变压器油色谱分析对变压器的运行和维护具有重要意义,聚类算法是油色谱分析的一种重要智能算法.但是传统模糊聚类算法(FCM)无法实现变压器油中溶解气体分析(DGA)数据的有效故障分类.该文针对传统FCM隶属度函数存在较多局部极值点的缺陷,重构了FCM的隶属度计算方法.通过构建指数形式的相似性函数,得到随距离单调变化的隶属函数,消除了隶属度函数的局部极值点;将相似性计算分为两个步骤,先根据样本每个属性计算子相似性,再融合得到样本的综合相似性,进而得到隶属度.实例分析表明,该方法提高了FCM进行DGA故障模式识别的能力,改善了算法的分类性能,具有重要的现实应用价值.
模糊聚类分析 变压器 故障诊断 油中溶解气体分析