基于多源数据融合与卷积孪生神经网络的故障诊断与预警方法
基本信息
| 申请号 | CN202111390122.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114118251A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114118251A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/00（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王振浩;许超;李小兰;杨波;李泽曦;张琦;刘东延;卢毅;杨旭;郑舒文;谭澈;赵宁;孙守道;谢杰;赵贝加;张志鹏 | 申请（专利权）人 | 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 |
| 代理机构 | 沈阳维特专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 王翠 |
| 地址 | 110000辽宁省沈阳市和平区八经街94号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多源数据融合与卷积孪生神经网络的故障诊断与预警方法，将采集的电力变压器的振动信息、油中溶解气体浓度信息、电力变压器红外信息、电压信息以及电流信息中的各类型的数据，通过构建数据字典，对各采集到的数据进行标准化集成，通过双空间特征提取数据信息，利用卷积孪生神经网络实现电力变压器的故障识别和分类，能够提高故障诊断效率。 |
