一种变压器本体振动信号分析及故障诊断方法、装置及介质

AITNT
正文
推荐专利
一种变压器本体振动信号分析及故障诊断方法、装置及介质
申请号:CN202410816929
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118626988A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明涉及变压器故障诊断技术领域,具体是一种变压器本体振动信号分析及故障诊断方法、装置及介质。本发明结合振动信号的峭度特征,基于3sigm法则的阈值选取办法,采用半软阈值函数小波去噪方法,达到了更好的去噪效果。通过两种改进型HHT变换‑mobilenetV2模型有机融合的故障诊断模型,结合不同的特征提取方法,更有利于保留振动信号有效特征;改进型mobilenetV2模型设计了多尺度深度卷积模型,在逐通道卷积前引入了通道注意力机制,多尺度深度卷积特征提取后,引入了多源数据注意力机制;在不影响变压器安全可靠运行的情况下,实现变压器振动状态故障智能诊断。
技术关键词
变压器本体 故障诊断方法 信号分析 振动故障诊断 卷积模块 变压器故障诊断 变分模态分解算法 输出特征 信号特征值 通道注意力机制 特征提取方法 变压器设备 多尺度 积层 深度卷积模型 多层感知机 池化特征
系统为您推荐了相关专利信息
1
结合对比学习和多标签学习的小样本增量故障诊断方法
故障类别 故障诊断方法 样本 特征提取器 数据
2
一种基于DST-YOLO的无人机航拍小目标检测方法
无人机 航拍 特征融合网络 交互特征 配置网络
3
一种基于大卷积反向残差网络的货物倾倒检测方法
检测网络模型 卷积模块 残差网络 空间金字塔 卷积特征提取
4
一种基于动态复功角模型的构网型逆变器功率控制方法
功率控制器 有功功率 电压相位角 控制目标系统 并网逆变器
5
一种面向实践项目的选课系统
选课系统 项目 深度学习模型 对象 教师
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号