[发明专利]基于经验模态分解与蝴蝶算法的变压器声纹故障诊断方法有效
| 申请号： | 202210998691.3 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115062733B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 许志浩;高家通;丁贵立;康兵;王宗耀;唐健耀;施嘉兵;袁净帅 | 申请（专利权）人： | 江西派源科技有限公司;南昌左宸科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G01R31/12 |
| 代理公司： | 南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137 | 代理人： | 吴称生 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市南昌高*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明属于电力设备故障诊断技术领域，公开了一种基于经验模态分解与蝴蝶算法的变压器声纹故障诊断方法，将含噪的变压器声纹数据进行完全集合经验模态分解并运用谱减法滤除环境噪声，得到纯净的变压器声纹数据；运用完全集合经验模态分解将除噪后的变压器声纹数据分解，提取复合多尺度熵、模糊熵、峭度熵构造联合特征并利用t‑SNE对联合特征进行降维；最后基于联合特征构建改进的PODSBOA‑LSSVM故障诊断模型，对未知变压器声纹进行诊断，输出诊断结果。本发明可以帮助电力工作人员人员及时掌握变压器运行状态，提前知晓潜伏故障，避免设备故障带来的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 经验 分解 蝴蝶 算法 变压器 声纹 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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