發電機出租電氣故障智能診斷機理分析暖步關系，建立模糊關系方程，實現智能診斷，通過軟件實現仿真運行，診斷結果準確可靠。 發電機;電氣故障;智能診斷發電機出租的運行狀態直接影響電力系統運行的安全性和經濟性，及時準確地確定運行中的故障非常重要。但是，在操作條件下監視操作條件并進行在線診斷非常困難。國內外對電力系統故障智能診斷的研究非?；钴S，但對發電機出租電氣故障診斷的研究較少。本文結合電廠和電網的運行經驗，采用人工智能原理實現發電機的電氣故障診斷。

　　由于發電機出租故障現象與故障原因密切相關，每一種故障現象都可能由一個或多個故障原因引起，而每次故障都會相應地引起某些現象。此外，存在多種大規模發電機故障，因此用精確的數學模型難以描述故障現象的復雜性和模糊性，原因和機理，難以完全依靠確定性判據來確定。故障的本質。將操作經驗與專家系統原理和模糊理論相結合，找出發電機運行中電氣故障的成因與現象之間的模糊關系，實現模糊推理對發電機電氣故障的智能診斷。 1模糊理論的引入可以解決生產在發電機電氣故障診斷過程中，模糊關系矩陣可以用來反映一些故障現象與故障原因之間的關系。具體描述如下。