基于信息融合的变压器故障多级诊断方法

• 作者: 刘春明 张爱兰 朱彦玮 李晓磊 杨琦欣 许志元
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TM411
• 字数: 3946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3175.2019.06.004

摘要

建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息.采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位.通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨琦欣		3	5	1.0	2.0
2	李晓磊		6	8	1.0	2.0
3	张爱兰		3	8	1.0	2.0
4	许志元		4	2	1.0	1.0
5	刘春明		3	17	2.0	3.0
6	朱彦玮		1	1	1.0	1.0