【摘 要】
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为解决传统灰熵关联度算法中标准序列难以确定、故障隶属度分辨率差等问题，提出新的灰熵关联度诊断算法。采用C—Means模糊聚类算法，将若干典型样本组成的故障空间聚成c个灰类，
【机 构】
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中南大学物理科学与技术学院,北京华电云通电力技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50277039)
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为解决传统灰熵关联度算法中标准序列难以确定、故障隶属度分辨率差等问题，提出新的灰熵关联度诊断算法。采用C—Means模糊聚类算法，将若干典型样本组成的故障空间聚成c个灰类，并得到c个最优聚类中心。以上述聚类为基础，将主成分分析应用于灰熵关联度，建立一种以模糊聚类和主成分分析为基础的灰熵关联度诊断变压器故障的新模型。实践结果表明，文中方法能大幅度提高故障隶属度的分辨率，故障诊断准确度达到了94％，从而为变压器故障诊断提供一条新的有效途径。
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