基于改进ACGAN样本增强的变压器故障诊断技术

摘要

基于深度学习算法的故障诊断需要足量的样本作为训练数据集.变压器故障数据匮乏将导致故障诊断准确率较低.对此,提出了一种基于辅助分类GAN的故障诊断方法.该方法引入自我注意机制,提取故障样本的全局特性,以提高生成样本的质量;并加入梯度惩罚,以提高模型收敛速度和训练稳定性.运用该方法对失衡样本进行增强扩充,并在变压器振动试验数据集上进行验证.仿真结果表明,该方法能够有效改善数据不平衡带来的影响,增强扩充后的故障诊断准确率提高了3.4％.