基于深度神经网络的变压器状态评估（彩图）-沈阳变压器研究院有限公司

变压器杂志

发布时间：2022-12-03 浏览次数：

王晨，蔡成铭，杜言鹏，姬争连，刘一，苗明祥
（南京苏逸实业有限公司，江苏南京 211100）
摘要：针对变压器绕组和铁心潜伏性机械故障难以发现的问题，本文作者建立了变压器振动信号异常判断模型和基于一维残差神经网络的故障分类模型，通过对110kV变压器所采集信号的计算分析，验证了所提方法的有效性和优越性。
关键词：变压器；振动信号；残差神经网络；深度学习
中图分类号：ＴＭ４０6 文献标识码：Ｂ文章编号：１００１－８４２５（２０22）12－００45－０4
作者简介
王晨（1981-），男，台湾嘉义人，工程师。

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