在电力系统中，变压器是确保电能有效转换和分配的关键设备，其运行的稳定性直接关系到电力供应的质量与安全。变压器一旦发生故障，不仅会造成经济损失，还可能危及公共安全，因而对其故障进行有效预测与诊断，成为电力系统稳定运行的重要保障。 本文针对电力变压器的故障预测展开研究，重点分析油浸式变压器，并借助变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）技术与三比值诊断法。通过分析1984年和1993年的数据，这些数据序列多表现出递增趋势，本文提出了一种基于灰色理论的变压器故障预测模型。灰色理论是一种处理不确定性信息的数学方法，特别适用于数据量不足、信息不完全的系统，它能通过少量数据建立预测模型，预测未知信息。在本文研究中，首先建立了灰色预测模型，对油中溶解气体的数据进行准确预测，然后将灰色预测模型与三比值法结合，构建了一个预测变压器故障的综合模型。 通过实际数据的预测结果与实际故障情况相比较，本文对所建立模型的有效性进行了评估，并提出了模型在实际应用中的不足之处。模型的不足主要体现在两个方面：其一，由于数据采集的限制，模型可能无法充分反映实际运行中的复杂性；其二，模型目前对于突发性故障的预测能力有限，需要进一步完善以适应更多实际运行中的异常情况。 关键词变压器故障预测研究，在电力系统领域具有重要意义。它不仅能够提升故障预测的准确性和实用性，还可以为电力系统的运行管理与维护提供科学的依据。随着智能电网和物联网技术的迅速发展，未来变压器故障预测的研究方向将会是多方面、多层次的。例如，可以利用大数据技术对更长周期的数据进行分析，借助机器学习算法优化预测模型，或者将其他类型的传感器数据（如温度、湿度、振动等）纳入预测系统，进一步提升预测模型的精确度和实时性。 变压器故障预测方法的改进与创新，对于提高电力系统的运行效率、确保供电安全、降低故障带来的损失以及延长变压器的使用寿命都具有积极的推动作用。在今后的研究中，应持续关注并引入最新的技术成果，如云计算、边缘计算和人工智能算法，这些技术都有望进一步优化故障预测模型，使其更加智能化、精细化。 本文基于变压器缺陷数据的故障预测研究，不仅展现了灰色理论在电力变压器故障预测领域的应用潜力，也对推动电力系统的智能化管理提出了新的思路和方法。未来的研究者应继续深入探索，完善和丰富这一领域的方法论和技术实践，以期在保障电力系统安全稳定运行方面取得更大进展。

Java基于机器学习进行软件系统故障预测系统源码.zip

鉴于传统单一预测对非平稳信号处理不佳且滤波不足、预测精度不够等缺点,提出基于SVM-Wavelet组合算法对通风机进行故障预测,运用小波进行信号滤波和特征提取,结合SVM训练样本建立模型,最终在与Matlab无缝连接的Lab VIEW上位机软件中实现模型预测。

预测性设备故障

设备剩余寿命预测学习，CMAPSS发动机数据集

针对计量检定流水线中机械臂的运行状态监控问题，基于自适应状态观测器提出了一种机械臂故障预测与健康评估模型。充分考虑机械臂的离散输出数据，通过自适应状态观测器重构机械臂动态系统；将实际机械臂系统与期望机械臂系统比较，得到实际机械臂系统与期望机械臂系统之间的偏差；计算机械臂健康度指标，实现机械臂故障预测与健康度评估。通过系统仿真，从数值和图像角度证明了所提模型的有效性，同时验证了健康度评估指标的合理性。

人工智人-家居设计-电力变压器智能化配置和故障预测研究.pdf

第三届工业大数据竞赛-转子部件脱落故障预测数据集.zip

turbofan_failure：飞机发动机故障预测模型

３．３　智能故障诊断算法 飞机ＰＨＭ系统智能故障诊断算法依赖于人 工智能技术，常用的智能诊断方法有以下４种。 １）基于神经网络的故障诊断 将系统正常工作检测到的数据进行数据预处 理，提 取 出 特 征 量，离 线 输 入 到 神 经 网 络 进 行 学 习，获得神经网络权值，该神经网络作为系统正常 的模型［２３］。当实际系统运行时，检测系统进行处 理后与神经网络比较，当系统输出与神经网络输 出之差超出阈值，则可以判断为系统故障，如图６ 所示。 图６　基于神经网络的故障诊断 Ｆｉｇ．６　Ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ 　 　　２）基于支持向量机的故障诊断 支 持 向 量 机 （Ｓｕｐｐｏｒｔ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅｓ， ＳＶＭ）是建立 在 结 构 风 险 最 小 化 的 原 则 基 础 上， 追求有限样本下最优解的方法。ＳＶＭ 用 于 故 障 诊断实质上是一个分类问题，它根据飞机运行过 程中产生的各种信息（如振动频谱、波形特征、相 关运行参数等），判断其是否有故障，并判断故障 产生的原因和部位。采用ＳＶＭ 能在训练样本很 小的情况下很好的达到分类推广的目的，而且不 需要预先知道故障分类的先验知识，如图７所示。 图中Ｒ１、Ｒ２ 和Ｒ３ 分别为３个故障区域；ω１、ω２ 和 ω３ 分别为Ｒ１、Ｒ２ 和Ｒ３ 的权值。 图７　支持向量机故障分类 　Ｆｉｇ．７　Ｆａｕｌｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ） ３）多传感器信息融合故障诊断 信息融合是将多源信息加以智能合 成，产 生 比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。多 传感器信 息 融 合 方 法 包 括 基 于 权 系 数 的 融 合 方 法、基于参数 估 计 的 信 息 融 合 方 法、基 于 Ｄ－Ｓ推 理理论的融 合 方 法、基 于 Ｋａｌｍａｎ滤 波 的 融 合 方 法、基于模糊神经网络的融合方法和基于粗糙集 理论的融合方法等［２４］，ＰＨＭ 系统常采用的混 合 式信息融合结构如图８所示。 图８所示结 构 可 以 同 时 进 行 原 始 传 感 器 数 据和特征 数 据 的 融 合，在 数 据 融 合 的 过 程 中 可 以根据 需 要 从 原 始 传 感 器 信 号 中 寻 找 有 用 信 息，进而 有 效 提 高 运 算 结 果 精 度。然 后 再 采 用 独立故障 分 类 算 法 对 特 征 信 号 进 行 处 理，实 现 故障隔离。 ４）模糊逻辑推理 模糊逻辑推理基于隶属度函数将系统输入进 行融合，产生输出［２５］。在完成了隶属度函数度量 之后，通过诸如求和或求最大值等方法将不同隶 属度函数融合在一起，最终利用融合后的隶属度 函数计算融合输出结果，如图９所示。