【摘 要】
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为实现变压器铁心松动故障的识别，提出基于变压器声纹的ResNet卷积神经网络（CNN）用作铁心松动故障的识别，分别比较了相同卷积神经网络ResNet在交叉熵损失函数（SE-ResNet-Dense）和特征表达的角度空间中最大化分类界限的加性角度裕度损失函数（SE-ResNet-ArcLoss）不同表现效果。通过变压器空载试验采集变压器铁心在额定预紧力、松动20%、松动40%时的噪声信号，通过离散傅
【基金项目】
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江苏省电力有限公司重点科技项目（J2021053）；
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为实现变压器铁心松动故障的识别，提出基于变压器声纹的ResNet卷积神经网络（CNN）用作铁心松动故障的识别，分别比较了相同卷积神经网络ResNet在交叉熵损失函数（SE-ResNet-Dense）和特征表达的角度空间中最大化分类界限的加性角度裕度损失函数（SE-ResNet-ArcLoss）不同表现效果。通过变压器空载试验采集变压器铁心在额定预紧力、松动20%、松动40%时的噪声信号，通过离散傅里叶变换将采集的声纹信号生成时频矩阵，并使用Mel滤波器对时频矩阵降维生成尺寸大大缩小的Mel-语谱图。将采集的噪声信号制作成数据集后输入到两种模型中训练，最终测试集在模型SE-ResNet-Dense上的预测结果为90.753%,在模型SE-ResNet-ArcLoss上的预测结果为97.541%。结果验证SE-ResNet-ArcLoss最适用于变压器铁心松动故障识别。
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