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摘要
为进一步提高变压器机械故障智能诊断的准确性,文中基于变压器振动信号时间序列符号化的模式表征,提出了一种基于栈式自编码器的变压器机械故障诊断模型。首先对振动信号时间序列进行符号化模式表征和构建复杂网络,提取了基于度分布的变压器振动信号特征向量,据此构建了基于栈式自编码器(stacked auto encoder,SAE)的变压器机械故障诊断模型。对某10 k V干式变压器正常与典型机械故障下振动信号的分析结果表明,变压器振动信号时间序列的符号化模式表征及度分布能较好地表征其动力学特征,所构建的基于SAE变压器机械故障模型具有较高的识别准确率,可达95%,研究结果可为变压器的机械故障诊断提供新思路。
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