【摘 要】
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针对变压器状态检修，本文提出了基于符号动力学对变压器内部故障进行在线检测的方法。此方法无需外部传感器，可以快速有效发现变压器潜在内部故障以及严重程度。首先建立起变压
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金（50925727）湖南省科技计划项目（2010FJ3035）
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针对变压器状态检修，本文提出了基于符号动力学对变压器内部故障进行在线检测的方法。此方法无需外部传感器，可以快速有效发现变压器潜在内部故障以及严重程度。首先建立起变压器内部故障非线性数学模型并仿真出不同程度的匝间短路故障，获取源边非线性电流信号并符号序列化，对符号化后的序列构建马尔科夫概率转移矩阵并建立起信号异常度测量机制。仿真结果表明随着匝间短路故障程度的加深，符号动力学方法能够有效诊断出对故障电流信号与正常信号之间的差异，此为变压器状态检修提供了坚实的依据。在此基础上，本文结合现场故障数据进行了验证分析
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