声纹的变压器放电与机械故障诊断研究

摘要：

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％.

关键词：变压器、可听声、小波包、BP神经网络、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TM411(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：北京市自然科学基金3202032

在线出版日期：2021-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：602-610