基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障诊断研究

• 作者: 江玉蓉 葛永丰
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 粗糙集 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 574-578
• 页数: 5页
• 分类号: TM41|TP183
• 字数: 3203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2014.06.017

摘要

提出了一种基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障综合诊断方法.利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,并引入可辨识矩阵,更加快速地去除故障冗余属性,减小了约简过程的复杂度.将得到的最小决策表作为改进的概率神经网络的训练样本,提高了PNN的训练速度和诊断的准确率.实例证明,该模型不仅能在信息不完备的情况下进行有效诊断,而且可以提高诊断速率及正判率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江玉蓉	上海电力学院电气工程学院	11	151	5.0	11.0
2	葛永丰	核电秦山联营有限公司运行部	1	4	1.0	1.0