提出了与神经网络结合的模糊变压器故障诊断新方法,克服了一般模糊诊断学习困难的局限;通过与模糊判决矩阵的对应关系,发现神经网络系统的权值矩阵就是模糊诊断里面的判决矩阵.模糊神经网络、组合神经网络和判决树3种方法对故障样本的正判率分别为90.4%、75.4%、83.3%,这表明模糊神经网络方法的有效性与可行性,它弥补了DGA试验相近故障识别率低的不足,克服了组合神经网络无"可塑性"的缺陷,避免了判决树对样本选择的强烈依赖,使故障诊断准确度大为提高;也说明了DGA和其它电气试验相结合综合分析的必要.
电力变压器 故障诊断 模糊神经网络