基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断

鲍克勤; 谈浩冬

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232092

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基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断

更新时间：2026-02-25

- 基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断
- Issue 10, Pages: 190-195(2024)
- 作者机构：
  
  上海电力大学自动化工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232092
  CLC： TM41;TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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鲍克勤, 谈浩冬. 基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断[J]. 2024, (10): 190-195.
DOI：

鲍克勤, 谈浩冬. 基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断[J]. 2024, (10): 190-195. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232092.

摘要

针对目前变压器故障诊断采集到的故障样本存在数据不平衡、特征信息提取不足的问题，提出了一种基于数据增强型和高效卷积块注意力机制(ECBAM)优化一维改进卷积神经网络(1D-ICNN)的变压器故障诊断方法。首先，建立一个基于Wasserstein梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)

对不平衡的变压器数据样本进行训练以生成合成样本，用于数据增强，并采用方差分析法选取关联性强的气体特征参量；其次，使用残差和高效卷积块注意力机制模块对重构的平衡样本进行更为细节的特征提取，以实现故障诊断网络的分类；最后，利用改进的鹈鹕优化算法(IPOA)对ICNN参数进行寻优。算例对比分析表明，所提算法的故障诊断性能具备更高的精确度和稳定性，验证了所提模型故障诊断分类性能的有效性。

Abstract

关键词

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