[发明专利]一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统无效
| 申请号： | 201610538557.X | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN106202922A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 吴本刚 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/12;G06K9/62;G01N33/28;G01R31/12 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 赵永强 |
| 地址： | 315200 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统，包括：样本采集模块，用于采集变压器的油中溶解气体数据，并将所述油中溶解气体数据作为原始样本；数据预处理模块，用于对原始样本中的数据进行清洗和筛选预处理；样本分析聚类模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的原始样本进行聚类分析，得到训练样本和测试样本；神经网络训练模块，用于构建神经网络，并进行优化训练，确定隐藏层的个数、中心位置、宽度以及输出权值；故障类别判断模块，用于向训练好的神经网络输入训练样本，求解后验概率，判断故障类别。本发明容易实施、能够提高故障诊断正确率及工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 变压器 故障诊断 系统 | ||
【主权项】：
一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统，其特征在于，包括样本采集模块、数据预处理模块、样本分析聚类模块、神经网络训练模块和故障类别判断模块；所述样本采集模块用于采集变压器的油中溶解气体数据，并将所述油中溶解气体数据作为原始样本；所述数据预处理模块，用于对原始样本中的数据进行清洗和筛选预处理；所述样本分析聚类模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的原始样本进行聚类分析，得到训练样本和测试样本；所述神经网络训练模块，用于构建神经网络，并进行优化训练，确定隐藏层的个数、中心位置、宽度以及输出权值；所述故障类别判断模块，用于向训练好的神经网络输入训练样本，求解后验概率，判断故障类别。
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G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
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