Klassifikation von Messungen an Leistungstransformatoren

Inhalt:
Die Anwendung der Klassifikationsalgorithmen lineare Diskriminanzanalyse, probabilistisch generative Modelle, probabilistisch diskriminative Modelle, Laplace Approximation, Support-Vector-Machines und neuronale Netze auf die an Leistungstransformatoren typischen Messungen Wicklungswiderstandsmessung, Durchführungsmessung, Standard-Öl-Test und Dissolved-Gas-Analysis wurde untersucht. Die Algorithmen wurden mit künstlich erstellten Daten trainiert und die Genauigkeit der Zuordnung einer kategorischen Bewertung von gut, mittel und schlecht an realen Messdaten ermittelt. Die Support-Vektor-Maschine erzielte die höchste Genauigkeit, wobei zumindest 500 Trainingsdaten zur Verfügung stehen sollten.