| 基于深度學(xué)習(xí)的變壓器故障信號識別算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4609 K | |
| 標簽： VGG16網(wǎng)絡(luò) 廣義S變換 變壓器故障信號 | |
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| 文檔介紹：針對變壓器結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護成本高等特點，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的變壓器故障信號識別算法。首先分析變壓器工作狀態(tài)下的聲紋信號并進行二維圖像信號的轉(zhuǎn)換，利用VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像中的優(yōu)勢，并在此基礎(chǔ)上提出一種MCA注意力機制，該注意力機制能夠同時保留背景信息和細節(jié)信息；其次對VGG16中的最大池化下采樣進行優(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的特征損失；最后為避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，將VGG16頂層結(jié)構(gòu)中的激活函數(shù)進行優(yōu)化，引用可以自歸一化的SELU激活函數(shù)。實驗證明，廣義S變換是將一維時域信號轉(zhuǎn)換為二維圖像信號的最佳選擇，所提算法對于6類故障信號的平均識別率達到99.15%。 | |
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