| 基于深度學習的變壓器故障信號識別算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4609 K | |
| 標簽： VGG16網絡 廣義S變換 變壓器故障信號 | |
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| 文檔介紹：針對變壓器結構復雜、維護成本高等特點，提出一種基于深度學習的變壓器故障信號識別算法。首先分析變壓器工作狀態下的聲紋信號并進行二維圖像信號的轉換，利用VGG16神經網絡在圖像中的優勢，并在此基礎上提出一種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信息；其次對VGG16中的最大池化下采樣進行優化，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象的發生，將VGG16頂層結構中的激活函數進行優化，引用可以自歸一化的SELU激活函數。實驗證明，廣義S變換是將一維時域信號轉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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