首页|基于DGA和HMM的小样本变压器故障诊断算法

基于DGA和HMM的小样本变压器故障诊断算法

Small Sample Transformer Fault Diagnosis Algorithm Based on DGA and HMM

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法需要大量训练样本,而实际应用中缺乏样本的问题,提出在小样本情况下一种应用基于DGA和隐马尔科夫模型(HMM)的变压器故障诊断算法.该算法利用DGA提取变压器的故障特征,使用HMM作为变压器故障诊断分类器,并对HMM模型的训练算法进行改进,引入比例因子和多观测序列.试验结果表明:使用公开数据集IEC TC 10 作为变压器故障数据集,将本算法与常用于小样本情况的SVM、决策树算法相比较,本算法的变压器故障诊断正确率更高.

dissolved gas analysis in oilhidden Markov modelBaum-Welch algorithmtransformerfault diagnosis

刘敏、王洪申、魏泰

展开 >

兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州 730050

甘肃省特种设备检验检测研究院,甘肃 兰州 730050

油中溶解气体分析 隐马尔科夫模型 B-W算法 变压器 故障诊断

2023

10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2023.04.008

机械制造与自动化
南京机械工程学会 南京机电产业（集团）有限公司

机械制造与自动化

CSTPCD
影响因子：0.29
ISSN：1671-5276
年,卷(期)：2023.52(4)
  • 5