《表3 归一化处理后的数据样本示例》

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《基于深度信念网络的变压器故障诊断》

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特征气体变量选取C2H6、H2、CH4、C2H4、C2H2、CO、CO2作为DBNs的输入，低温过热故障LT（温度低于300℃）、中温过热故障MT（温度范围300~700℃）、高温过热故障HT（温度高于700℃）、局部放电故障（PD）、低能放电故障（LD）、高能放电故障（HD）、低能放电过热故障（LDT）和高能放电过热故障（HDT）8种故障特征作为DBNs的输出。训练集的样本示例见表2，由于采集到的数据在数值大小上差异较大，为了减小计算的复杂程度，降低计算误差，采用计算式对各输入变量进行归一化处理，以提高诊断的准确率，其中xnew表示归一化后气体的含量值；x表示气体原始含量值；xmin表示采集到的该类气体含量的最小值；xmax表示采集到的该类气体含量的最大值。归一化处理后的数据样本示例见表3。