《表2 特征量在正常和故障时的统计值》

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《基于多重分形-贝叶斯融合算法的变压器绕组机械状态识别》

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选取额定负载电流工况下绕组正常与松动振动信号谱参数αfmax、αmin各50组作为的贝叶斯分类器的训练样本，分类器先验概率设置为正常50%，松动故障50%，选用高斯正态分布函数处理样本数据，由该分类模型得到的特征量参数αfmax、αmin在正常和故障状况下的期望与标准差如表2所示；特征量高斯二维分布图如图8所示。