【摘 要】
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针对传统的故障诊断技术具有模型复杂，数据采集方法比较繁琐，模糊规则难以确定等问题，提出了将模糊逻辑和神经网络技术相结合的方法；首先针对变压器的故障的特点，利用模糊理论描述
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针对传统的故障诊断技术具有模型复杂，数据采集方法比较繁琐，模糊规则难以确定等问题，提出了将模糊逻辑和神经网络技术相结合的方法；首先针对变压器的故障的特点，利用模糊理论描述不确定性信息，然后采用TOPSIS方法通过对DGA的特征量数据进行模糊处理从而实现优劣的排序；最后根据优化的数据输入到BP网络中，对不同的故障状态进行识别和诊断；同时采用无线网络进行数据传输，实现了远程数据采集与故障诊断功能；分析表明，这种方法能够实现对不同故障的诊断，有效地提高了故障模式的识别能力，较传统诊断方法有较大的优势。
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