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基于Mel-GADF与ConvNeXt-T的变压器铁心松动故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
万可力
马宏忠
+1 位作者
崔佳嘉
王健
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期217-224,共8页
为解决传统梅尔(Mel)时频谱图对变压器铁心松动程度识别率较低的问题,提出一种基于梅尔-格拉姆角差场(Mel-GADF)时频谱图与ConvNeXt-T网络相结合的变压器铁心松动故障诊断模型。将变压器声纹信号生成Mel时频谱图,同时将原始声纹数据经...
为解决传统梅尔(Mel)时频谱图对变压器铁心松动程度识别率较低的问题,提出一种基于梅尔-格拉姆角差场(Mel-GADF)时频谱图与ConvNeXt-T网络相结合的变压器铁心松动故障诊断模型。将变压器声纹信号生成Mel时频谱图,同时将原始声纹数据经过格拉姆角场(GAF)变换得到格拉姆角和场(GASF)与GADF这2种时频谱图;生成Mel-GASF与Mel-GADF这2种特征融合的时频谱图来弥补Mel时频谱图的低频缺失问题;将3种时频谱图放入ConvNeXt-T网络进行训练对比,选出效果最佳的诊断模型。以型号为S13-M-200/10的变压器为对象进行空载试验,对不同铁心松动程度下的声纹信号进行分析,分析结果表明,将Mel-GADF作为特征时频谱图结合ConvNeXt-T网络,可将测试集准确率从传统Mel时频谱图的98.273%提升至99.500%,提升了1.227个百分点。
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关键词
变压器
铁心松动
mel
时频谱图
格拉姆角场
卷积神经网络
迁移学习
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职称材料
题名
基于Mel-GADF与ConvNeXt-T的变压器铁心松动故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
万可力
马宏忠
崔佳嘉
王健
机构
河海大学能源与电气学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期217-224,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51577050)。
文摘
为解决传统梅尔(Mel)时频谱图对变压器铁心松动程度识别率较低的问题,提出一种基于梅尔-格拉姆角差场(Mel-GADF)时频谱图与ConvNeXt-T网络相结合的变压器铁心松动故障诊断模型。将变压器声纹信号生成Mel时频谱图,同时将原始声纹数据经过格拉姆角场(GAF)变换得到格拉姆角和场(GASF)与GADF这2种时频谱图;生成Mel-GASF与Mel-GADF这2种特征融合的时频谱图来弥补Mel时频谱图的低频缺失问题;将3种时频谱图放入ConvNeXt-T网络进行训练对比,选出效果最佳的诊断模型。以型号为S13-M-200/10的变压器为对象进行空载试验,对不同铁心松动程度下的声纹信号进行分析,分析结果表明,将Mel-GADF作为特征时频谱图结合ConvNeXt-T网络,可将测试集准确率从传统Mel时频谱图的98.273%提升至99.500%,提升了1.227个百分点。
关键词
变压器
铁心松动
mel
时频谱图
格拉姆角场
卷积神经网络
迁移学习
Keywords
electric transformers
loose core
mel time spectrogram
GAF
convolutional neural networks
trans-fer learning
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mel-GADF与ConvNeXt-T的变压器铁心松动故障诊断方法
万可力
马宏忠
崔佳嘉
王健
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024
9
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