基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断

被引:21
作者
董立新
肖登明
李喆
刘奕路
机构
[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院,美国弗吉尼亚理工大学电气工程系上海市,上海市,上海市,弗吉尼亚
关键词
故障诊断; 变压器; 粗糙集; 径向基函数神经网络; 数据挖掘;
D O I
暂无
中图分类号
TM41 [电力变压器]; TM855 [绝缘的试验与检查];
学科分类号
080801 ; 080803 ;
摘要
充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简的规则集,将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断;另一方面,将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本,作为模糊RBF神经网络的训练样本集,同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子,在此基础上构建改进的4层RBF神经网络,用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验,系统具有较好的分类诊断能力。
引用
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页数:5
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