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摘要
本发明公开了一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法,包括：S1：采集并存储变压器工作时产生的时序声波信号得到数据集,并对数据集进行预处理；S2：搭建变压器故障检测深度卷积注意力网络,并选择合适的目标函数来优化模型参数；S3：采用相应的评估指标来评价模型的效果；S4：用训练好的深度模型对变压器进行故障检测。还公开了一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统。本发明使用堆叠的多层深度卷积注意力网络,依托于深度模型强大的特征表达能力,通过模型训练学习从变压器工作时产生的声波信号中得到具有深度判别性和鲁棒性的特征,从而达到更加准确的变压器故障检测效果。
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