

核心诊断程序包括五个数据库:实时数据库、知识库、报警信息库、结果库解释库;启动检测程序后,先后经过正向推理、反向推理给出结论并生成报告,通过人机接口展示结果。

3 正向、反向判断的推理过程(1)正向推理或前向推理,又称数据驱动的推理,其推理过程是从条件出发推出结论。

具体正向诊断推理,就是由接收到的实时报警信息驱动,在由跳闸开关隔离的故障区域内,利用动作保护的保护范围取交集的方法,确定可能的故障元件,最后按照故障可信度的大小,对可能故障的元件进行排序。

电路故障诊断技术的研究与应用在现代工业生产中，电路故障的诊断和维修是一个非常重要的环节。

电路故障的出现不仅会导致设备的停工，影响生产效率，还可能会引发安全事故，给企业带来不小的经济损失和声誉损害。

如何快速、准确地诊断电路故障，成为工程技术人员需要考虑的问题。

目前，随着电力电子技术的不断发展，电路故障诊断技术也得到了很大的改善和发展。

本文将介绍电路故障诊断技术的研究现状和应用前景。

一、电路故障诊断技术的现状1. 线路测试技术线路测试技术是一种用于测试电路实际运作情况的技术。

通过测量电路中的电压、电流等各种指标来判断电路的运作是否正常。

该技术在工业生产中应用非常广泛。

目前，线路测试技术已经发展成为一种复杂的测试方法，可以使用数字化仪器来测试各种不同类型的电路。

2. 故障分析技术故障分析技术是一种用于诊断电子元件和电路故障的技术。

该技术通过模拟电路的各种运作情况来确定故障原因。

故障分析技术分为两种类型：传统故障分析方法和专家系统故障分析方法。

传统故障分析方法主要依赖工程技术人员的经验和技能来判断故障原因。

而专家系统故障分析方法则是通过使用专门的软件来模拟故障状态，帮助工程技术人员确定故障原因。

3. 区块故障诊断技术区块故障诊断技术是一种新型的电路故障诊断技术。

该技术基于智能故障分析方法，通过分析电路中的故障区块来判断故障原因。

区块故障诊断技术主要依赖计算机来进行故障分析和诊断，具有非常高的效率和准确率。

二、电路故障诊断技术的应用前景电路故障诊断技术在工业生产中具有非常广泛的应用前景。

随着科技的不断发展，电路故障诊断技术也在不断地发展和创新。

下面是电路故障诊断技术未来的应用前景。

1. 智能化电路测试现代工业生产中，随着智能化技术的发展，智能化电路测试正在逐渐兴起。

智能化电路测试可以使用智能仪器和计算机来进行电路测试和诊断，大大提高测试效率和准确率。

2. 数据驱动电路故障诊断数据驱动电路故障诊断是一种新型的电路故障诊断方法。

电力系统中基于人工智能的故障诊断与恢复策略研究随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，故障诊断与恢复策略对于电力系统的运行和稳定性变得越来越重要。

传统的故障诊断方法往往需要依赖人工经验和专业知识，效率低下且容易受到主观因素的影响。

而基于人工智能的故障诊断与恢复策略则能够充分利用大数据和机器学习技术，提高故障诊断的准确性和效率，减少故障对电力系统的影响。

一、基于人工智能的故障诊断技术人工智能在故障诊断领域的应用主要包括机器学习、深度学习和专家系统等技术。

机器学习技术通过对历史故障数据的学习和分析，可以建立故障预测模型或故障分类模型，用于判断电力系统的故障类型和发生概率。

深度学习技术则可以提取更高级别的特征，实现对复杂故障情况的判断和预测。

专家系统则是基于专家知识和规则构建的推理系统，通过与用户进行交互，可以提供准确的故障诊断结果和相应的恢复策略。

二、基于人工智能的故障恢复策略故障恢复策略是在发生故障后，对电力系统进行修复和恢复的一系列操作和措施。

基于人工智能的故障恢复策略主要包括智能设备管理、智能分布式发电和协同控制等。

智能设备管理通过对设备状态和性能数据的监测和分析，可以提前发现设备故障，并进行相应的维护和修复。

智能分布式发电技术则可以实现对分布式电源的优化管理，确保系统在故障情况下仍能正常供电。

协同控制技术可以实现对多个子系统的协同运行和故障自动隔离，提高电力系统的鲁棒性和可靠性。

三、挑战与问题尽管基于人工智能的故障诊断与恢复策略在理论和实践中取得了一定的进展，但仍面临一些挑战和问题。

首先，电力系统的复杂性和不确定性使得故障诊断和恢复变得更加困难。

其次，大数据的应用和数据安全问题也是当前亟待解决的难题。

此外，人工智能算法的解释性和可解释性也是一个需要关注的问题，因为对于电力系统来说，安全性和可靠性是至关重要的。

最后，人工智能技术的应用和普及需要大量的技术人才和专业知识的支持，这也是一个需要解决的问题。

基于AI的计算机故障诊断技术研究一、引言随着计算机技术的快速发展，计算机故障诊断技术也在不断地进步和提高。

作为计算机领域的重要组成部分，故障诊断技术影响着计算机的可靠性和稳定性。

随着人工智能技术的应用，基于AI的计算机故障诊断技术成为了研究热点。

本文将从计算机故障诊断技术的发展历程出发，介绍基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状、应用场景、发展趋势以及存在的问题和挑战。

二、计算机故障诊断技术的发展历程计算机故障诊断技术的发展可以追溯到上世纪初期。

当时，计算机故障通常由计算机技术人员进行排除，并且这种排除往往是一个漫长的过程。

随着计算机技术的提高和计算机系统结构的复杂化，故障诊断的难度也越来越大。

在上世纪六七十年代，人工智能技术开始应用于计算机故障诊断。

专家系统被广泛地应用在故障诊断领域。

然而，由于许多故障是与时间有关的，因此只是关注静态的知识是不够的。

为了克服这个问题，案例推理技术被提出并应用到故障诊断中。

随着案例推理技术的应用，故障诊断的准确性和效率得到了大幅提高。

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于AI的计算机故障诊断技术也取得了长足的进展。

三、基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状在计算机故障诊断技术中，基于AI的方法被广泛应用。

主要分为如下几种：1. 基于专家系统的故障诊断专家系统是一种模仿人类专家的系统，把专家的经验知识规则化，并通过计算机程序实现。

基于专家系统的故障诊断技术利用计算机模拟人类专家的诊断过程，将各种知识、规则和方法进行存储和管理，并通过推理机构进行诊断。

2. 基于机器学习的故障诊断机器学习是关于从数据中获取知识的一门学科。

基于机器学习的故障诊断技术将数据作为输入，利用算法进行训练，通过学习隐含在数据中的规律和特征，从而实现诊断。

3. 基于深度学习的故障诊断深度学习是机器学习的一种，是一种通过建立多层神经网络来模拟人类的学习过程，从而实现自动化的学习和预测的技术。

基于深度学习的故障诊断技术利用深度神经网络对输入的数据进行处理和分析，通过学习预测和分类的模型，从而实现故障诊断。