基于信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断

由于大型电力变压器具有互补性，冗余性和较强的不确定性等特点，该文将信息融合的基本思想引入到变压器的故障诊断中，在信息融合的基本框架下，利用反向传播人工神经网络和证据推理技术，建立了一种新型的油浸式电力变压器故障综合诊断的多级决策融合模型，该模型将油中溶解气体分析与常规电气试验的结论紧密结合起来，并充分借鉴现场的运行，诊断和维修经验，具有较强的知识表示及不确定性处理能力。  

基于概率推理和模糊数学的变压器综合故障诊断模型

在作者提出的电力变压器绝缘故障诊断概率模型的基础上，文章又以统计数据为依托来考察故障与征兆之间的相互关系，以及故障发生的可能性的同时，考虑了在征兆提取中的模糊边界问题。与仅用概率推理或模糊数学的方法相比，文中的方法更能真实地反映故障诊断的特性。  

谐波分析法介质损耗因数测量的误差分析

用谐波分析法进行介损测量时 ,很容易受到系统频率波动的影响 ,从而降低测量的准确度。本文在分析该算法误差机理的基础上得出了频率波动下引起测量误差的两个主要因素 :信号初相角的差异和谐波干扰 ,并据此提出了解析变换和低通滤波两种信号预处理方法。数值仿真表明改进的谐波分析算法具有良好的效果 ,并通过现场实测数据进一步验证了该算法的有效性  

用可靠性数据分析及BP网络诊断变压器故障

将ＢＰ神经网络应用于电力变压器的故障诊断，采用一种改进的ＢＰ网络学习算法，并利用可靠性数据分析中的一些基本概念对ＢＰ神经网络的输入数据进行预处理，实例证明该诊断方法具有较高的诊断准确率和应用价值。  

油浸电力变压器固体绝缘老化的诊断

分析了固体绝缘老化机理，对变压器油中糠醛含量，熔解气体含量和绝缘纸聚合度等数据进行了统计分析，提出了对现场运行变压器固体绝缘的老化状态进行判断和评估的方法。  

高压电力设备绝缘状态检测判据选择

为更及时、准确地了解变电设备的绝缘状况，除原有的停电预防性试验外，不少新的试验方法,包括停电的及带电的，已陆续被引用。介绍如何通过试验室试验、现场实践及国内外经验的吸取等逐步积累数据及经验，也为今后内规程的制订提供依据。  

用多元统计分析识别变压器过热及放电性故障

针对将神经网络应用于电力变压器故障诊断时输入矢量的选择问题，提出了一种基于多元统计分析技术的输入矢量选择方法，利用聚类分析和因子分析技术对油中溶解气体的结果进行了处理，并对输入矢量处理前、后的反向传播神经网络的分类能力进行了比较，结果表明该方法有效。  

基于范例推理的变压器油中气体分析综合诊断模型

以变压器油中溶解气体的分析结果为基础 ,建立基于范例推理的变压器绝缘故障综合诊断模型。先用三种不同的范例检索算法分别检索出与待诊变压器故障征兆相近的源范例集 ,然后经对检索的源范例进行综合判断获得和待诊变压器故障征兆最相近的最佳源范例 ,并用其信息得到待诊变压器的诊断结论。实例检验结果表明 ,该模型比现有方法有更高的诊断可靠性和实用前景。  

基于客户/服务器的绝缘诊断及管理专家系统的开发

文章介绍了一种基于客户／服务器的绝缘诊断及管理专家系统。该系统以Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ为平台，采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ网络结构，在服务器端由数据库服务器－ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ３．０开发客户端应用程序。  

高电压设备绝缘老化及状态维修的实现

简介了高压电气设备绝缘系统在多种应力联合作用下的老化规律及各种寿命模型。概述了基于绝缘老化在线监测的状态维修的必要性、实现方法和当前的研究状况。