【摘 要】
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变压器绕组形变是常见的故障,传统的诊断方法参数过多且受噪音干扰导致诊断性能较差。提出了一种基于灰度转换的特征提取方法,该方法将振动信号转换为灰度图像,有效地提取特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51577046),国家自然科学基金重点项目(51637004),国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200),装备预先研究重点项目(41402040301)
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变压器绕组形变是常见的故障,传统的诊断方法参数过多且受噪音干扰导致诊断性能较差。提出了一种基于灰度转换的特征提取方法,该方法将振动信号转换为灰度图像,有效地提取特征。针对单源信号特性信息强度随距离变化的问题,利用多源通道采集振动信息,并利用图像融合手段抑制多源图像中大量冗余信息、信噪比低的问题,提出基于多源Mallat-NIN-CNN网络的电力变压器绕组故障诊断模型,利用Mallat算法对多源振动信号灰度图像分解,通过基于区域特性量测和加权平均方法分别对各分解层的高频分量和低频分量进行融合,将重构的灰度图
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