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公开(公告)号：CN115600088A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211266435.1
申请日：2022-10-15
Applicant: 福州大学(CN)
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于振动信号的配电变压器故障诊断方法，包括：获取配电变压器振动信号，并采用自适应噪声完备集合经验模态分解与希尔伯特变换相结合对配电变压器振动信号进行处理，分别求取不同频带的边际谱构造特征向量；对特征向量矩阵构造高斯函数加权的无向完全图，求取邻接矩阵，并构建多通道多连通的图卷积神经网络模型用于挖掘深层特征与故障分类；在图卷积神经网络模型中，使用带正弦函数的扰动因子改进灰狼优化算法对高斯核带宽寻优，得到最优诊断模型；通过得到的最优诊断模型对待识别对象进行故障识别。该方法有利于提高诊断精度，以及对未知类型故障进行辨识。
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