微機(jī)繼電保護(hù)測試儀出現(xiàn)異常現(xiàn)象往往被正常工作噪聲所掩蓋，特別是在發(fā)電廠、變電站等工作環(huán)境下，根本無法聽到微機(jī)繼電保護(hù)測試儀所發(fā)出的警報(bào)異常，另一個(gè)問題是異常現(xiàn)象是宏觀的系統(tǒng)級的，而故障原因卻是部件級、材料級的，而這種現(xiàn)象存在多種可能的原因，導(dǎo)致故障定位困難。
所以異常現(xiàn)象信息診斷的任務(wù)是將歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、故障注入，在針對微機(jī)繼電保護(hù)測試儀異常來對癥下藥．依次進(jìn)行故障損傷程度的判斷和預(yù)測。
診斷
1、概率趨勢診斷
此類概率趨勢診斷方法通過異常現(xiàn)象對應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)集，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立各參數(shù)變化與故障損傷的概率軌跡，在結(jié)合當(dāng)前多參數(shù)概率狀態(tài)空間進(jìn)行比較，進(jìn)行當(dāng)前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。通過當(dāng)前參數(shù)概率空間與已知損傷狀態(tài)概率空間的干涉來進(jìn)行定量的損傷判定，便可直觀的檢查出（微機(jī)）繼電保護(hù)測試儀的關(guān)鍵問題所在。
2、基子診斷分析
基子診斷分析是利用建立被觀測對象動態(tài)響應(yīng)方式，針對當(dāng)前系統(tǒng)的響應(yīng)輸出，進(jìn)行參數(shù)辨識，對照正常狀態(tài)下的參數(shù)統(tǒng)計(jì)特性，進(jìn)行故障模式確認(rèn)微機(jī)繼電保護(hù)測試儀是否良好。這種方法提供了一種不同于概率趨勢分析、通過這種途徑，便可快速達(dá)到報(bào)警效果。
3、綜合型診斷
利用來自多種信息源的參數(shù)、傳感器信息，以及歷史與經(jīng)驗(yàn)信息的相互結(jié)合來分析微機(jī)繼電保護(hù)測試儀自檢，以減小工作中的差錯(cuò)，更可以有效提高精確度，是數(shù)據(jù)融合的jia之選。
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