基于深度學(xué)習(xí)的變壓器故障信號(hào)識(shí)別算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：4609 K
標(biāo)簽： VGG16網(wǎng)絡(luò) 廣義S變換 變壓器故障信號(hào)
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文檔介紹：針對(duì)變壓器結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)成本高等特點(diǎn)，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的變壓器故障信號(hào)識(shí)別算法。首先分析變壓器工作狀態(tài)下的聲紋信號(hào)并進(jìn)行二維圖像信號(hào)的轉(zhuǎn)換，利用VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像中的優(yōu)勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上提出一種MCA注意力機(jī)制，該注意力機(jī)制能夠同時(shí)保留背景信息和細(xì)節(jié)信息；其次對(duì)VGG16中的最大池化下采樣進(jìn)行優(yōu)化，采用一種軟池化的采樣方法，減少圖像中最大池化下采樣帶來(lái)的特征損失；最后為避免過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生，將VGG16頂層結(jié)構(gòu)中的激活函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，引用可以自歸一化的SELU激活函數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，廣義S變換是將一維時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像信號(hào)的最佳選擇，所提算法對(duì)于6類(lèi)故障信號(hào)的平均識(shí)別率達(dá)到99.15%。
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