SF₆电气设备故障诊断系统与方法

摘要

本发明公开了一种SF₆电气设备故障诊断系统与方法，按照SF₆电气设备分解气体成分含量与故障类型之间的关系，根据已知的分解气体成分含量及对应的故障类型，基于支持向量机训练故障诊断神经网络，并采用该神经网络对待诊断的SF₆电气设备进行诊断。另外，还可以用已知的分解气体成分含量及对应的故障类型测试故障诊断神经网络的诊断准确率，在准确率较低时重新进行训练，直至训练出的故障诊断神经网络的准确率高于阈值。利用本系统与方法只需简单的数据输入操作记得得到诊断结果，大大降低了对操作人员专业技能的要求，在对大量SF₆电气设备进行诊断时，显著提高诊断效率。