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贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断
引用本文:朱永利,吴立增,李雪玉. 贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断[J]. 中国电机工程学报, 2005, 25(10): 0-165
作者姓名:朱永利  吴立增  李雪玉
作者单位:电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学),河北省,保定市,071003
摘    要:由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性。其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器。实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断,具有处理信息缺失多的能力和容错特性,克服了粗糙集刚性推理的弱点,其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗糙集的方法。

关 键 词:电力变压器 故障诊断 贝叶斯分类器 粗糙集
文章编号:0258-8013(2005)10-0159-07
收稿时间:2005-02-04
修稿时间:2005-04-08

SYNTHESIZED DIAGNOSIS ON TRANSFORMER FAULTS BASED ON BAYESIAN CLASSIFIER AND ROUGH SET
ZHU Yong-Li,WU Li-zeng,LI Xue-yu. SYNTHESIZED DIAGNOSIS ON TRANSFORMER FAULTS BASED ON BAYESIAN CLASSIFIER AND ROUGH SET[J]. Proceedings of the CSEE, 2005, 25(10): 0-165
Authors:ZHU Yong-Li  WU Li-zeng  LI Xue-yu
Abstract:
Keywords:Power transformer  Fault diagnosis  Bayesiannetwork classifier  Rough set  Uncertain inference
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