一种基于图注意力网络的变压器声纹信号故障诊断方法

本发明公开了一种基于图注意力网络的变压器声纹信号故障诊断方法，属于电力设备状态监测技术领域，包括以下步骤：S1、对变压器声纹信号按照时间顺序进行分割，形成多个时间序列样本；S2、对每个时间片段进行数据归一化处理，然后采用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，得到频谱特征；S3、利用K近邻算法构建频谱特征的关联图；S4、采用图注意力网络对关联图中的节点进行特征加权与聚合；S5、基于聚合后的特征进行变压器故障分类诊断。本发明能够更好地捕捉复杂信号中的关键特征，从而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。