科创中国
一种基于 GSMallat-NIN-CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法
发布时间: 2023-10-09
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
新技术
行业领域：
新一代信息技术产业
成果介绍
本成果公开了一种基于GSMallat?NIN?CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法，包括:利用多通道传感器对变压器绕组振动情况进行测量，得到变压器的多源振动数据;对测量得到的多源振动数据，利用GST灰度变换将多源振动数据转化为灰度图像;采用Mallat算法将各灰度图像逐层分解为高频分量子图像和低频分量子图像，并对其进行图像融合;重构融合后的灰度图像，按照变压器绕组的故障状态，对振动灰度图像进行编码;建立基于 GSMallat?NIN?CNN网络的变压器故障诊断模型;随机初始化网络参数，划分训练集和测试集，通过训练集对网络进行训练和调优;保存训练好的网络，并通过测试集对网络测试。
成果亮点
本成果的基于GSMallat-NIN-CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法，能有效抑制变压器振动信号中单源信号特性信息强度随距离变化的问题，降低多源图像中大量冗余信息、信噪比低的问题，经实验验证，该方法有效抑制了多源信号中的噪声，提高特征信息完整性，降低了计算量，提高了故障诊断准确性。
团队介绍
何怡刚，二级教授，博导。国家杰出青年科学基金获得者，教育部(首批)新世纪优秀人才，中国产学研合作促进奖获得者。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”时空信息卫星导航产业科技服务团 (中国测绘学会) 评价时间：2023-11-06
谭吉安
中国测绘学会
处长
综合评价
该成果解决的技术问题在于针对现有技术中传统的数据预处理方法特征丢失严重，单源信号因位置而测量的强度不一，多源信号中大量冗余信息的缺陷，提供一种基于GSMallat NIN CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法，更加智能高效且准确率更高。
故该技术思路方向很好，专注于优化变压器绕组故障诊断方法，安全性好，投资回报可靠，可推广。
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