【摘 要】
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油浸式变压器作为变电站中的一次设备,一旦发生故障将带来巨大的经济损失和恶劣的社会影响。局部放电蕴含了设备绝缘体强度等相关信息,是导致变压器发生故障的主要原因之一。因此,准确检测局部放电故障对于变压器设备的运行和维护具有重要意义。传统检测法中,局部放电超声波检测具有精确定位以及抗电磁干扰能力强等优势,但主要存在以下两个问题:一是传统检测方式提取的特征信息量有限,难以支撑特性分析相关研究;二是实际场景
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油浸式变压器作为变电站中的一次设备,一旦发生故障将带来巨大的经济损失和恶劣的社会影响。局部放电蕴含了设备绝缘体强度等相关信息,是导致变压器发生故障的主要原因之一。因此,准确检测局部放电故障对于变压器设备的运行和维护具有重要意义。传统检测法中,局部放电超声波检测具有精确定位以及抗电磁干扰能力强等优势,但主要存在以下两个问题:一是传统检测方式提取的特征信息量有限,难以支撑特性分析相关研究;二是实际场景中样本存在分布不均匀的问题,使用传统的模式识别算法分类难度较高。本文针对上述问题展开深入研究,主要工作如下:（1）采集实际场景中的局部放电超声波信号构建时频特征样本库。首先,针对变压器局部放电的故障机理以及电晕放电、悬浮放电、表面放电三种放电模式进行分析研究;其次,对声学前端设备采集的样本数据进行特征提取与小波去噪,完成了时频谱样本库的搭建;最后对放电类别的时频特性进行分析。在时频特征图中,通过增加时域和频域衡量能量变化,可以更加全面的反映放电信号的特征信息。（2）提出基于卷积自编码器和对抗网络相结合的AE-DCGAN数据增强模型,通过预训练自编码网络以及优化生成器损失函数的方式提高样本的似真度。AE-DCGAN利用自编码网络无监督的特性,优化生成器输入的特征张量,约束生成样本保持与初始样本一致的特征分布;将余弦距离加入生成器损失函数中,在加强相似性的同时解决了传统生成模型收敛困难的问题。数据增强实验证明了本文提出模型的有效性。（3）提出基于时-频谱特征融合的自监督模型TS-MFN,采取多通道输入和Arc Face模块增强网络模式识别性能。首先,通过T-gram模块提取时域特征;其次,轻量化模型Mobile Face Net作为主体分类器,对时、频谱融合的双通道输入进行特征提取;最后,加入Cosine Margin角度度量约束,优化输出向量的特征分布。实验证明,在数据增强样本集上,TS-MFN的泛化识别能力均优于其他轻量化网络模型。
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