基于卷积神经网络的变压器振动信号分析

为研究变压器振动与运行状态之间的关系,在小波分析方法的基础上,结合卷积神经网络的方法进行变压器振动信号分析。首先对1台油浸式变压器模拟绕组松动和铁心松动两种故障状态并分别测量其振动信号,然后对测试所得的振动信号进行小波变换,生成小波灰度图,并进行卷积神经网络训练分析。根据卷积神经训练的结果,该方法准确率在84.03%,说明卷积神经网络结合小波灰度图的分析方法可以有效识别振动信号中故障信息。比较2类故障验证样本中错误结果的分布情况可以发现,错误结果受变压器振动测点位置影响较大,在改善测点和增加训练数据的前提下,准确率还能有所提升。