【摘 要】
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针对当前基于油色谱在线监测数据的诊断方法未考虑故障特征气体的时序特性,且普遍存在的阈值确定困难、典型缺陷样本数据匮乏等问题,提出基于油中溶解气体动态网络标志物模型
【机 构】
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华侨大学信息科学与工程学院,机电装备过程监测及系统优化福建省高校重点实验室（华侨大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(51477058),福建省自然科学基金(2019J01054),华侨大学研究生科研创新基金资助项目
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针对当前基于油色谱在线监测数据的诊断方法未考虑故障特征气体的时序特性,且普遍存在的阈值确定困难、典型缺陷样本数据匮乏等问题,提出基于油中溶解气体动态网络标志物模型的变压器缺陷预警与辨识方法。首先,分析油中溶解气体在线监测系统与变压器内部状态之间的映射关系,通过待诊断变压器健康状态下在线监测系统的历史时序数据建立各特征气体含量的预测模型,筛选出当前状态下对变压器状态转换过程影响较大的主要特征气体,建立基于油中溶解气体的变压器当前状态动态网络描述模型;其次,基于临界慢化理论分析变压器由健康状态向故障状态转换的
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