摘要
本发明公开了一种变压器状态综合分析系统,它包括数据处理模块根据变压器多模态数据的预处理,形成训练样本和微调样本;模型搭建模块根据改进的Transformer模型进行无监督训练实现第一次变压器健康状态类别划分,生成Transformer预训练模型并嵌入基于k‑means算法及SVM算法的变压器故障识别模型;人类反馈学习技术模块根据微调样本训练对Transformer预训练模型进行赋分并根据赋分机制更新学习策略参数,得出奖励模型;根据微调样本用近端策略优化模型生成答案并进行赋分,对奖励模型进行强化学习更新策略优化模型的策略参数;根据奖励模型和策略优化模型实现第二次变压器健康状态划分并得出变压器状态。本发明提高了故障识别的准确性和工作效率,使故障诊断更加高效和准确。
技术关键词
综合分析系统
策略优化模型
样本
生成答案
强化学习策略
变压器状态分析
多模态
标记
离线历史数据
无监督
数据处理模块
搭建模块
算法
注意力机制
径向基核函数
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深度学习模型
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多任务学习模型
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