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Complex environment stresses bring many uncertainties to transformer fault. The Bayesian network(BN) can represent prior knowledge in the form of probability which makes it an effective tool to deal with the uncertain problems. This paper established a BN model for the transformer fault diagnosis with practical operation dataset and expert knowledge. Then importance measures are introduced to indentify the key attributes which affect the results of transformer diagnosis most. Moreover, a strategy was proposed to reduce the number of attribute in transformer fault detection and the resource cost was saved. At last, a diagnosis case of practical transformer was implemented to verify the effectiveness of this method. 相似文献
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基于尾气分析和免疫原理的内燃机故障诊断法 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了人工免疫系统(AIS)的原理及特点,并将其引入基于尾气分析(EA)的内燃机故障诊断中.分别将内燃机正常状态和异常状态下测得的排放数据经预处理后作为AIS的自体集和非自体集,对抗体集进行刺激,从而得到有针对性的成熟抗体,利用成熟抗体集对试验样机进行故障诊断.结果表明,将AIS与尾气分析法结合起来用于内燃机的故障诊断... 相似文献
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