【摘 要】
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为提高变压器故障诊断的准确率及可靠性,提出了基于MPC算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法,对变压器故障诊断技术进行了研究.首先,根据油中溶解气体分析,采用无编码比值法提取油浸式变压器的9维故障特征,并对数据样本进行归一化处理;其次,以归一化的训练样本作为输入建立基于贝叶斯网络的故障诊断模型,采用MPC算法对贝叶斯网络模型进行优化;最后,利用测试样本对故障诊断模型进行测试.为了证明所提出方法的优越性,将本文研究方法与现有故障诊断方法进行了对比.结果 表明,所提出方法的诊断正确率更高,诊断效果更好.
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院 焦作454003
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为提高变压器故障诊断的准确率及可靠性,提出了基于MPC算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法,对变压器故障诊断技术进行了研究.首先,根据油中溶解气体分析,采用无编码比值法提取油浸式变压器的9维故障特征,并对数据样本进行归一化处理;其次,以归一化的训练样本作为输入建立基于贝叶斯网络的故障诊断模型,采用MPC算法对贝叶斯网络模型进行优化;最后,利用测试样本对故障诊断模型进行测试.为了证明所提出方法的优越性,将本文研究方法与现有故障诊断方法进行了对比.结果 表明,所提出方法的诊断正确率更高,诊断效果更好.
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