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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提供了融合频谱特性与聚类云‑证据推理的油纸绝缘老化程度诊断方法，首先，根据不同老化试样的频谱特征提取老化诊断多特征指标并利用非线性拟合构建老化特征数据库。其次，基于Kmeans聚类提出适配非线性变化指标的聚类云模型基本概率分配方法。紧接着，针对多特征量的冲突性及相关性差异，利用CRITIC‑G1综合赋权法计算各指标对应的证据修正因子，并进行基本概率再分配，利用证据融合推理得出油纸绝缘系统真实老化程度。最终，通过制备5组具备不同老化程度的复合油纸绝缘试样，并利用提出的方法对这5组数据进行验证，结果表明，所提方法不仅能够准确反映变压器油纸绝缘状态，也能在一定程度上反映试样的劣化程度，证明其可靠性。
主权项：1.融合频谱特性与聚类云-证据推理的油纸绝缘老化程度诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：样本制备与FDS测试；步骤2：构建基于频谱特征进行老化特征指标选取及老化特征数据库；步骤3：基于聚类云的证据理论划分变压器油纸绝缘状态等级；步骤4：引入CRITIC-G1综合法对辨识结果的概率进行修正；步骤5：利用D-S证据理论对变压器油纸绝缘状态等级进行推理辨识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 融合频谱特性与聚类云-证据推理的油纸绝缘老化程度诊断方法
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