中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2013年
9期
75-79
,共5页
吕启深%曾辉雄%姚森敬%黄荣辉%张海龙
呂啟深%曾輝雄%姚森敬%黃榮輝%張海龍
려계심%증휘웅%요삼경%황영휘%장해룡
变压器%故障诊断%决策表%贝叶斯网络%粗糙集%知识约简
變壓器%故障診斷%決策錶%貝葉斯網絡%粗糙集%知識約簡
변압기%고장진단%결책표%패협사망락%조조집%지식약간
transformer%failure diagnosis%decision table%Bayesian network%rough sets%information reduction
贝叶斯网络处理不确定性问题的能力可以很好地解决变压器故障诊断中因数据不完整而难以得到可靠结论的问题.为此,将贝叶斯网络分类器和粗糙集约简理论相结合,基于专家知识及统计数据建立贝叶斯网络分类模型,并综合运用色谱数据及电气试验数据作为变压器故障诊断的属性集输入,实现概率推理及对可能故障类型的排序,提高诊断结论的可靠性.此外,利用粗糙集约简理论对贝叶斯网络分类模型进行最小约简,降低网络结构的复杂性,减小模型所依赖的输入量,以更切合实际诊断情况.实验证明,该方法具有处理信息缺失的能力及容错特性,准确率较高,是一种变压器故障诊断的有效方法.
貝葉斯網絡處理不確定性問題的能力可以很好地解決變壓器故障診斷中因數據不完整而難以得到可靠結論的問題.為此,將貝葉斯網絡分類器和粗糙集約簡理論相結閤,基于專傢知識及統計數據建立貝葉斯網絡分類模型,併綜閤運用色譜數據及電氣試驗數據作為變壓器故障診斷的屬性集輸入,實現概率推理及對可能故障類型的排序,提高診斷結論的可靠性.此外,利用粗糙集約簡理論對貝葉斯網絡分類模型進行最小約簡,降低網絡結構的複雜性,減小模型所依賴的輸入量,以更切閤實際診斷情況.實驗證明,該方法具有處理信息缺失的能力及容錯特性,準確率較高,是一種變壓器故障診斷的有效方法.
패협사망락처리불학정성문제적능력가이흔호지해결변압기고장진단중인수거불완정이난이득도가고결론적문제.위차,장패협사망락분류기화조조집약간이론상결합,기우전가지식급통계수거건립패협사망락분류모형,병종합운용색보수거급전기시험수거작위변압기고장진단적속성집수입,실현개솔추리급대가능고장류형적배서,제고진단결론적가고성.차외,이용조조집약간이론대패협사망락분류모형진행최소약간,강저망락결구적복잡성,감소모형소의뢰적수입량,이경절합실제진단정황.실험증명,해방법구유처리신식결실적능력급용착특성,준학솔교고,시일충변압기고장진단적유효방법.
