摘要
本发明属于变压器监测技术领域,公开了一种基于多物理量特征的电力变压器故障识别方法及系统,本发明从可听声信号中提取50Hz奇偶倍频比、峰值幅度和短时傅里叶变换时频谱图;从超声信号中提取小波能量熵和目标频带能量占比,从特高频信号中提取特高频PRPD图谱,并构建多物理量特征谱图;构建电力变压器故障多物理量特征融合识别模型,将多物理量特征谱图作为输入,使用训练后的电力变压器故障多物理量特征融合识别模型进行电力变压器局部放电故障识别。本发明通过构建多物理量特征谱图,提高了电力变压器局部放电故障识别的准确性。
技术关键词
电力变压器故障
特征谱图
电力变压器局部放电
短时傅里叶变换
识别方法
超声信号
小波能量熵
多层感知机
变压器监测技术
编码器
ReLU函数
非线性特征
特征提取模块
图谱
数据采集模块
注意力机制
传播算法
识别系统
谐波
系统为您推荐了相关专利信息
风险识别方法
图像识别技术识别
分词
信息建立关联
字符
输电线路金具
特征提取模块
空间注意力模型
识别方法
计算机设备
自动识别方法
工程图纸
模板
文本识别模型
图像分类算法
快速识别方法
纸币识别
直方图均衡化方法
关键点
图像