一种变压器异常声源定位方法及系统

本发明涉及一种变压器异常声源定位方法及系统，属于电力设备状态评估技术领域，方法包括：构建嵌入声纹物理机理的贝叶斯神经网络，将声波传播方程作为物理约束嵌入贝叶斯神经网络；采用压缩感知技术对声纹信号进行重构，得到重构后的声纹场；设计包含数据拟合、物理约束和定位损失的多任务目标函数，并优化数据拟合、物理约束和定位精度，得到训练好的贝叶斯神经网络；基于梯度的声源反演定位算法和训练好的贝叶斯神经网络，结合稀疏正则化得到精准定位的预测结果；将预测结果可视化到变压器三维模型，直观展示异常声源位置。本方法克服了传统方法在复杂环境下的局限性，实现了高精度、高鲁棒性的变压器异常声源定位。