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摘要
绕组松动故障是变压器最主要的机械故障之一，尚缺乏有效的智能化诊断方法。为此提出基于格拉姆角场与迁移学习-Alex Net的变压器绕组松动故障诊断方法。变压器稳态运行时的振动信号存在周期性的特点，导致其构建足量具有时间相关性的图像集十分困难，提出了一种样本构建方法用于生成变压器振动信号的格拉姆角场图像集。将生成的图像集送入AlexNet进行迁移学习，获得微调后的神经网络模型。实验结果表明：利用该样本构建方法生成的图像集作为训练集和验证集，建立的卷积神经网络模型训练准确率与验证准确率均达到99%以上；利用变压器周期性振动信号生成的图像集作为测试集，测试准确率达到99%以上，实现了变压器绕组松动故障的准确诊断，并为周期性信号运用具有时间相关性的图像变换方法构建足量样本集提供了一种新思路。
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单位河海大学; 电气学院
