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基于深度学习的低压配电变压器运行状态评估研究
| 题名： | 基于深度学习的低压配电变压器运行状态评估研究 |
| 作者： | 袁源;庞荣;代东林;李响;韩坤林;许培振 |
| 作者单位： | 招商局重庆公路工程检测中心有限公司;西南交通大学信息科学与技术学院 |
| 关键词： | 深度学习;变压器;状态评估;故障诊断 |
| 摘要： | 为了有效、快速评估公路交通工程中低压配电变压器的运行状态，提出基于深度学习的电力变压器运行状态评估新方法。该方法以变压器运行时振动信号为研究对象，先对振动信号进行预处理，后依据深度学习的无监督学习对振动信号进行特征学习，再以此特征作为BP神经网络的输入实现电力变压器振动信号特征识别，并将釆用该方法与传统的BP神经网络方法的计算结果进行比较。结果表明，基于深度学习的电力变压器运行状态识别方法识别率平均可达97.64%，平均时间为4.91s；基于传统BP神经网络方法的电力变压器运行状态识别方法的识别率平均只有 |
| 期刊名称： | 公路交通技术 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 114-119 |
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