2008年灰色关联理论在直流电源故障定位中的高效应用

本文主要探讨了"基于灰色关联理论的线性直流电源故障分类定位"这一主题，发表于2008年的《电子器件》第31卷第6期。作者王家林、吴正国和杨宣访，来自海军工程大学电气与信息工程学院，他们在研究中将灰色关联理论应用于线性直流电源系统的故障诊断领域，以提高故障识别和决策能力。 论文的核心内容包括以下几个关键步骤： 1. 故障模式识别：通过灰色关联理论，研究者对线性直流电源系统中的故障模式进行了深入分析，识别出不同的故障类别，这是故障诊断的第一步，有助于理解故障的多样性和复杂性。 2. 故障子集划分：将复杂的故障现象划分为若干个易于处理的子集，简化了故障分析的难度，使得故障特征的提取更为精确。 3. 蚁群算法应用：引入了蚁群算法来优化和约简故障特征参数，这是一种模拟蚂蚁群体寻找食物路径的搜索算法，能够有效地减少冗余信息，提高诊断效率。 4. 合成关联度构建：将关联度和相似系数相结合，形成一个综合关联度指标，这在评估故障特征与故障模式之间的关系时提供了更全面的信息，增强了诊断的准确性。 5. 测后分析与故障定位：利用简化后的故障特征参数进行数据分析，该方法在测试后表现出较高的数据处理能力和故障定位的准确性。这种方法不仅能在故障发生后快速提供决策支持，还能帮助工程师更快地找到故障源头，从而缩短维修时间和降低维护成本。 6. 研究成果支持：该研究得到了国家自然科学基金（50677069）和国防科技重点实验室基金（9140C8402040802）的资助，显示出其在学术界和实际工程中的重要性和价值。 这篇论文是一项结合灰色关联理论与计算机智能算法的创新实践，对于提升线性直流电源系统的故障诊断效率和准确性具有显著意义。它为电力系统维护人员提供了有力的工具，以便更有效地预防和解决故障问题。