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基于多尺度卷积神经网络的变压器故障诊断方法 被引量：8
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作者 王辉东 姚海燕 +3 位作者 郭强 俞啸玲 张旭峰 丛龙坤 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期104-112,共9页
为了提高变压器故障识别的诊断精度,提出一种基于多尺度卷积神经网络模型的变压器故障诊断方法。首先,在1DCNN结构基础上设计2个多尺度卷积模块,构造变压器故障识别模型的总体结构。其次,针对样本特征较少问题,采用基于比值法的特征扩... 为了提高变压器故障识别的诊断精度,提出一种基于多尺度卷积神经网络模型的变压器故障诊断方法。首先,在1DCNN结构基础上设计2个多尺度卷积模块,构造变压器故障识别模型的总体结构。其次,针对样本特征较少问题,采用基于比值法的特征扩充方法,将样本特征由5维增强至25维;针对故障样本量少以及故障间样本数分布不平衡问题,采用基于对抗生成网络的样本数增强方法,生成大量模拟样本。最后,利用改造后的数据集对所设计的模型进行训练与测试。结果表明,模型平均准确率为93.24%,与相关主流方法在不同数据集下实验对比,本模型表现效果良好。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 油中溶解气体 比值法 多尺度卷积神经网络 对抗生成网络
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