基于PNN的变压器故障诊断技术研究

MATLAB神经网络提供了43个案例，详细分析了基于PNN技术在变压器故障诊断中的分类预测应用。

Matlab程序设计实现了对excel数据的连续属性离散化，专注于变压器故障诊断数据比值的分析。

利用Matlab开发变压器的过程中，将以UTC时间表示的时间转换为太阳视在时间或太阳平均时间。

随着技术的进步，深度编码器分类模型在轴承故障诊断领域展现出广阔的应用前景。

液压泵故障诊断的老大难问题，用模糊粗糙集加数据挖掘技术来搞定，效果还挺不错的。这套方法主打一个稳和准，尤其适合那些不确定、含糊的数据，挺像平时做数据清洗时遇到的那种“感觉怪怪的”情况。 文章里先讲了数据怎么清洗、标准化、离散化，逻辑还挺清晰的。像用Z-score做标准化、离散后建决策树，这些做法实在，和前端做日志其实思路差不多。 重点是它的故障诊断模型挺有意思，模型里用到了模糊粗糙集做属性约简，不用整一堆没用的特征，效率上去了，准确率也提高了。嗯，还有个小细节是它的决策规则生成方式，像做规则引擎的逻辑。 仿真部分也不是那种“纸上谈兵”，它是搭了一个液压泵系统模拟各种故障场景来验证，数据和模型训

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

首先，阐述了数据驱动故障诊断方法的研究动机和国内外发展现状。从新的视角，将现有方法划分为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法，说明该方法在整个体系中的地位，并探讨了其数据利用及与基于分析模型的方法的比较。接着，按照新分类对基于数据驱动的故障诊断现有方法进行综述，分析并比较了各方法的区别和联系。最后，指出了数据驱动故障诊断方法的几个前景广阔的研究方向。