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摘要:
目前变压器故障诊断中,以油色谱数据为主的诊断方法信息量不足,同时,基于单一智能算法的故障判断能力有限.鉴于此,文中构建了一种基于多信息融合的变压器故障诊断模型.该方法首先将电气试验等数据与17组油中特征气体含量比值相结合作为故障特征量,以获得更丰富的故障信息,并采用特征敏感性评估与核主元分析方法对所选定的故障信息进行特征降维融合,以实现多层面故障信息的互补.其次,将降维融合后的9维特征量分别作为BP神经网络、SVM及贝叶斯方法的特征输入,进行故障类型的初步判定.最后,若初步诊断结果不存在分歧,则直接得出结论;否则,基于证据理论方法分别计算各证据体的基本信任分配,并运用Dempster组合规则进行决策融合,以做出更合理的故障判断.实例分析表明,该方法有效解决了信息单一和方法单一的问题,且有效提高了故障识别准确率.
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文献信息
篇名 基于多信息融合的变压器故障诊断
来源期刊 高压电器 学科
关键词 变压器 证据理论 信息融合 核主元分析 故障诊断
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 103-110
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13296/j.1001-1609.hva.2018.09.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴广宁 458 6939 39.0 56.0
2 袁海满 7 7 1.0 2.0
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核主元分析
故障诊断
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