基本信息:
- 专利标题： 基于多元回归模型的变压器声纹故障诊断方法及系统
- 申请号：CN202311552674.8 申请日：2023-11-21
- 公开(公告)号：CN117272246B 公开(公告)日：2024-02-02
- 发明人： 范国柱 , 李善文 , 丁元 , 周宇成 , 熊志强 , 赖东升 , 刘嘉
- 申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 江西省南昌市青山湖区民营科技园高新大道980号
- 专利权人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 江西省南昌市青山湖区民营科技园高新大道980号
- 代理机构： 南昌丰择知识产权代理事务所
- 代理人： 吴称生
- 主分类号： G06F18/27
- IPC分类号： G06F18/27 ; G01H17/00 ; G01D21/02 ; G06F18/22 ; G06F18/213 ; G06F18/214 ; G06F18/2433 ; G06N3/006 ; G06N3/02
摘要：
本发明公开了一种基于多元回归模型的变压器声纹故障诊断方法及系统，该方法通过深度神经网络进行变压器声纹特征提取，得到带标记的变压器声纹特征数据集，以标记为正常的变压器声纹特征为因变量，以对应的归一化后的运行工况环境因素为自变量构建多元回归模型；求解得到系数矩阵；使用改进后的野马优化算法对多元回归模型训练的系数矩阵进行优化，剔除离群点，得到优化后的多元回归模型；利用优化后的多元回归模型预测实时运行工况环境因素数据所对应的变压器声纹特征预测值，计算实时变压器声纹特征与变压器声纹特征预测值的相似度来判定是否异常。本发明不依赖负样本训练，克
公开/授权文献:
- CN117272246A 基于多元回归模型的变压器声纹故障诊断方法及系统 公开/授权日：2023-12-22