《表7 不同方法的故障诊断准确率》

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《基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断》

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为进一步综合衡量本文诊断方法的优越性，进行三比值法、BPNN、以及单核SVM同本文多层次故障诊断的总体评价；其中，BPNN及单核SVM并不采用多层诊断，直接设定正常、中/低温过热、高温过热、低能放电、高能放电5种状态。其最终诊断结果如表7，表8则详细列举了验证样本集中9组典型样本的诊断实例。由表7、表8可知，本文方式比三比值法，BPNN准确率平均要高出9%以上；对于三比值法缺失编码的样本，如样本1与6，以及BPNN误诊样本，如样本4与9；本文方法皆能获得正确的诊断结果。这是由于三比值法存在的比值编码缺失、编码界限绝对，以及BPNN存在的局部极值等问题，都易造成较多样本的误诊。同时，单核SVM较前两种方式达到了87.21%较好的诊断效果，然而本文基于MKSVM的诊断却更具优势，获得了更高的90.04%的准确率。可见，本文方法通过多种核函数的组合进一步加大了最优核函数搜索空间，可有效处理单核SVM无法处理的多源不均衡样本数据的非线性性，并克服三比值法与BPNN的缺陷，具备更准确的诊断结果。