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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司廊坊供电公司;科大讯飞股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Mosaic数据增强的电力变压器典型故障声纹诊断方法，涉及电力变压器故障声纹诊断技术领域，包括以下步骤：S1：建立采样分析平台，对发生不同故障的电力变压器采集声纹信号；S2：使用采集到的声纹信号绘制语谱图，生成语谱图集合；S3：用Mosaic数据增强算法对步骤S2生成的语谱图集合进行扩充，扩充后形成故障样本集合，故障样本集合分为两类，故障训练集合与故障测试集合；S4：将故障训练集合输入到卷积神经网络中，对卷积神经网络进行训练，建立故障模型；S5：将故障测试集合输入到训练后的卷积神经网络中进行检验，测试对电力变压器声纹信号的诊断与分类能力。本发明采用上述方法，增加了训练样本数量，提高了诊断的正确率。
主权项：1.一种基于Mosaic数据增强的电力变压器典型故障声纹诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立采样分析平台，对发生不同故障的电力变压器采集声纹信号；S2：使用采集到的声纹信号绘制语谱图，生成语谱图集合；S3：用Mosaic数据增强算法对步骤S2生成的语谱图集合进行扩充，扩充后形成故障样本集合，故障样本集合分为两类，故障训练集合与故障测试集合；S4：将故障训练集合输入到卷积神经网络中，对卷积神经网络进行训练，建立故障模型；S5：将故障测试集合输入到训练后的卷积神经网络中进行检验，测试对电力变压器声纹信号的诊断与分类能力。
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