模糊c均值聚类算法识别设备缺陷类型

资 源 简 介

模糊c均值聚类算法识别设备缺陷类型

详 情 说 明

通过模糊c均值聚类算法分析SF6设备故障特征

在高压电气设备监测领域，SF6绝缘设备的缺陷识别直接影响电网安全运行。传统阈值判断法难以应对多特征耦合的复杂工况，而引入模糊c均值聚类（FCM）可建立更符合实际的缺陷分类模型。

核心实施步骤包含：首先采集设备典型缺陷的局部放电信号，提取相位分布(PRPD)图谱中的统计特征量作为聚类维度；随后通过隶属度函数量化各样本与聚类中心的关联程度，相比硬聚类能更好表征过渡性故障状态；迭代过程中动态调整聚类中心位置，最终输出缺陷类型的模糊划分结果。

该方法的优势在于允许样本以不同概率归属多个缺陷类别，尤其适合识别尚未完全发展的潜伏性故障。实际应用时需注意特征维度选择和模糊指数m的优化，避免出现聚类边界重叠或过度敏感的情况。工程案例表明，对放电型缺陷的识别准确率较传统方法提升约18%，且能有效区分设备内部悬浮放电与绝缘子表面爬电等易混淆故障。