微機繼電保護測試儀出現異?，F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，根本無法聽到微機繼電保護測試儀所發(fā)出的警報異常，另一個問題是異常現象是宏觀的系統級的，而故障原因卻是部件級、材料級的，而這種現象存在多種可能的原因，導致故障定位困難。
所以異?，F象信息診斷的任務是將歷史統計數據、故障注入，在針對微機繼電保護測試儀異常來對癥下藥．依次進行故障損傷程度的判斷和預測。
診斷
1、概率趨勢診斷
此類概率趨勢診斷方法通過異常現象對應的關鍵參數集，根據歷史數據建立各參數變化與故障損傷的概率軌跡，在結合當前多參數概率狀態(tài)空間進行比較，進行當前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。通過當前參數概率空間與已知損傷狀態(tài)概率空間的干涉來進行定量的損傷判定，便可直觀的檢查出（微機）繼電保護測試儀的關鍵問題所在。
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)響應方式，針對當前系統的響應輸出，進行參數辨識，對照正常狀態(tài)下的參數統計特性，進行故障模式確認微機繼電保護測試儀是否良好。這種方法提供了一種不同于概率趨勢分析、通過這種途徑，便可快速達到報警效果。
3、綜合型診斷
利用來自多種信息源的參數、傳感器信息，以及歷史與經驗信息的相互結合來分析微機繼電保護測試儀自檢，以減小工作中的差錯，更可以有效提高精確度，是數據融合的jia之選。
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