【摘 要】
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针对变压器故障在线检测问题,利用声学无入侵方式对变压器进行检测。变压器种类繁多、检测结果复杂,单凭听觉无法有效对变压器进行异常检测,针对变压器声学信号数据规模大、维度高、实时性要求高的问题提出解决方案。对采集到的北京市某变电站变压器正常运行和异常时的声学信号进行去噪处理。利用梅尔频率倒谱系数方法提取信号MFCC特征,分别在无监督和半监督学习模式下通过主成分分析法对变压器声学信号进行故障检测,并比较两种模式下主成分分析法对变压器故障监测的效果。实验结果表明,基于主成分分析法的变压器声学异常检测具有良好的检测
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,国网电力设施噪声与振动实验室,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(520201190090)。
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针对变压器故障在线检测问题,利用声学无入侵方式对变压器进行检测。变压器种类繁多、检测结果复杂,单凭听觉无法有效对变压器进行异常检测,针对变压器声学信号数据规模大、维度高、实时性要求高的问题提出解决方案。对采集到的北京市某变电站变压器正常运行和异常时的声学信号进行去噪处理。利用梅尔频率倒谱系数方法提取信号MFCC特征,分别在无监督和半监督学习模式下通过主成分分析法对变压器声学信号进行故障检测,并比较两种模式下主成分分析法对变压器故障监测的效果。实验结果表明,基于主成分分析法的变压器声学异常检测具有良好的检测
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