【摘要】：針對現(xiàn)有的故障診斷技術應用在電力變壓器故障診斷中存在的冗余信息過多,診斷結果不準確等問題將粗糙集理論與概率神經(jīng)網(wǎng)絡相結合,先利用粗糙集理論對故障系統(tǒng)前期數(shù)據(jù)進行最大限度的約簡,再經(jīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障模式分類,可簡化故障診斷網(wǎng)絡規(guī)模,且相比于單一的概率神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法,能夠更精確地診斷出變壓器故障類型,其研究成果在油浸式電力變壓器故障診斷方面具有廣闊的應用前景。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing fault diagnosis technology has too much redundant information and inaccurate diagnosis results in power transformer fault diagnosis, rough set theory is combined with probabilistic neural network. First, the rough set theory is used to reduce the pre-stage data of the fault system to the maximum extent, and then the fault pattern is classified by the probabilistic neural network. The scale of the fault diagnosis network can be simplified, and compared with the single probabilistic neural network, the fault diagnosis method can be simplified. Transformer fault types can be diagnosed more accurately, and its research results have a broad application prospect in oil-immersed power transformer fault diagnosis.
【作者單位】： 西安工程大學電子信息學院;
【基金】：西安工程大學研究生創(chuàng)新基金項目(CX2014003)
【分類號】：TM41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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