龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院;中国科学院沈阳自动化研究所
摘要：本发明公开一种基于机理模型和数据模型融合的变压器故障检测方法，包括：首先，采集现场变压器关键点的实际振动数据D，获取仿真机理模型输出的仿真振动数据M；其次对数据集D按比例进行划分Dtrain和Dtest；然后进行数据‑机理融合，得到融合数据F；并数据处理；然后将F和Dtrain输入到多尺度卷积神经网络MSCNN中进行特征融合，接着使用LSTM对融合后的特征进行时序建模，最后使用ATTENTION对LSTM网络输出的时序特征进行注意力加权并将加权后的特征输入全连接层，使用Softmax激活函数进行分类以识别变压器的工作状态，判定是否故障。本发明采用多尺度卷积神经网络和长短期记忆网络及注意力机制的诊断模型，能够准确提取变压器故障特征并进行故障识别，具有良好的实用价值。
主权项：1.一种基于机理模型和数据模型融合的变压器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集现场变压器关键点的实际振动数据D，按比例划分Dtrain和Dtest数据集；获取仿真机理模型输出的仿真振动数据M；进行数据-机理融合得到融合数据F并格式处理；步骤2、基于多尺度卷积神经网络MSCNN、长短期记忆网络LSTM、注意力机制ATTENTION，建立变压器故障检测网络，以F和Dtrain为输入，输出为变压器检测状态；对变压器故障检测网络进行训练并获取优化后的网络结构；步骤3、利用训练好的变压器故障检测网络，对实际振动数据Dtest进行诊断，输出工作状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司电力科学研究院 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于机理模型和数据模型融合的变压器故障检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号