【摘 要】
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文中提出了一种援例缺陷诊断模型,针对油色谱特征气体数据的分布特点提出了归一化超立方映射方法,将油色谱数据映射到可直接应用的超立方空间域中;同时,针对性地提出援例相似
【基金项目】
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国家电网公司科技项目（5211DS16000G）, 国网浙江省电力公司科技项目（5211DS150026）
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文中提出了一种援例缺陷诊断模型,针对油色谱特征气体数据的分布特点提出了归一化超立方映射方法,将油色谱数据映射到可直接应用的超立方空间域中;同时,针对性地提出援例相似度算法和基于计权选举的诊断结果判定方法。并通过仿真实验确定了模型中参数的选取和优化。该模型在案例库交叉验证中表现出较高的正确率,平均正确率达到88.53%,高于现有BP神经网络和支持向量机技术,能正确诊断运行中充油设备的缺陷,在工程上具有重要的实际应用价值。
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