申请/专利权人：中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司

申请日：2021-02-03

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN112946531B

主分类号：G01R31/62

分类号：G01R31/62;G01H17/00;G06N3/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.07.02#实质审查的生效;2021.06.11#公开

摘要：本发明公开了一种变压器故障诊断装置，包括：控制器；无线通信模块，所述无线通信模块与控制器电连接；U型连接杆，所述U型连接杆两端的连线与U型连接杆两臂垂直；第一压电换能器，所述第一压电换能器固定连接在U型连接杆一端，第一压电换能器的正面面朝U型连接杆另一端，第一压电换能器的正面与U型连接杆两端的连线垂直，第一压电换能器与控制器电连接；螺孔，所述螺孔设置在U型连接杆与第一压电换能器相对的一端，螺孔中轴线与U型连接杆两端的连线平行；螺杆，所述螺杆与螺孔相匹配，螺杆螺纹连接在螺孔内。以解决现有技术对变压器故障监控浪费人力和诊断不及时的问题。

主权项：1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，采集变压器声纹数据，并存储在存储介质中，所述变压器声纹数据包括好的变压器声纹数据记为S1，即将坏的变压器声纹数据记为P1，采集背景噪声记为B1；步骤二，将变压器声纹数据S1、P1和B1以10到30毫秒时间间隔提取得到以帧为单位的声纹序列S2、P2和环境噪音B2；步骤三，将变压器声纹序列S2和P2通过降噪算法去除环境噪音B2，只保留变压器声纹数据，得到声纹序列S3和P3；步骤四，将声纹序列S3和P3通过特征提取算法提取声纹特征得到特征向量S4和P4；步骤五，采用数量大于1的特征向量S4和P4来对深度卷积神经网络进行模型训练，得到向量模型S5和P5；步骤六，将向量模型S5和P5存储到声纹数据库；步骤七，采集待诊断的实时变压器声纹数据记为T1，采集待诊断的实时变压器背景噪声记为D1；步骤八，将T1与D1以10到30毫秒时间间隔提取得到以帧为单位的声纹序列T2和D2；步骤九，将声纹序列T2通过降噪算法去除D2，只保留变压器声纹数据，得到声纹序列T3；步骤十，通过特征提取算法将声纹序列T3提取声纹特征得到T4；步骤十一，将声纹特征T4与数据库中存储的声纹特征S5和P5进行特征比较，得到S5与T4的相似度R1，P5与T4的相似度R2；步骤十二，R1大于R2，那么判断变压器是好的，如果R1小于R2，那么判断变压器是即将坏的；步骤十一中S5与T4的相似度R1的计算方法为P5与T4的相似度R2的计算方法为： 式中，x21，x22...，x2n为组成S5的特征向量，x31，x32...，x3n为组成P5的特征向量，x11，x12...，x1n为组成T4的特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司 一种变压器故障诊断装置及诊断方法

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