基于DGA与神经网络融合的变压器故障诊断方法

作者：赵峰，刘君 日期：2008-12-26/span> 浏览：3681 查看PDF文档

基于DGA与神经网络融合的变压器故障诊断方法

赵峰，刘君
(西藏职业技术学院 机电系，西藏 拉萨 850000)

摘要：针对传统油中溶解气体分析法(DGA)的诊断方法存在的问题，提出了一种融合传统的DGA方法与人工神经网络的综合诊断方法。利用改良的三比值法、特征气体法、无编码比值法等传统DGA方法以及基于径向基函数(RBF)神经网络方法，分别进行了初级诊断，最后综合考虑了各种故障类型下初级诊断结果的可靠性差异，采用模糊积分的方式将初级诊断的结果进行了融合，并通过仿真验证了该方法的有效性。
关键词：变压器故障诊断；油中溶解气体分析法；神经网络；模糊积分；Choquet积分；信息融合
中图分类号：TM407文献标识码：A文章编号：1001-4551(2008)11-0027-04

Transformer fault diagnosis approach based on DGA and neural network
ZHAO Feng, LIU Jun
(Department of Electromechanical, Xizang College of Vocational Technology, Lasa 850000, China)
Abstract: A novel transformer fault diagnosis approach based on traditional dissolved gas analysis(DGA) and artificial neural network was proposed, for the sake of overcoming the deficiency of present DGA approaches. Firstly, primary diagnosis using traditional DGA approaches such as improved three|ratio approach、characteristic gas approach、non|code ratio approach as well as radial basis function(RBF) neural network approach was carried out, respectively. At last, the primary diagnosis results using fuzzy integral technology were fused. The simulation results show the efficiency.
Key words: transformer fault diagnosis; dissolved gas analysis(DGA); neural network; fuzzy integral; Choquet integral; information fusion
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