一种基于Res-CA神经网络的变压器故障声纹检测方法和系统

本发明公开了一种基于Res‑CA神经网络的变压器故障声纹检测方法和系统，方法包括：采集变压器产生的原始声纹数据；对采集到的原始声纹数据进行预处理，得到预处理后的声纹数据集；搭建Res‑CA神经网络模型，所述Res‑CA神经网络由Res‑CA注意力块堆叠而成；将预处理后的声纹数据集划分为训练集和验证集，对Res‑CA神经网络模型进行训练和验证，得到训练好的声纹故障分类模型；将待检测的变压器声纹数据输入到声纹故障分类模型中，判断变压器故障的类型；本发明能够有效提升故障检测的精度，为变压器的智能维护提供支持。