基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及变压器故障诊断技术领域，公开了一种基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法及系统，其方法通过多个传感器采集变压器在不同故障状态下的多个预设测量点的振动信号数据，采用格拉姆角场对多个所述振动信号数据进行图像编码，生成多个包含故障特征的二维图像，对多个二维图像进行融合成一个多通道图像，并以此构建变压器故障特征集，通过训练集输入到深度残差网络中进行训练，构建变压器故障诊断模型，并利用测试集对变压器故障诊断模型进行测试，以优化网络参数，从而提高变压器的故障诊断的精度和可靠性。器的故障诊断的精度和可靠性。器的故障诊断的精度和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及变压器故障诊断
，尤其涉及一种基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]变压器在运行中出现故障可能会引起事故，造成巨大的经济损失甚至人员伤亡。因此，变压器故障诊断在安全生产和设备维护中具有重要作用，可以有效发现潜在故障，增强工作安全性，降低维护成本。
[0003]通过在箱体上安装多个传感器可以全方位掌控变压器的运行状态。基于振动信号的变压器故障诊断得到了广泛的应用。目前，大多数故障诊断研究只考虑了单一传感器的信号进行分析。由于单个信号中与不同故障特征相关的信息有限，这就降低了对变压器的故障诊断的精度和可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法及系统，解决了变压器的故障诊断的精度和可靠性较低的技术问题。
[0005]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：
[0006]通过多个传感器采集变压器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：通过多个传感器采集变压器在不同故障状态下的多个预设测量点的振动信号数据，并根据故障状态对相应的振动信号数据标注故障类型标签；采用格拉姆角场对多个所述振动信号数据进行图像编码，生成多个包含故障特征的二维图像；将每个故障状态下的多个所述二维图像进行融合成一个多通道图像，其中，每个通道表示一个振动信号数据；根据多个所述多通道图像以及对应的故障类型标签构建变压器故障特征集，按预设比例将所述变压器故障特征集划分为训练集和测试集；通过所述训练集输入到深度残差网络中进行训练，构建变压器故障诊断模型；通过训练好的所述变压器故障诊断模型进行所述测试集进行验证，得到测试准确结果，根据所述测试准确结果对所述变压器故障诊断模型的网络参数进行调整，直到所述测试准确结果满足预设的测试准确要求，输出相应的变压器故障诊断模型。2.根据权利要求1所述的多传感器信息融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，采用格拉姆角场对多个所述振动信号数据进行图像编码，生成多个包含故障特征的二维图像的步骤具体包括：按照采样时间点将所述振动信号的信号幅值构成振动幅值时序信号，记为x＝{x
i
,i＝1,2,
…
,N}，其中，x
i
表示第i个采样时间点的振动幅值，N表示总的采样时间点；将所述振动幅值时序信号进行归一化处理，得到归一化振动幅值信号；将所述归一化振动幅值信号通过下式转换至角域为，式中，表示变量角度，取值为[0，π]，y
i
表示第i个归一化振动幅值信号；通过格拉姆角场对变量角度进行转换为二维图像，其中，格拉姆角场的矩阵表示为，3.根据权利要求1所述的多传感器信息融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，将每个故障状态下的多个所述二维图像进行融合成一个多通道图像，其中，每个通道表示一个振动信号数据的步骤具体包括：利用RGB图像融合算法对每个故障状态下的多个所述二维图像进行融合成一个多通道图像，其中，每个通道表示一个振动信号数据。4.根据权利要求1所述的多传感器信息融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，通过所述训练集输入到深度残差网络中进行训练，构建变压器故障诊断模型的步骤具体包括：将所述训练集中的每个多通道图像变换成尺度为224
×
224
×
3的图像；采用ResNet18残差神经网络作为基础网络，构建初始的变压器故障诊断模型，其中，ResNet18残差神经网络包括17层卷积层、2层池化层、1层全连接层，除第1层卷积层之外的其余16...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎敏，刘伟生，黄志锋，王俏，陈卓优，刘颖，王子轩，杨瑞锋，黄嘉卓，刘丹，杨建华，黄海东，黄真有，林毅，陈宇钊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司湛江供电局，
类型：发明
国别省市：