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Gaoya dianqi, 2022 为了进一步提高变压器故障诊断精度，提出基于云模型与改进D-S证据理论的变压器故障诊断方法。首先，利用油中溶解气故障样本建立各类型故障的标准云模型，并计算待测样本与故障标准云间的隶属度值；其次，根据隶属度确定不同故障下的基本概率分配；然后，利用Pignistic概率距离构建相似度并对基本概率分配进行修正，再引入平均支持度加权优化证据融合规则；最后，使用基于云模型和改进证据理论建立的诊断模型对实际案例进行测试与诊断分析。实验结果表明：基于云模型和改进D-S证据理论建立的模型故障诊断精度达88.4±2.8 ...
张宽 +5 more
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Gaoya dianqi, 2022 采用扩展模糊逻辑对变压器油中溶解气体和铁心接地在线监测数据进行故障基础概率分配计算，利用Dempster-Shafer(D-S)证据理论对各类型故障基础概率进行多源信息融合得出变压器故障诊断模型，通过10台变压器样本对模型进行验证，同时对比支持向量机和卷积神经网络故障诊断模型，得出所提出的方法从故障诊断正确率和稳定性更优。
詹仲强 +5 more
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Dianci bileiqi, 2023 为提高对金属氧化物避雷器(MOA)运行状态的准确把控能力，提出了基于多源信息融合的MOA运行状态评价方法。该方法通过评估运行巡视、带电测试与停电试验等数据对MOA运行状态的影响，建立了多源信息评价标准；应用长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)、CART决策树与D-S证据理论构建了MOA运行状态评价模型；最后运用该模型对不同变电站的3个间隔9支MOA进行跟踪测试。结果显示，该模型的评价结果与停电试验结果相一致，证明了该模型对MOA运行状态评价的有效性 ...
朱育钊, 方文田, 方逸越, 李涛
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Gaoya dianqi, 2003 在一个使用了电流与振动双传感器的断路器实时监测系统上,运用D-S证据理论、Dempster合成法则,对断路器故障进行了判断,以考察D-S证据理论用于状态监测中信息融合的可靠度。
程磊, 李正瀛, 尹小根, 何俊佳
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基于量子遗传神经网络与D-S证据理论的断路器机械特性故障诊断
Gaoya dianqi, 2018 针对目前断路器故障诊断系统诊断结果不精确的现状,提出一种量子遗传神经网络与D-S证据理论的方法,利用小波包变换和频带分析技术,得到分合闸线圈电流与机械振动波的高频及低频信号,提取2类信号每个频带的能量值分别作为2个独立的量子遗传径向基（RBF）神经网络的输入量,并得到2个初步诊断结果,最终利用D-S证据理论技术将2个RBF神经网络的评价结果融合。实验结果表明:量子遗传算法改进的RBF神经网络收敛速度快,结果精确;同时,D-S证据理论融合后的诊断结果准确度更高,并且诊断结果可信度提升。
刘建华, 周明平, 侯川川
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Gaoya dianqi, 2017 以高压开关柜为研究对象,提出了一种基于正态云模型和D-S证据理论的分层评估算法。通过对影响开关柜运行状态的指标进行聚类分层,运用正态云模型确定各指标与各评价等级的关联度,并利用改进的模糊算法进行第1层评估,在此基础上运用D-S证据理论对开关柜整体运行状态进行评估。采用KYN28A-12型号某开关柜的一次检测数据为例,通过实例验证证明了评估算法的有效性。该评估模型结构清晰,评价指标易于得到,为开关柜状态评估提供了一种新思路。
贾亚楠, 刘东明, 随慧斌
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Gaoya dianqi, 2012 随着变压器状态监测技术的发展,获得的变压器状态信息种类也越来越多。为此,提出了多信息融合的变压器健康状态评估方法。该方法通过融合粗糙集、神经网络和D-S证据理论,解决了因变压器信息参数繁多而造成的网络结构复杂和庞大等一系列问题,也为D-S证据理论中的基本可信度分配提供了有效的依据。实例表明,该方法具有较高的诊断准确性和可靠性。
齐振忠
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Gaoya dianqi, 2013 根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。
齐贺, 赵智忠, 李振华, 赵素文
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Gaoya dianqi, 2003 首先对变压器故障诊断中的可用信息进行分类,然后在分析目前诊断信息欠缺的基础上,提出信息融合诊断的思想,并针对变压器故障部位诊断,探讨了识别框架的形成、基本概率赋值函数的构造以及运用D-S证据理论进行证据组合与推理的过程,并用实例验证了该方法的有效性。
王蓓蓓 +4 more
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基于因子分析法与D-S证据理论的变压器关键参量提取和状态评估
Gaoya dianqi, 2016 变压器的状态评估是运行、检修与维护的重要依据,而变压器的评估参量类型冗余、数量繁多等是该环节工作的难点问题。针对上述问题,该文在深入分析变压器状态评估的需求和研究现状的基础上,构建了基于关键评估参量体系及D-S证据理论的多层次综合模糊评判模型。首先利用因子分析法提取并构建了关键参量指标体系;其次结合层次分析法获得评价系统中各子指标的最优权重,从而依据各自隶属度函数获得各项目层的评价结果;最后依据D-S证据理论对各项目层的评估结果进行了融合评估决策。经实例分析,该模型能有效且合理地对变压器状态进行评估。
曾丹乐 +5 more
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