微機繼電保護測試儀出現異?，F象往往被正常工作噪聲所掩蓋，特別是在發電廠、變電站等工作環境下，根本無法聽到微機繼電保護測試儀所發出的警報異常，另一個問題是異常現象是宏觀的系統級的，而故障原因卻是部件級、材料級的，而這種現象存在多種可能的原因，導致故障定位困難。
所以異?，F象信息診斷的任務是將歷史統計數據、故障注入，在針對微機繼電保護測試儀異常來對癥下藥．依次進行故障損傷程度的判斷和預測。
診斷
1、概率趨勢診斷
此類概率趨勢診斷方法通過異常現象對應的關鍵參數集，根據歷史數據建立各參數變化與故障損傷的概率軌跡，在結合當前多參數概率狀態空間進行比較，進行當前健康狀態判斷與趨勢分析。通過當前參數概率空間與已知損傷狀態概率空間的干涉來進行定量的損傷判定，便可直觀的檢查出（微機）繼電保護測試儀的關鍵問題所在。
2、基子診斷分析
基子診斷分析是利用建立被觀測對象動態響應方式，針對當前系統的響應輸出，進行參數辨識，對照正常狀態下的參數統計特性，進行故障模式確認微機繼電保護測試儀是否良好。這種方法提供了一種不同于概率趨勢分析、通過這種途徑，便可快速達到報警效果。
3、綜合型診斷
利用來自多種信息源的參數、傳感器信息，以及歷史與經驗信息的相互結合來分析微機繼電保護測試儀自檢，以減小工作中的差錯，更可以有效提高精確度，是數據融合的jia之選。
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