基于RS-FNN电气设备故障智能诊断技术的研究

【摘要】：针对煤矿电气设备运行维护的现状，电气设备在发生故障时，所出现的征兆具有一定的模糊性，本文由此引出了模糊理论，以变压器为例，把模糊神经网络技术应用于电气设备故障诊断。对于复杂故障现象，如两个故障同时存在，采用了粗糙集理论进行分析。在对某一故障进行故障诊断确定后，用多层神经网络技术对故障进行精确定位诊断。如果说单层神经网络故障诊断实现了故障类型的确定，那么多层神经网络故障诊断不仅确定了故障类型，而且能确定故障发生的位置。 本文在分析了电气设备故障诊断技术后，设计了校企合作项目电气设备故障在线监测诊断系统，该系统采用局域网智能故障诊断+远程故障诊断方式，其思想是：在现在的远程故障诊断还未完全成熟时，先期对于煤矿内的电气设备建起一套实时监测故障诊断系统，系统设有internet接口，再与internet相连，实现电气设备远程故障诊断。 本文把当今发展起来的先进故障诊断理论与互联网技术引入到煤矿领域，实现偏远煤矿电气设备在线监测与故障远程诊断，能很好地解决煤矿发展所面临的高层次人才短缺的瓶颈问题。 新型复杂的电气设备越来越广泛地运用于煤矿生产当中，传统的事后维修不能满足煤矿的安全生产要求，因此，对煤矿企业的电气设备进行在线监测诊断，实现预测维修，必将对煤矿的安全生产和效益产生积极的推动作用。