基于平行特征域的变压器多源局部放电模式识别方法

基于平行特征域的变压器多源局部放电模式识别方法，提取多源局部放电信号构造多源局部放电时域信号集和时频域信号集；将多个单一神经网络自动编码器组合成两个堆叠编码器。选择sigmoid函数作为堆叠编码器网络层之间的激活函数，并利用激活函数获得下一网络层的激活值。对堆叠编码器中调节每层网络参数的损失函数添加正则化项。设置损失函数的优化求解方法为近端导向随机子梯度算法。添加softmax作为神经网络的分类层；使用堆叠编码器对多源局部放电时域信号集和时频域信号集进行并行训练。特征矩阵数据有着相应的标签，对比分类结果对网络参数进行微调。该方法分类精度高，深度学习模型泛化能力强等优点，适用对变压器进行多源局部放电模式识别等场合。