摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种基于传感器的变压器自适应故障诊断方法、系统和设备,包括通过传感装置采集变压器的运行信号,对所述运行信号进行特征提取,得到多个信号特征数据;将各个所述信号特征数据分别输入对应的各个信号故障诊断模型,得到多个故障诊断子结果,各个信号故障诊断模型均采用概率神经网络模型进行构建;根据预设的权重值,对所述故障诊断子结果进行加权求和,得到变压器的故障诊断结果,所述权重值基于每个信号故障诊断模型的诊断准确率计算得到。本发明通过对多种传感器信号进行综合的数据处理和诊断分析,能够实现对变压器故障的高效精准的诊断,从而为电力系统的稳定运行提供有力保障。
技术关键词
信号故障诊断
故障诊断方法
局部放电信号特征
变压器
分类准确率
振动信号特征
故障类别
样本
传感装置
因子
传感器
时域特征
频域特征
神经网络模型构建
相位特征
数据
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轴承故障信号
参数化时频分析
轴承故障诊断方法
频率
故障特征
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传感器安装位置
卷积网络模型
智能故障诊断方法
风电机组
故障诊断模型
时序
故障诊断方法
故障诊断模型
设施
深度学习网络
模式
支持概率距离
决策融合方法
变压器
指标
故障诊断模型