主成分分析在变压器故障诊断中的应用研究

被引：21

作者：

张承彪

罗运柏

文习山

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院,武汉大学化学与分子科学学院,武汉大学电气工程学院武汉,武汉,武汉

来源：

高电压技术 | 2005年 / 08期

关键词：

故障诊断; 溶解气体分析; 主成分分析; BP网络;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2005.08.004

中图分类号：

TM407 [维护、检修];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

运用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数以提取故障信息的主要特征实现了变压器的故障诊断;同时分析了诊断中该方法的应用方式与过程。实例表明,在有用信息量损失较小的前提下,该方法可以提炼故障信息而不影响分析结果。

引用

页码：9 / 11

页数：3

共 12 条

[1]

电力设备预防性试验方法及诊断技术.[M].陈化钢编著;.中国科学技术出版社.2001,

[2] 基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型 [J].

章剑光 ;

周浩 ;

盛晔 .

电力系统自动化, 2004, (14) :63-66

[3] 模糊Petri网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用 [J].

王建元 ;

纪延超 .

中国电机工程学报, 2003, (01) :122-126

[4] 三比值灰关联度分析的变压器故障诊断法 [J].

刘一 ;

倪远平 .

高电压技术, 2002, (10) :16-17+27

[5] 油气分析诊断变压器故障方法的改进 [J].

董明 ;

赵文彬 ;

严璋 .

高电压技术, 2002, (04) :6-8

[6] 诊断电力变压器故障的一种灰色关联度分析模式及方法 [J].

郑海平 ;

孙才新 ;

李俭 ;

毕强 ;

练波 .

中国电机工程学报, 2001, (10) :107-110

[7] 变压器故障诊断中溶解气体的模糊聚类分析 [J].

宋斌 ;

于萍 ;

廖冬梅 ;

罗运柏 .

高电压技术, 2001, (03) :69-71

[8] 应用特征空间矢量进行变压器故障诊断 [J].

张建文 ;

王晓华 ;

谭得健 ;

董连文 .

高电压技术, 2000, (06) :57-59

[9] 主成分分析法在故障诊断中的应用 [J].

马智明 ;

阳宪惠 .

数理统计与管理, 2000, (06) :39-40+44

[10] 用多元统计分析识别变压器过热及放电性故障 [J].

钱政 ;

尚勇 ;

严璋 .

高电压技术, 1999, (02) :6-8+12

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