[发明专利]结合RVM和DBN的变压器故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 201811090244.8 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109298258A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 周步祥;邹家惠;袁岳;陈实;罗燕萍;陈鑫;张致强;刘治凡 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 610044 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合RVM和DBN的变压器故障诊断方法及系统，根据基于DGA数据诊断变压器故障的原理，结合DGA数据的特点，用DGA数据分别同时训练RVM和DBN，然后先利用模型中的RVM进行放电和过热故障二分类，再用DBN进行具体的故障诊断，最终输出诊断结果，相比现有技术具有较高的精度，相比单一的基于DBN、SVM或ANN的变压器故障诊断方法，本发明能够更好地提取故障特征信息，诊断出多重故障，克服了基于DBN、SVM或ANN的变压器故障诊断方法只能诊断单一故障的局限性。 | ||
| 搜索关键词： | 变压器故障诊断 故障特征信息 变压器故障 诊断 多重故障 故障诊断 过热故障 数据诊断 诊断结果 二分类 放电 输出 | ||
【主权项】：
1.一种结合RVM和DBN的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：初始化RVM参数和DBN参数；输入DGA样本数据，所述DGA样本数据覆盖所需诊断的各类故障；根据输入的DGA样本数据计算与各类故障对应的期望输出；基于所述期望输出，训练结合RVM和DBN的故障诊断模型，所述故障诊断模型包括四个子模型：两个线性分类RVM模型和两个用于具体故障诊断的DBN模型；利用所述故障诊断模型对变压器进行故障诊断。
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