论文摘要
在小样本条件下,结合SF6高压断路器自身特点,引入非精确概率概念,提出一种将非精确狄里赫雷模型（IDM）与贝叶斯网络相结合的断路器机械故障概率估计方法,对断路器机械故障可能性范围进行估计。首先,对表征断路器力学性能的特性参数进行状态划分;其次,根据历史数据,建立处理非精确条件概率推断问题的贝叶斯网络,并利用非精确狄里赫雷模型得到断路器机械故障样本缺乏条件下贝叶斯网络节点的非精确条件概率测度;最后运用贝叶斯网络的推理算法,根据断路器本次开断的参数估计得到在下次开断时其出现机械故障的非精确概率。该方法体现了短时间尺度下,断路器机械故障概率随其运行状态变化而时变的特点,并为小样本情况下断路器机械机构的可靠性评估以及状态检修提供了依据。通过算例验证,证明了所提方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孟晓承,韩学山,许易经,杨明,车仁飞
关键词: 高压断路器,小样本,非精确概率,贝叶斯网络,非精确狄里赫雷模型
来源: 电工技术学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)
基金: 国家自然科学基金重点项目(51477091),南方电网公司重点科技项目(ZDKJQQ00000023)资助
分类号: TM561.3
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.180191
页码: 693-702
总页数: 10
文件大小: 902K
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标签：高压断路器论文; 小样本论文; 非精确概率论文; 贝叶斯网络论文; 非精确狄里赫雷模型论文;