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申请/专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司;重庆大学
申请日：2022-04-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114878674B
主分类号：G01N27/83
分类号：G01N27/83;G01L1/24;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开
摘要：本发明涉及一种基于融合算法的绕组应力与漏磁参量综合特征的变压器绕组缺陷诊断方法，属于变压器绕组变形在线监测领域，包括以下步骤：在变压器绕组正常和变形的情况下，测量出测点位置的轴向和辐向磁场数值以及变压器绕组的应力分布；采集故障特征并分类编码；将传感器采集到的数据信息进行分析处理；建立基于L‑M算法的优化BP神经网络的变压器绕组缺陷诊断模型；随机初始化网络参数，通过训练集对网络进行训练和调优，通过测试集对网络进行测试，通过训练好的基于L‑M算法的优化BP神经网络对后续待诊断的变压器进行故障诊断；向基于L‑M算法的优化BP神经网络中输入实测数据，实现变压器绕组缺陷实时性诊断。
主权项：1.一种基于融合算法的绕组应力与漏磁参量综合特征的变压器绕组缺陷诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：在变压器绕组正常和变形的情况下，通过磁场传感器分别测量出测点位置的轴向和辐向磁场数值；步骤2：在变压器绕组正常和变形的情况下，在变压器绕组表面布置多个应力传感器，测量到变压器绕组的应力分布；步骤3：采集变压器绕组多种故障类型下的特征信息，按照变压器绕组的各故障状态进行分类和编码；步骤4：将传感器采集到的数据信息进行分析处理，将冗余的信息进行整合、将冲突及互补的信息进行取舍判断，进而提取出传感数据的特征参量；步骤5：建立基于L-M算法的优化BP神经网络的变压器绕组缺陷诊断模型，包括感知层、融合层和决策层；步骤6：随机初始化网络参数，将采集数据和对应故障状态编码按一定比例分为训练集和测试集，通过训练集对网络进行训练和调优；步骤7：保存训练好的网络，并通过测试集对网络进行测试，通过训练好的基于L-M算法的优化BP神经网络对后续待诊断的变压器进行故障诊断；步骤8：向基于L-M算法的优化BP神经网络中输入实测数据，实现变压器绕组缺陷实时性诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国电南瑞南京控制系统有限公司;重庆大学 基于融合算法的绕组应力与漏磁参量综合特征的变压器绕组缺陷诊断方法
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