改进证据理论与神经网络集成的变压器故障诊断

• 作者: 段志梅 程加堂 艾莉
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 证据理论 合成规则 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（14）
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: TM411
• 字数: 3885字
• 语种: 中文

摘要

针对变压器故障类型的多样性以及故障信息的不确定性等问题，提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为实现Dempster合成规则在强冲突证据间信息融合后可信度分配的合理赋值，引入了信任系数的概念，对融合结果进行修正，并应用于最大-最小蚂蚁系统与神经网络算法所形成证据体的合成之中。实验仿真结果表明，该方法可以在初级诊断模块的判断结果出现严重分歧的情况下，仍得到较好的符合性判定结论，从而实现对变压器故障的有效诊断。