【摘 要】
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文章采用模糊聚类信息融合方法实现对电力系统故障诊断过程中多个专家诊断结果的融合。该方法首先对专家故障诊断结果进行模糊化处理,得出专家识别出的故障源故障概率;在对专
【机 构】
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四川天一学院信息工程系,西华大学电气与电子信息学院
【基金项目】
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四川省学术和技术带头人培养计划项目,四川理工学院四川省人工智能重点实验室开放基金项目(项目编号:2016RYJ07)
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文章采用模糊聚类信息融合方法实现对电力系统故障诊断过程中多个专家诊断结果的融合。该方法首先对专家故障诊断结果进行模糊化处理,得出专家识别出的故障源故障概率;在对专家诊断的结果进行标准化处理后,建立相应的模糊隶属度矩阵;接着利用动态调整λ截集的聚类方法进行聚类,得出每一可能故障源的识别概率;最后根据多数一致性原则得出故障诊断结论。该方法有利于实现正确的故障诊断,减少故障诊断的不确定性,以尽快找到故障源。
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