【摘 要】
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针对现有的故障诊断技术应用在电力变压器故障诊断中存在的冗余信息过多,诊断结果不准确等问题将粗糙集理论与概率神经网络相结合,先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最
【基金项目】
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西安工程大学研究生创新基金项目(CX2014003)
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针对现有的故障诊断技术应用在电力变压器故障诊断中存在的冗余信息过多,诊断结果不准确等问题将粗糙集理论与概率神经网络相结合,先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最大限度的约简,再经概率神经网络进行故障模式分类,可简化故障诊断网络规模,且相比于单一的概率神经网络的诊断方法,能够更精确地诊断出变压器故障类型,其研究成果在油浸式电力变压器故障诊断方面具有广阔的应用前景。
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