摘要
一种基于多通道小波特征的换流变压器故障检测方法:使用换流变压器正常工作时的样本数据对神经网络进行训练,对神经网络训练时无需换流变压器异常样本数据;在换流变压器周边布设多个振动传感器和声音传感器,设置特定的神经网络结构学习多通道振动声音传感器采集数据的时空相关性,选取与神经网络故障检测层训练中样本数据对应的重构误差中最大值作为故障检测阈值,再持续采集换流变压器振动数据、声音数据,并将持续采集的换流变压器振动声音数据提供给训练好的分层神经网络处理,以获得与训练好的神经网络故障检测层训练中样本数据对应的当前重构误差,将当前重构误差与故障检测阈值进行比较,从而使得故障检测准确度更高。