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鉴于变压器信息的不完备性及复杂性,本文提出将条件信息熵与贝叶斯网络有机结合的变压器故障诊断方法,利用粗糙集中信息论的条件信息熵对故障征兆集的进行压缩,获得最小诊断规则;然后利用贝叶斯网络推理建立故障诊断模型,对变压器故障性质进行快速分析。最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性。