基于粗糙集与神经网络的煤矿供电单相接地故障诊断

"煤矿井下供电网单相接地故障诊断方法" 在煤矿井下供电系统中，单相接地故障是一个常见的问题，可能导致设备损坏、生产中断甚至威胁矿工安全。为了解决这一问题并提高故障诊断的精确性，研究者提出了一个结合粗糙集理论和复小波变换的创新方法。当单相接地故障发生时，特征信号在采样传输过程中会损失部分能量，这会影响后续的诊断效果。为解决这个问题，研究中采用了粗糙集理论对采样数据进行信号强化处理，以弥补能量损失。 粗糙集理论是一种处理不完整或不确定信息的数学工具，它可以帮助从原始数据中提取有用信息，并减少冗余，提高数据处理的效率。在本研究中，粗糙集理论被用于强化采样数据中的故障特征，使信号更清晰，便于后续分析。 处理后的特征信号通过复小波变换进行进一步处理。复小波变换是一种强大的信号分析工具，它可以同时捕捉信号的时域和频域特性，特别是对于瞬态信号的检测尤为有效。在本研究中，复小波变换被用来提取故障特征的暂态分量，并将其归一化，作为神经网络训练和测试的输入向量。 神经网络作为一种强大的机器学习模型，可以学习和识别模式，以进行故障诊断。然而，传统的神经网络训练可能受到局部最优解的影响，导致诊断效率和精度下降。因此，研究者提出了一个改进的自适应优化算法来改善这一情况。这种算法能更好地搜索解决方案空间，避免陷入局部最优，从而对广义回归神经网络的平滑因子进行全局寻优，构建出最佳的故障选线模型。 实验结果显示，采用这种方法进行故障诊断具有训练速度快、误判率低的优势，满足了煤矿井下供电系统对高效、高精度故障诊断的需求。这一方法的应用有助于及时发现和处理单相接地故障，从而提高系统的稳定性和安全性，减少潜在事故风险，保障矿井的正常运行和人员安全。 这项研究提供了一种结合粗糙集理论、复小波变换和改进的自适应优化算法的煤矿井下供电系统单相接地故障诊断新方法，不仅提升了诊断的准确性，还提高了处理速度，对矿井安全具有重大意义。