作者:季伟; 胡伟变压器故障诊断全卷积神经网络
摘要:油中溶解气体分析(DGA)是诊断变压器故障的常用方法,能及时发现变压器内部的潜伏性故障。为了减少卷积神经网络的训练参数,提出了一种基于全卷积神经网络的变压器故障诊断方法。将传统卷积神经网络中的全连接层用卷积层替代,实现了端对端的变压器故障输出。相较传统卷积神经网络提升了故障诊断准确率,有较强的实际意义。
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《科技创新与应用》(CN:23-1581/G3)是一本有较高学术价值的大型旬刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《科技创新与应用》具有一定学术和应用价值的学术文献和反映各学科、各领域的新成果、新工艺、新产品等方面的论述文章,为科技工作者搭建学术交流平台。
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