基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断

摘要

为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立变压器故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数。形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了变压器的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信。案例分析表明,该模型即使在只有部分征兆的情况下亦能准确诊断,对综合诊断变压器故障性质具有明显的优越性。