基于GRU-RNN与谱增强的变压器异常声源定位方法和系统

本申请提供一种基于GRU‑RNN与谱增强的变压器异常声源定位方法和系统，方法包括：通过传感器阵列采集声信号；通过门控循环单元GRU实现递归神经网络RNN处理所述声信号，生成伪协方差矩阵；对伪协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值；基于特征值，通过噪声子空间特征向量矩阵构建空间谱，并输入自适应分辨率增强网络生成优化谱；对优化谱执行对数‑差分处理后输入多层感知机，获得DOA角度集合和波束权值向量；根据波束权值向量生成波束形成信号，通过谱峰检测定位变压器中的异常声源空间坐标。本申请克服了传统MUSIC算法对模型失配的敏感性以及无法处理相干和宽带源的能力，提高对相干信号及宽带信号的处理能力和鲁棒性，实现了对变压器异常声源的准确定位。