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申请/专利权人：南方电网数字电网研究院股份有限公司
摘要：本申请涉及一种基于主成分分析和宽度学习的变换器故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取变换器的故障信号特征数据集；采用主成分分析法对故障信号特征数据集进行降维处理，得到降维后的故障信号特征数据矩阵；将降维后的故障信号特征数据矩阵输入至预训练的变换器故障检测模型中的特征映射层，得到特征映射结果；将特征映射结果输入至预训练的变换器故障检测模型中的特征增强层，得到特征增强结果；将特征映射结果和特征增强结果输入至预训练的变换器故障检测模型中的输出层，得到变换器故障检测结果。采用本方法能够准确识别变换器故障类型。
主权项：1.一种基于主成分分析和宽度学习的变换器故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取变换器的故障信号特征数据集；所述故障信号特征数据集中任一数据样本包括所述数据样本对应的多个维度的故障信号特征数据；采用主成分分析法对所述故障信号特征数据集进行降维处理，得到降维后的故障信号特征数据矩阵；将所述降维后的故障信号特征数据矩阵输入至预训练的变换器故障检测模型中的特征映射层，得到特征映射结果；将所述特征映射结果输入至所述预训练的变换器故障检测模型中的特征增强层，得到特征增强结果；将所述特征映射结果和所述特征增强结果输入至所述预训练的变换器故障检测模型中的输出层，得到变换器故障检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网数字电网研究院股份有限公司 基于主成分分析和宽度学习的变换器故障检测方法
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