MATLAB实现的变压器智能故障诊断GUI系统

资 源 简 介

结合神经网络与经典三比值/无编码法，开发基于MATLAB的变压器故障诊断GUI。系统支持油中溶解气体数据实时处理、特征提取与故障自动识别，提升诊断效率与准确性。

详 情 说 明

基于神经网络的变压器智能故障诊断系统GUI设计

项目介绍

本项目开发了一套集成了神经网络算法与经典故障诊断方法的变压器智能故障诊断系统图形用户界面。系统以MATLAB为平台，通过处理变压器油中溶解气体分析数据，实现变压器故障的自动化智能诊断。该系统结合了先进的BP神经网络分类技术、成熟的三比值法以及改良无编码比值分析法，为用户提供直观、高效且可靠的故障诊断解决方案，支持实时数据处理和可视化报告生成。

功能特性

• 多方法融合诊断：综合运用BP神经网络、三比值法及改良无编码比值分析法进行交叉验证，提高诊断准确性。
• 智能故障识别：自动识别包括热性故障、放电性故障在内的多种变压器故障类型。
• 严重程度评估：对诊断出的故障进行严重程度分级，辅助运维决策。
• 置信度分析：提供诊断结果的置信度，增加结果的可信度。
• 数据可视化：生成包含气体浓度趋势、故障概率分布等内容的可视化诊断报告。
• 预警提示：根据诊断结果和阈值，自动产生预警提示信息。
• 数据管理：支持变压器基本信息、实时DGA数据以及历史故障数据的输入与管理，可用于神经网络模型的训练与优化。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件以启动图形用户界面。
2. 输入数据：

* 在相应输入框内填写变压器油中溶解气体（H2, CH4, C2H6, C2H4, C2H2等）的浓度数据。 * （可选）补充变压器型号、运行年限、负载情况等基本信息。

1. 执行诊断：点击界面上的“诊断”或类似功能按钮，系统将自动进行特征提取和故障分析。
2. 查看结果：诊断完成后，界面将显示故障类型、严重程度、置信度、三比值法对比结果等。同时，可查看生成的可视化报告和任何预警信息。

系统要求

• 软件平台：MATLAB (推荐使用 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox) 和图形界面开发相关组件。
• 硬件配置：无特殊要求，普通个人计算机即可顺畅运行。

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与界面管理功能。它主要负责创建并初始化图形用户界面，接收用户通过界面输入的各类数据，协调调用内部实现的神经网络分类算法、三比值法、无编码法等诊断模块进行故障分析计算，并对最终生成的诊断结果、评估等级、置信度分析、对比结论及可视化图表进行整合与展示。