基于MBCNN的变压器偏磁的声学诊断

摘要

特高压直流输电系统在输送电能时存在的直流偏磁问题,威胁着变压器的可靠运行.为了实现变压器偏磁工况的声学诊断,分析了变压器正常工况和偏磁工况下噪声数据的频谱特征和时频特征,搭建了基于Mel时频图和卷积神经网络的MBCNN二分类模型.分析表明:偏磁工况下的噪声频谱的频率分量比正常工况下的频率分量丰富,且谱线更为密集;偏磁工况下的Mel滤波器组的输出能量分布频带范围比正常工况下的更宽.参考语音识别中的梅尔频率倒谱系数,二分类模型以Mel时频图为卷积神经网络的输入、Sigmoid函数为输出实现500 kV变压器正常运行工况和直流偏磁工况的声学诊断,分类正确率可达99.554％.