声纹的变压器放电与机械故障诊断研究*

变压器中的一些放电和机械故障会产生异常声音,可用于故障检测。据此,本文提出基于可听声的变压器放电和机械故障诊断方法。针对机械故障声音与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音的识别率提高了5.7%。为提高声音识别系统的泛化性,提出基于梅尔对数频谱和卷积神经网络的声音识别算法。两种算法相互验证,提高了系统的可靠性。在真实变压器油箱中模拟了不同类型放电和机械故障。试验结果表明,本文提出的两种方法能成功识别放电和机械故障的声音,声音识别率分别为99.6％和97.57％。