粗糙集和贝叶斯网络组合诊断变压器故障

针对油浸式变压器故障诊断中信息伴随着随机性、复杂性和不确定性的特点,为了获得更高的诊断率,提出了粗糙集和贝叶斯网络组合诊断模型。在处理不确定性问题方面贝叶斯网络能力很强,粗糙集对离散后的条件属性约简去除冗余信息得到最简决策表后作为贝叶斯网络分类模型的输入,降低了网络结构的复杂性和减少了获取故障属性的难度。对搜集到的数据进行对比测试表明其诊断效果要比单独使用粗糙集或贝叶斯网络分类器的方法更优。最后采用具体的变压器故障实例来测试该方法的可行性。