一种变压器故障检测方法、装置、介质和设备

本发明公开了一种变压器故障检测方法、装置、介质和设备，涉及计算机技术领域。先获取变压器的历史声纹数据作为样本数据，并标注各样本数据的故障类型，然后提取各样本数据的复合多尺度散布熵，将其输入至Transformer模型的编码器，得到预测故障类型，并以最小化真实故障类型和预测故障类型之间的偏差为优化目标，对Transformer模型的编码器进行训练，得到故障检测模型，最后对于待检测变压器的声纹数据，提取其对应的复合多尺度散布熵，并将其输入故障检测模型进行故障特征提取，以确定待检测变压器的故障类型。本发明采用复合多尺度散布熵来体现变压器的声纹数据的时域特征，便于更加全面地从中提取到故障特征，提高了故障检测的准确率。