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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种变电站电抗器的多模态故障诊断方法，采集变电站电抗器的声纹信息，并利用高灵敏度的窄带超声波传感器向电抗器发射超声波收集反射波；采用自适应无迹卡尔曼滤波算法对采集的声纹信息和超声波信息进行降噪处理，将处理好的声纹数据和电抗器的工作参数输入到CBAM注意力机制改进的ECAPA‑TDNN模型中进行训练，诊断出电抗器的故障类型；采用AC模型对ECAPA‑TDNN模型进行改进，得到AECAPA‑TDNN模型，超声波数据输入到牛顿‑拉夫逊优化算法改进的AECAPA‑TDNN模型中进行训练，得到故障发生的具体类型和方位。本发明通过CBAM注意力机制和牛顿‑拉夫逊优化算法改进的ECAPA‑TDNN模型对电抗器进行监控，大大提高了信息的准确性和利用效率，有利于变电站的故障诊断。
主权项：1.一种变电站电抗器的多模态故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1采用声纹传感器，采集变电站电抗器的声纹信息，并利用高灵敏度的窄带超声波传感器向电抗器发射超声波收集反射波；2采用自适应无迹卡尔曼滤波算法UKF对采集的声纹信息和超声波信息进行降噪处理；3将处理好的声纹数据和电抗器的工作参数数据输入到CBAM注意力机制改进的ECAPA-TDNN模型中进行训练，使声纹信息和电路参数数据有效分类到具体故障类型；4采用AC模型对ECAPA-TDNN模型进行改进，得到AECAPA-TDNN模型，使每个超声波数据之间更好的融合；5将超声波数据输入到牛顿-拉夫逊优化算法NRBO改进的AECAPA-TDNN模型中进行训练，获取电抗器的故障类型，并判断故障位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种变电站电抗器的多模态故障诊断方法
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