一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法

本发明涉及声纹故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法。其包括多模态信号采集模块、多模态信号预处理模块、特征加权融合模块、深度特征提取模块和故障识别与分类输出模块。通过振动传感器和声纹传感器同步采集机械振动信号与声纹特征信号，经预处理后构建多模态特征向量；采用通道注意力机制实现振动与声纹特征的动态加权融合，通过全局平均池化和非线性映射生成通道权重；最后通过注意力统计池化提取具有时序分布特性的声纹嵌入向量，并采用Softmax分类器实现故障类型的精准识别。本发明通过物理信号耦合、算法特征融合和深度表征学习的协同优化，有效提升了换流变压器早期微弱故障的检测能力。