基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断

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摘要：充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力，基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置，对经离散化的样本集进行约简，形成精简的规则集，将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断；另一方面，将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本，作为模糊RBF神经网络的训练样本集，同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子，在此基础上构建改进的4层RBF神经网络，用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验，系统具有较好的分类诊断能力。

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关键词：故障诊断 数据挖掘 变压器 电力变压器 神经网络 故障诊断 变压器 粗糙集 径向基函数神经网络 数据挖掘