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基于贝叶斯网络分类器的变压器综合故障诊断方法
被引:56
作者:

吴立增
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朱永利
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苑津莎
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机构:
[1] 华北电力大学电气工程学院,华北电力大学电气工程学院,华北电力大学电气工程学院保定,保定,保定
来源:
关键词:
电力变压器;
故障诊断;
贝叶斯网络;
贝叶斯网络分类器;
D O I:
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2005.04.008
中图分类号:
TM411 [油浸式电力变压器];
学科分类号:
080801 ;
摘要:
鉴于电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,本文提出了一种基于贝叶斯网络分类器的以溶解气体分析为主结合其他电气试验结果的变压器综合故障诊断方法,并建立了变压器朴素贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型。文中详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性。该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果。实例验证表明了该方法的有效性。
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莫娟
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王雪
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董明
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苑森淼
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王辉
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王永强
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律方成
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李和明
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朱永利
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机构: 华北电力大学电气工程学院,华北电力大学电气工程学院,河北农业大学机电工程学院,河北农业大学机电工程学院 河北保定

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苏海锋
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王华伟
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周经伦
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律方成
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刘云鹏
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李和明
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机构: 国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学

胡茑庆
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机构: 国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,国防科技大学

秦国军
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尚勇
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闫春江
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机构: 西安交通大学

严璋
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李卫东
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机构: 东北电力学院!吉林吉林

孙启忠
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机构: 东北电力学院!吉林吉林