摘要
本发明涉及变压器技术领域,公开了一种变压器机械状态诊断方法及系统,包括:通过综合分析振动信号、电流信号和电压信号的频域幅值向量,以得到第一变化量向量、第二变化量向量、第三变化量向量和第四变化量向量,能够准确反映变压器机械状态变化的关键特征信息,有效克服了现有基于振动的诊断方法准确性不高的问题,该方法可快速准确诊断变压器机械状态,适用于现场快速准确研判,大大提高了变压器机械状态诊断的效率和准确性,为保障电力系统的安全稳定运行提供了有力的技术支持。
技术关键词
变压器机械
时间段
状态诊断方法
幅值
振动传感器
电流
电压互感器
信号
机器学习模型
状态诊断系统
元素
诊断变压器
保障电力系统
参数
铁芯
绕组
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特征识别方法
参数
患者临床数据
训练机器学习模型
标识
周期
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高精度振动传感器
时间域
数据