改进的隔爆开关储能电容故障诊断方法：基于信息融合与模糊熵

本文主要探讨了在隔爆开关永磁机构的储能电容故障诊断中，传统单一判据方法存在的误判问题。针对这一挑战，研究者刘晓明、牟龙华和张鑫提出了一个基于信息融合的创新解决方案。他们首先深入分析了储能电容的失效机理，识别出关键的故障特征参数，这些参数对于准确评估电容状态至关重要。 他们强调了避免经验赋值主观性的必要性，为此引入了模糊熵的概念，设计了一个最小模糊度优化模型。这个模型用于求解模糊系统中隶属度函数的未知参数，确保了诊断过程的客观性和准确性。通过构建基于模糊隶属度的电容状态基本概率分配函数，他们能够量化不同故障信息的概率分布，这为多源故障信息的融合提供了数学基础。 文章利用D-S（ Dempster-Shafer）证据合成规则，有效地整合了各种故障证据，这是一种处理不确定性和不完备信息的方法。D-S规则允许在不完全信息下做出合理的决策，通过这种方式，研究者能够综合判断储能电容的实际状态。 通过现场采集的数据，该方法被实际应用到对储能电容的诊断中，得出的评估结果验证了所提方法的有效性。结果显示，与传统方法相比，基于信息融合的诊断方法能够显著降低误判率，提高了储能电容故障检测的精度和可靠性。 此外，本文还关注到了学术界的广泛兴趣，将其归类为“行业研究”领域，并引用了国家自然科学基金和中国博士后科学基金的支持，体现出研究的理论支持和实际应用价值。关键词如“储能电容”，“失效诊断”，“D-S证据理论”，“模糊隶属度”和“模糊熵”突出了研究的核心技术点。 这篇文章为电力设备尤其是隔爆开关的储能电容失效诊断提供了一种更为精准和鲁棒的方法，对于提升工业设备维护的效率和安全性具有重要意义。