【矿井电力系统变压器故障诊断】在电力系统中，矿井电力系统的稳定运行至关重要，而变压器作为其中的关键设备，其故障诊断技术对于保障生产安全具有决定性的影响。传统的故障诊断方法，如气体分析法，虽然能检测到故障产生的特征气体，但往往难以准确判断故障的可能性。针对这一问题，一种新的诊断方法——基于直觉模糊Petri网的矿用变压器故障诊断方法被提出。
直觉模糊Petri网是一种扩展的模糊逻辑工具，它结合了模糊集合理论和Petri网的特性，能够处理不确定性与模糊性。在这个方法中，特征气体与故障之间的关系通过直觉模糊集合来描述，这使得我们可以量化气体浓度与故障概率之间的关系。直觉模糊集合不仅包含了传统模糊集合的隶属度，还引入了非隶属度，从而更全面地反映不确定信息。
在建立的直觉故障诊断模型中，各故障状态与特征气体浓度的关系通过连接弧的权重和变迁的阈值来体现。设计的直觉模糊推理算法允许我们处理这些参数，将复杂的故障诊断过程转化为直观的推理步骤。通过计算每个故障的隶属度和非隶属度，可以评估故障发生的可能性，从而提高诊断的准确性。
在实际应用中，该方法通过仿真验证了其有效性。通过分析气体浓度，能够迅速判断出矿用变压器可能出现的故障及其概率。这对于实时监控和预防性维护具有显著优势，能有效避免因变压器故障导致的生产中断和可能的安全风险。
此外，参考文献中提及的其他研究方法，如模糊Petri网，虽然为变压器的可靠性分析提供了基础，但存在精度不足的问题。直觉模糊Petri网的引入，显著提升了故障诊断的精确度，为矿井电力系统的故障预测和控制提供了一种更为精准的工具。
矿井电力系统变压器的故障诊断是一个复杂的过程，涉及到多方面的数据和不确定性分析。基于直觉模糊Petri网的方法通过引入更丰富的信息处理机制，为故障诊断提供了新的思路，有助于提升矿井电力系统的安全性和效率。未来的研究可能会进一步优化这种方法，例如集成更多传感器数据，或结合人工智能技术提升诊断智能化水平。
