【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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重庆市社会事业与民生保障科技创新专项重点研发项目(cstc2017shms-zdyfX0007)
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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,并将采用该方法与传统的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4.91 s;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
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