基于点密度加权核模糊聚类的变压器故障诊断方法

摘要：

变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法.针对模糊C-均值聚类算法(FCM)用于DGA时存在可分性差和等趋势划分等问题,用样本点分布密度大小作为权值,结合核函数的增强可分性,提出点密度加权模糊核C-均值聚类算法,并将其用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断.实例分析结果表明该算法能快速、有效地对样本进行聚类,且特别适用于含有噪声样本的环境.

关键词：点密度、核函数、FCM、变压器、DGA、故障诊断、模糊理论、聚类算法

所属期刊栏目：32

分类号：TM411;TP18(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：66-69,79