【摘 要】
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电力变压器故障频发，且问题的形式具有多样性的特点。故障信息的不确定性、数据量大及无规律性等问题较为常见。因此，本文提出了在量子神经网络信息融合的故障诊断方法之上，将多
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电力变压器故障频发，且问题的形式具有多样性的特点。故障信息的不确定性、数据量大及无规律性等问题较为常见。因此，本文提出了在量子神经网络信息融合的故障诊断方法之上，将多个电力变压器故障参数信息，引入到各子量子神经网络进行局部，并进一步融合诊断，其次，将各局部诊断信息引入决策融合网络完成全局融合，最终得出诊断的5种电力变压器故障，并给出可信度评价实验仿真结果表明：量子神经网络信息融合方法有效，诊断结果具有准确性，能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中，故障正判率达到98.77%，远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法。
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