[发明专利]基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法在审
| 申请号： | 201910697274.3 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110532885A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 汲胜昌;王一林;张凡;师愉航 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/10;G01H17/00 |
| 代理公司： | 61200 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 李鹏威<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 振动信号 变压器绕组 铁心 径向基神经网络 变压器铁心 混合信号 铁心振动信号 采集变压器 分离变压器 振动特性 输出层 输入层 变压器 保留 | ||
1.一种基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法，其特征在于，包括以下步骤：
在变压器不同工况下，采集变压器绕组的振动信号、变压器铁心的振动信号以及变压器绕组与铁心的混合信号，将变压器绕组与铁心的混合信号作为径向基神经网络的输入层，将变压器绕组的振动信号及变压器铁心的振动信号作为径向基神经网络的输出层，对径向基神经网络进行训练，然后利用训练后的径向基神经网络对待分离的变压器绕组与铁心的混合信号进行分离，得分离后的变压器绕组的振动信号及变压器铁心的振动信号。
2.根据权利要求1所述的基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法，其特征在于，基于压电式振动加速度传感器的变压器测振系统采集变压器油箱表面的振动信号作为变压器绕组与铁心的混合信号。
3.根据权利要求1所述的基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法，其特征在于，训练后的径向基神经网络包括用于分离变压器铁心振动信号的铁心神经网络及用于分离变压器绕组振动信号的绕组神经网络。
4.根据权利要求1所述的基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法，其特征在于，
采集变压器铁心的时域振动信号，再对变压器铁心的时域振动信号进行傅里叶变换，得变压器铁心的频域振动信号，然后将变压器铁心的频域振动信号输入到径向基神经网络的输出层，将变压器绕组与铁心的混合信号输入到径向基神经网络的输入层，对径向基神经网络进行训练，得铁心神经网络。
5.根据权利要求1所述的基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离方法，其特征在于，
采集变压器绕组的时域振动信号，再对变压器绕组的时域振动信号进行傅里叶变换，得变压器绕组的频域振动信号，然后将变压器绕组的频域振动信号输入到径向基神经网络的输出层，将变压器绕组与铁心的混合信号输入到径向基神经网络的输入层，对径向基神经网络进行训练，得绕组神经网络。
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