基于粗糙集和遗传算法的变压器故障诊断方法

本文针对基于变压器油中溶解气体的故障诊断方法不能有效地把溶解气体的绝对值和比值进行有机结合、断点划分过于绝对且缺少针对性、应用粗糙集进行约简时采用的方法不适合进行大规模数据的全局最优解求取等问题,提出了一种粗糙集和遗传算法相结合的约简算法,将溶解气体的绝对值和比值作为原始规则进行有针对性的处理,从而获得最终的结果。算法首先将连续属性的离散化、属性约简和值约简都统一转化为可辨识矩阵的化简问题,利用遗传算法的全局并行寻优能力对这一类问题进行统一处理,有效地提高了算法的执行效率和连贯性,从而保证得到全局最优结果。将建立的专家系统应用于某特定型号220 kV主变压器(隔膜式),获得了较为满意的诊断结果,与当前应用较多的另外7类方法进行比较,验证了本文提出方法的有效性和实用性。