【摘 要】
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变压器中的一些放电和机械故障会产生异常声,可用于故障检测.据此,该文提出基于可听声的变压器放电和机械故障诊断方法.针对机械故障声与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题
【机 构】
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华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室 北京 102206
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变压器中的一些放电和机械故障会产生异常声,可用于故障检测.据此,该文提出基于可听声的变压器放电和机械故障诊断方法.针对机械故障声与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题,提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音识别率提高了5.7％.为提高声音识别系统的泛化性,提出基于梅尔对数频谱和卷积神经网络的声音识别算法.两种算法相互验证,提高了系统的可靠性.在真实变压器油箱中模拟了不同类型放电和机械故障.实验结果表明,该文提出的两种方法能成功识别放电声和机械故障声,声音识别率分别为99.6％和97.57％.
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