【摘 要】
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现有变压器故障诊断方法忽视了原始输入信号中噪声对诊断准确率的影响。针对上述问题,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和改进卷积神经网络(Im
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现有变压器故障诊断方法忽视了原始输入信号中噪声对诊断准确率的影响。针对上述问题,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和改进卷积神经网络(Im⁃proved Convolution Neural Network,ICNN)的智能故障诊断方法。基于经验小波变换,将原始输入信号在傅里叶频谱进行分割,然后利用小波滤波器对分割后的信号进行滤波,大幅降低原始信号中的噪声比例,进而输出具有高信噪比的信号集合;将信号集合输入改进卷积神经网络进行训练,以快速获得变压器
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