基于信息融合技术的电力设备诊断研究方法

本发明涉及电力设备诊断技术领域，尤其涉及基于信息融合技术的电力设备诊断研究方法，包括采集电力设备多源传感器数据，经归一化处理后提取故障特征构建特征向量；利用改进的BP神经网络对特征向量进行初级诊断，生成初步故障识别结果作为证据体；构建融合Dempster规则与模糊规则的混合组合策略，通过计算证据体间冲突系数与不一致性系数动态分配两类规则权重；最终基于自适应权重融合各证据体，输出精准的故障诊断结论及对应预警等级，该方法有效解决了传统诊断模型收敛慢、易陷入局部最优的问题，通过智能协调冲突证据显著提升了多源信息融合的可靠性，实现了从数据感知到智能决策的完整诊断闭环。