基于RS优化的电力变压器故障诊断方法

• 作者: 姬引飞 宋玉琴 朱紫娟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 电力变压器 故障诊断 粗糙集 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 电源技术
• 页码范围: 152-155
• 页数: 4页
• 分类号: TN710-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2015.24.043

摘要

针对现有的故障诊断技术应用在电力变压器故障诊断中存在的冗余信息过多，诊断结果不准确等问题将粗糙集理论与概率神经网络相结合，先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最大限度的约简，再经概率神经网络进行故障模式分类，可简化故障诊断网络规模，且相比于单一的概率神经网络的诊断方法，能够更精确地诊断出变压器故障类型，其研究成果在油浸式电力变压器故障诊断方面具有广阔的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉琴	西安工程大学电子信息学院	37	151	7.0	10.0
2	姬引飞	西安工程大学电子信息学院	6	56	4.0	6.0
3	朱紫娟	西安工程大学电子信息学院	5	56	4.0	5.0