[发明专利]一种基于多算法融合的故障智能诊断方法在审
| 申请号： | 201910733579.5 | 申请日： | 2019-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN110488150A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 郝翔宇;王文轩;王伟;张树亮;宋文乐;蒋曦;陈宇;王万福 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司;国家电网公司;国网河北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08;G01R31/02;G06N3/12;G06N3/08 |
| 代理公司： | 13100 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 张晓佩<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 061001 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多算法融合的故障智能诊断方法，包括以下步骤：（1）基于神经网络的故障定位：神经网络故障定位流程分为两部分，包括网络训练过程和故障定位过程；（2）将遗传算法、神经网络和专家系统相融合，形成基于神经网络和遗传算法的故障诊断专家系统；（3）通过集成各类告警信息准确的分析出故障停电区域，进行故障停电信息发布，同时分析出故障停电范围。本发明为现场抢修人员提供故障点位置，减小故障排查范围，缩短巡线时间，从而提高抢修效率，提高故障智能诊断水平。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 故障智能诊断 故障定位 停电 神经网络和遗传算法 故障诊断专家系统 故障定位过程 网络训练过程 故障点位置 告警信息 故障排查 算法融合 停电信息 现场抢修 遗传算法 专家系统 减小 巡线 抢修 分析 融合 发布 | ||
【主权项】：
1.一种基于多算法融合的故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)基于神经网络的故障定位：神经网络故障定位流程分为两部分，包括网络训练过程和故障定位过程；提取特征量数据，构建好训练样本，然后进行网络训练，得到收敛的神经网络权值，将测试样本数据送入到已经训练好的神经网络中去，进行识别判断，从而得到定位的结果；/n(2)将遗传算法、神经网络和专家系统相融合，形成基于神经网络和遗传算法的故障诊断专家系统；/n(3)通过集成各类告警信息准确的分析出故障停电区域，进行故障停电信息发布，同时分析出故障停电范围。/n
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