一种基于多信息特征融合的变压器故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于多信息特征融合的变压器故障诊断方法及系统，该方法收集变压器运行信息和变压器声纹信号，并通过自适应无迹卡尔曼滤波算法对变压器声纹信号进行滤波处理；通过改进蛇鹭优化算法对SVM的惩罚因子C进行优化，构建ISBOA‑SVM模型；将数据输入构建好的ISBOA‑SVM模型中，获得各种故障类型的概率；采用D‑S证据理论对各个ISBOA‑SVM模型输出的故障类型的概率进行融合，确定故障类型。本发明提出的方法可以显著提升变压器故障诊断的精度，泛化能力更强。