基于依赖度的知识相对约简的启发式约简算法是一种新的粗糙集最优属性约简方法,本文首次将其应用于变压器故障诊断问题中,并结合粗糙集值约简方法,得到一组故障诊断的最小决策规则集,从而大大减小了编码的工作量,避免了约简属性组合查询及缺少关键属性时规则匹配所带来的不便,运算速度也相对加快.此外,该模型还可以通过丰富训练样本,修正决策表的自学习法使得诊断效果不断提高.最后结合实例分析.证明该方法的简便及有效.
电力变压器 故障诊断 粗糙集 依赖度 启发式约简