基于多传感器数据融合和迁移学习的互感器故障诊断方法

本发明提供了基于多传感器数据融合和迁移学习的互感器故障诊断方法，包括如下步骤：S1：基于待故障诊断电压互感器，在待故障诊断电压互感器的二次侧上安装多种高精度传感器；S2：基于步骤S1的基础，通过DHDAS动态信号采集仪对多种高精度传感器采集的数据进行数据采集与处理；S3：基于步骤S2的基础，通过在DHDAS动态信号采集仪上搭载采集分析软件的PC对电压互感器进行故障诊断。本发明通过同步采集电压、电流、温度等多模态信号，利用连续小波变换提取时频域特征，能够更全面地表征层间短路故障的动态特性，同时，结合迁移学习与深度神经网络，该智能诊断模型能够在样本数据较少的情况下，显著提升分类性能，并有效克服单模态信号诊断方法的局限性。