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基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法
1
作者
王泓江
李喆
《电网技术》
北大核心
2025年第3期1266-1275,I0096,共11页
为了提高振动监测诊断算法在变压器振动监测点发生偏移以及低信噪比环境下的识别精度,提出了一种基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法。分析了变压器箱体侧壁不同测点的振动特性,研究常规人工智能算法在测量点发生偏...
为了提高振动监测诊断算法在变压器振动监测点发生偏移以及低信噪比环境下的识别精度,提出了一种基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法。分析了变压器箱体侧壁不同测点的振动特性,研究常规人工智能算法在测量点发生偏移和低信噪比环境下的分类效果。提出了适配多点检测的改进MobileNet算法:对多测点振动信号进行预处理生成三维数据结构;一级算法使用逐点卷积-深度卷积-逐点卷积架构搭配空洞卷积核,对数据流进行多尺度特征提取;二级算法使用全连接网络,对样本进行识别。研究结果表明:与常规算法相比,多点检测方案下改进的MobileNet算法性能表现优异,当测点偏移小于0.3m时,识别准确率下降小于2%;当信噪比为10dB时,识别准确率稳定在97%。此外,该算法具有更小的模型占用内存和更短的识别预测时间,部署到树莓派等移动端设备能够大幅提升运算速度,降低运行功耗。
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关键词
变压器工况识别
多点振动检测
测点偏移
低信噪比
改进MoblieNet
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职称材料
题名
基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法
1
作者
王泓江
李喆
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《电网技术》
北大核心
2025年第3期1266-1275,I0096,共11页
文摘
为了提高振动监测诊断算法在变压器振动监测点发生偏移以及低信噪比环境下的识别精度,提出了一种基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法。分析了变压器箱体侧壁不同测点的振动特性,研究常规人工智能算法在测量点发生偏移和低信噪比环境下的分类效果。提出了适配多点检测的改进MobileNet算法:对多测点振动信号进行预处理生成三维数据结构;一级算法使用逐点卷积-深度卷积-逐点卷积架构搭配空洞卷积核,对数据流进行多尺度特征提取;二级算法使用全连接网络,对样本进行识别。研究结果表明:与常规算法相比,多点检测方案下改进的MobileNet算法性能表现优异,当测点偏移小于0.3m时,识别准确率下降小于2%;当信噪比为10dB时,识别准确率稳定在97%。此外,该算法具有更小的模型占用内存和更短的识别预测时间,部署到树莓派等移动端设备能够大幅提升运算速度,降低运行功耗。
关键词
变压器工况识别
多点振动检测
测点偏移
低信噪比
改进MoblieNet
Keywords
transformer condition recognition
multi-point vibration detection
measuring point offset
low signal-noise ratio
improved MoblieNet
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法
王泓江
李喆
《电网技术》
北大核心
2025
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