申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司

申请日：2022-05-17

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN114913156B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G01N21/64

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2022.09.02#实质审查的生效;2022.08.16#公开

摘要：本申请涉及变压器故障的智能诊断领域，其具体地公开了一种变压器故障诊断系统及其诊断方法，其通过激光诱导荧光光谱技术，以基于荧光光谱对电力变压器油进行检测分析，进而快速准确地识别电力变压器的油样，这样，就能够准确有效地对电力变压器的不同故障类型进行诊断，以保障煤矿电力的正常供给。

主权项：1.一种变压器故障诊断系统，其特征在于，包括：光谱数据采集单元，用于获取待检测变压器的油样的荧光光谱图；降噪单元，用于将所述待检测变压器的油样的荧光光谱图通过作为降噪器的第一卷积神经网络以得到降噪后荧光光谱图；特征提取单元，用于将所述降噪后荧光光谱图通过作为特征提取器的第二卷积神经网络以得到光谱特征矩阵；特征矩阵分解单元，用于对所述光谱特征矩阵进行基于本征值的矩阵分解以得到多个本征值和与所述多个本征值对应的多个本征特征向量；维度筛选单元，用于从所述多个本征特征向量中提取预定数量的本征特征向量，并将所述预定数量的本征特征向量二维排列为主维度光谱特征矩阵；特征补偿单元，用于对所述主维度光谱特征矩阵进行柯西重概率化以得到校正后主维度光谱特征矩阵作为分类特征矩阵；以及诊断结果生成单元，用于将所述分类特征矩阵通过多标签分类器以得到分类结果，所述分类结果为所述待检测变压器的故障类型标签；其中，所述特征补偿单元，进一步用于：以如下公式对所述主维度光谱特征矩阵进行柯西重概率化以得到校正后主维度光谱特征矩阵作为所述分类特征矩阵；其中，所述公式为： 其中mi,j表示所述主维度光谱特征矩阵的各个位置的特征值，m′i,j表示所述校正后主维度光谱特征矩阵的各个位置的特征值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司 变压器故障诊断系统及其诊断方法

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