基于多物理场和改进卷积神经网络的油浸式变压器绕组故障诊断方法

袁发庭; 简盛开; 江宇晴; 杨毅; 李胡强; 李昊樾

doi:10.20204/j.sp.2026.02013

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基于多物理场和改进卷积神经网络的油浸式变压器绕组故障诊断方法

智能感知与状态评估 | 更新时间：2026-02-28

- 基于多物理场和改进卷积神经网络的油浸式变压器绕组故障诊断方法
- Oil-immersed Transformer Winding Fault Diagnosis Method Based on Multi-physics Fields and Improved Convolutional Neural Network
- 智慧电力 2026年54卷第2期页码：106-114
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2026.02013
  中图分类号：
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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袁发庭,简盛开,江宇晴,杨毅,李胡强,李昊樾.基于多物理场和改进卷积神经网络的油浸式变压器绕组故障诊断方法[J].智慧电力,2026,54(2):106-114.

doi:10.20204/j.sp.2026.02013
袁发庭,简盛开,江宇晴,杨毅,李胡强,李昊樾.基于多物理场和改进卷积神经网络的油浸式变压器绕组故障诊断方法[J].智慧电力,2026,54(2):106-114. DOI： 10.20204/j.sp.2026.02013.

doi:10.20204/j.sp.2026.02013 DOI：

摘要

针对油浸式变压器绕组变形、匝间短路和压紧力松动等故障的诊断难题，提出一种基于多物理场仿真与改进卷积神经网络的故障诊断方法。首先，根据变压器参数建立电磁-结构力场耦合仿真模型。经实验验证，仿真与实测振动信号误差仅为4.53%，证明了模型的可靠性。在此基础上，通过设置不同严重程度的绕组故障，提取磁场和振动信号，利用格拉姆角场（GAF）将一维信号转换为二维特征图谱，以抑制噪声干扰。进而，对AlexNet网络架构进行改进，引入多头自注意力机制以量化不同特征的贡献度，结合迁移学习实现故障分类。测试结果表明，该方法诊断准确率达96.36%，显著优于传统模型及单一信号诊断方法。研究为变压器内部潜伏性故障的精准检测与识别提供了一种有效的解决方案。

Abstract

Aiming at the diagnostic challenges of faults such as winding deformation

inter-turn short circuit

and clamping pressure loosening in oil-immersed transformers

a fault diagnosis method based on multi-physics field simulation and an improved convolutional neural network is proposed. Firstly

an electromagnetic-structural force field coupled simulation model is established based on transformer parameters. Experimental verification shows an error of only 4.53% between simulated and measured vibration signals

proving the model's reliability. Building on this

by setting winding faults with different severity levels

magnetic field and vibration signals are extracted. The Gramian angular field （GAF） is employed to convert the one-dimensional signals into two-dimensional feature maps to suppress noise interference. Subsequently

the AlexNet architecture is improved by introducing a multi-head self-attention mechanism to quantify the contribution of different features

combined with transfer learning for fault classification. Test results indicate that the diagnostic accuracy of this method reaches 96.36%

significantly outperforming traditional models and single-signal diagnosis methods. This research provides an effective solution for the precise detection and identification of latent internal faults in transformers.

关键词

Keywords

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