【摘 要】
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为了提高变压器故障诊断的准确率和效率,合理评估变压器的状态,本文采用相关向量机RVM先对变压器的过热和放电故障进行划分。用自适应神经模糊推理系统进一步对故障进行分类,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61102039),教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-11-0130),湖南省自然科学基金资助项目(14JJ7029)
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为了提高变压器故障诊断的准确率和效率,合理评估变压器的状态,本文采用相关向量机RVM先对变压器的过热和放电故障进行划分。用自适应神经模糊推理系统进一步对故障进行分类,并对故障隶属概率进行估计。实验结果表明:本文方法有很强的学习能力和特征提取能力;尤其对于存在重叠区的故障特征,用模糊集和隶属度的方法能够输出故障类型概率,对状态评估进行决策辅助;诊断率高达96.15%,且运算效率高;跟支持向量机、人工神经网络方法相比,有更好的效率和更高的准确率。
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