融合多尺度分形维数与排列熵的变压器声纹故障识别方法
CN122050437BActive Publication Date: 2026-07-17NANCHANG INST OF TECH
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- NANCHANG INST OF TECH
- Filing Date
- 2026-04-20
- Publication Date
- 2026-07-17
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Abstract
本申请涉及电力设备监测的技术领域，具体公开了一种融合多尺度分形维数与排列熵的变压器声纹故障识别方法，方法包括获取变压器的声纹数据集；基于声纹数据集，确定声纹信号的多尺度分形维数的频域特征及多尺度排列熵的时域特征；将相同尺度的多尺度分形维数的频域特征及多尺度排列熵的时域特征进行融合，构建具有等效频率对齐的特征矩阵；采用多二分类支持向量机分类器对融合后的特征矩阵进行分类，得到变压器典型故障的识别结果；该方法能够充分挖掘声纹信号在多尺度、多维度下的复杂性特征，提高了多类故障特征的辨识度，在多类故障识别上具有高精度性能，且具有更好的鲁棒性和跨域泛化能力，在复杂环境下具备更好的稳定性与可靠性。
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