基于CNN的平波电抗器声纹模式识别方法

HU Jingen,SHI Minglei,JIAO Chenhua,SHEN Zhengyuan

Zhejiang Electric Power（2023）

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摘要

为实现对平波电抗器运行状态的准确识别,引入一种基于CNN(卷积神经网络)的深度学习方法,建立了使用Mel时频谱的电抗器绕组声纹模式识别模型.以干式平波电抗器作为实验对象采集声音信号,使用Mel滤波器方法将采集到的声音信号转化为时频谱图,以不同的工况类型作为数据集的标签,基于CNN算法识别不同信号所对应的工况类型.结果表明,CNN可用于干式平波电抗器声纹模式的准确识别,优化后的神经网络对正弦激励、谐波激励和直流偏磁激励下的声纹信号识别准确率高达98.4％.研究结果为实现电网信号的智能化检测提供了潜在的技术方案.

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关键词

smoothing reactor,operating condition,winding,Mel spectrogram,convolutional neural network

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