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申请/专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于激光测振的变压器噪声识别和逆向还原方法及介质，所述方法包括：构建待测变压器的声振耦合模型，获得优化的测点布置方案；基于所述优化的测点布置方案，利用激光测振法获得各测点的表面振动信号；以设定时间长度对所述表面振动信号进行拆分，获得多个表面振动时域信号片段；以所述多个表面振动时域信号片段作为预先训练的噪声识别与还原神经网络模型的输入，获得对应的设备状态和噪声时域信号估计值；将所述噪声时域信号估计值转化为声场指标及声场分布，实现变压器噪声识别与还原。与现有技术相比，本发明具有安全、便捷、可靠等优点，可适用于强电强磁高压等各种复杂工作场景下不同型号变压器噪声识别与逆向还原的测试。
主权项：1.一种基于激光测振的变压器噪声识别和逆向还原方法，其特征在于，包括以下步骤：构建待测变压器的声振耦合模型，获得优化的测点布置方案；基于所述优化的测点布置方案，利用激光测振法获得各测点的表面振动信号；以设定时间长度对所述表面振动信号进行拆分，获得多个表面振动时域信号片段；以所述多个表面振动时域信号片段作为预先训练的噪声识别与还原神经网络模型的输入，获得对应的设备状态和噪声时域信号估计值；将所述噪声时域信号估计值转化为声场指标及声场分布，实现变压器噪声识别与还原；所述噪声识别与还原神经网络模型的训练过程具体为：获得多组变压器的表面振动信号和声压信号；以设定时间长度对所述表面振动信号和声压信号进行拆分，获得多个表面振动时域信号片段和声压时域信号片段，计算每个片段的噪声辐射指数；将多个片段的噪声辐射指数合并成噪声辐射指数特征矩阵，添加设备类型、设备状态、声压与噪声辐射指数特征矩阵的映射关系，形成噪声辐射指数特征库；以所述噪声辐射指数特征库作为样本集，训练获得噪声识别与还原神经网络模型。
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权利要求：
百度查询： 国网上海市电力公司 华东电力试验研究院有限公司 基于激光测振的变压器噪声识别和逆向还原方法及介质
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