[发明专利]基于图谱信息融合的卷积神经网络的变压器故障诊断系统在审
| 申请号： | 202110670329.9 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113392773A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 戴金林 | 申请（专利权）人： | 齐丰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于图谱信息融合的卷积神经网络的变压器故障诊断系统。该方法包括以下步骤：步骤1，采集变压器不同故障状态的振动信号，并计算对应的快速谱峭图、平方包络信息谱和平方包络谱信息谱；步骤2，利用卷积算法对信息图谱进行特征提取以获得特征图；步骤3，利用提出的平方近邻加权算法对步骤2的特征图进行信息融合以获得信息融合图谱；步骤4，确定得到的信息融合图谱对应的标签，接着作为样本训练改进的CNN模型并使其收敛；步骤5，将步骤1～步骤4得到的诊断模型安装于上位机程序中，实时处理信号采集系统上传的振动信号，若检测到故障则通过信息交互系统发出警报。本发明所述模型可以准确有效的检测出变压器存在的故障，具有良好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图谱 信息 融合 卷积 神经网络 变压器 故障诊断 系统 | ||
【主权项】：
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