摘要
本发明公开了一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法,包括如下步骤:利用小波变换将采集到的声纹时序数据转换成声纹特征图谱;建立基于熵权法的传感器动态响应数据融合算法,并根据声纹时序数据的相对重要程度对声纹特征图谱实时融合,得到小波动态融合声纹特征图谱;采用改进冠豪猪优化算法对改进的卷积神经网络进行优化并进行训练;将小波动态融合声纹特征图谱导入至训练后的改进卷积神经网络中进行特征提取与识别,得到最终诊断结果;本发明通过将随机游走策略和柯西变异算子分别引入冠豪猪算法的第一种防御策略和第二种防御策略,可增强算法搜索的周密性,消除局部最优解的消极影响。
技术关键词
声纹特征
松动故障
变压器铁芯
诊断方法
图谱
传感器动态响应
策略
数据融合算法
融合小波
概率密度函数
信息熵
多传感器融合
时序
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