摘要
本发明公开一种变压器故障声音检测及预警方法,属于变压器检测技术领域,包括:采集固定时间段内的变压器工作声音数据,包括频率、振幅和持续时间;根据变压器工作声音数据,基于预先训练的故障声音检测模型进行分析,输出故障类型并进行故障预警;其中,引入分层注意力机制和残差连接以及Mish激活函数改进时延神经网络,基于改进后的时延神经网络以及大语言模型构建所述故障声音检测模型。本发明解决了现有技术中无法准确、及时地识别出变压器的故障类型,并进行自动预警的问题。
技术关键词
声音检测
预警方法
变压器本体噪声
故障特征
大语言模型
分层注意力
时延
样本
频率
变压器检测技术
标签
频谱特征提取
时间段
数据处理方法
数值
机制
算法
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基站设备
时间段
注意力
神经网络模型
训练样本数据
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信息检索
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评价方法
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语音识别文本
大语言模型
非易失性计算机可读存储介质
数据