基于DBN的变压器故障诊断.zip

这是对深度置信网络的进一步优化，构成了一个分类器，可依据变压器的特征气体，对变压器的故障进行诊断分析，其中附带完整可运行的MATLAB代码。

function [dataXdataYdataYrealnames] = getData（）

%% 读取数据
[datatext] = xlsread（‘数据.xlsx‘）;
data = data（:2:end）;

%% 无编码比值
eps = 1e-3;
% CH4/H2
dataX（:1） = data（:2）./（data（:1）+eps）;  
% C2H4/C2H2
dataX（:2） = data（:4）./（data（:5）+eps）;   
% C2H4/C2H6
dataX（:3） = data（:4）./（data（:3）+eps）;  
% C2H2/（C1+C2）
dataX（:4） = data（:5）./（data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 
% H2/（H2+C1+C2）
dataX（:5） = data（:1）./（data（:1）+data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 
% C2H4/（C1+C2）
dataX（:6） = data（:4）./（data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 
% CH4/（C1+C2）
dataX（:7） = data（:2）./（data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 
% C2H6/（C1+C2）
dataX（:8） = data（:3）./（data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 
% （CH4+C2H4）/（C1+C2）
dataX（:9） = （data（:2）+data（:4））./（data（:2）+data（:3）+data（:4）+data（:5））; 

names = {‘低能放电‘‘高能放电‘‘局部放电‘‘高温过热‘‘中低温过热‘‘正常‘};
label = text（3:end7）;
dataY = zeros（length（label）length（names））;
for i = 1:length（label）
    [~dataYreal（i1）] = ismember（label{i}names）;
    dataY（idataYreal（i）） = 1;
end
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件         704  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nnchecknumgrad.m
     文件         811  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nneval.m
     文件        2225  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nnff.m
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     文件        2032  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nnsetup.m
     文件         111  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nntest.m
     文件        2586  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\nntrain.m
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     文件         242  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\patches2im.m
     文件         283  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\randcorr.m
     文件        2083  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\randp.m
     文件          90  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\rbmdown.m
     文件        1525  2020-03-06 17:00  DBN_Toolbox\rbmtrain.m
     文件         192  2019-05-04 20:01  DBN_Toolbox\rbmup.m
............此处省略12个文件信息