基于深度学习的泵站干式变压器声纹监测方法研究

魏文政; 王启栋

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2026.07.018

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基于深度学习的泵站干式变压器声纹监测方法研究

更新时间：2026-07-30

- 基于深度学习的泵站干式变压器声纹监测方法研究
- Vol. 49, Issue 7, Pages: 76-80+96(2026)
- 作者机构：
  
  1. 山东省水网运行调度中心
  2. 山东省水网运行调度中心潍坊分中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2026.07.018
  CLC： TP18;TV675
- Published：2026
- 稿件说明：
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魏文政, 王启栋. 基于深度学习的泵站干式变压器声纹监测方法研究[J]. 2026, 49(7): 76-80+96.
DOI：

魏文政, 王启栋. 基于深度学习的泵站干式变压器声纹监测方法研究[J]. 2026, 49(7): 76-80+96. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.07.018.

摘要

针对泵站干式变压器故障样本稀缺、现场背景噪声复杂等声纹监测难题，本文设计并实现了一套基于深度迁移学习的智能监测与预警系统。方法上，构建了融合一维卷积神经网络与通道注意力机制的深度特征提取模型，直接处理原始声纹时域波形以避免信息损失；引入实验室模拟数据预训练与现场数据微调的两阶段迁移学习策略，有效克服小样本约束。试验上，通过与多种方法的对比验证了所提模型在分类性能与误报控制方面的优势；利用Grad-CAM技术开展多故障、多工况的可解释性分析，揭示了模型决策与变压器物理故障特征的一致性；通过多类型噪声及多信噪比条件下的抗干扰试验，验证了模型对泵站复杂噪声环境的鲁棒性。现场应用表明，系统能够较为准确地识别绕组松动、风机磨损等本体故障并有效区分外部电气扰动，为泵站干式变压器的预测性维护提供了可靠的技术支撑。

Abstract

关键词

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