基于多通道特征图像-改进的MobileNetV2电压互感器故障诊断方法

基于多通道特征图像‑改进的MobileNetV2电压互感器故障诊断方法，使用部分重叠滑动窗口技术对二次侧电压信号进行数据增强，以构建能够表征不同特征的图像。通过融合表征结构信息、瞬态变化和频域特性的多通道特征图像，实现电压信号多维特征的联合提取。在此基础上，提出了一种改进的MobileNetV2诊断模型，通过引入Mish激活函数增强了网络对复杂特征模式的非线性建模能力；引入基于归一化的注意力模块（NAM）实现对故障特征的动态聚焦。同时，使用多尺度膨胀卷积以拓展卷积层的感受野，从而增强特征之间的关联建模。该架构在保持模型轻量化的同时，显著提升了电压互感器的诊断精度。