一种变压器振动在线异常检测方法

    公开(公告)号:CN109029699B

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN201810598845.3

    申请日:2018-06-12

    IPC分类号: G01H17/00

    摘要: 针对目前如何基于振动法分析变压器运行状态并进行故障诊断,本发明实施例公开了一种变压器振动在线异常检测方法,该方法是获取预设时间段内关于变压器运行状态振动信号的新增数据样本,基于小波包分析提取新增数据样本的特征参数,基于快速凸包算法完成新增数据样本的学习,训练更新单类异常检测器模型,调用更新后的单类异常检测器模型,对当前变压器振动进行在线异常检测。由于本申请利用增量学习算法只对预设时间段内的新增数据样本进行学习,所以能够及时有效的处理新增数据,可以在线实时地对新增训练样本进行学习,实现检测模型的快速升级,同时可以降低模型更新对时间和空间的需求。

    一种变压器振动在线异常检测方法

    公开(公告)号:CN109029699A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810598845.3

    申请日:2018-06-12

    IPC分类号: G01H17/00

    摘要: 针对目前如何基于振动法分析变压器运行状态并进行故障诊断,本发明实施例公开了一种变压器振动在线异常检测方法,该方法是获取预设时间段内关于变压器运行状态振动信号的新增数据样本,基于小波包分析提取新增数据样本的特征参数,基于快速凸包算法完成新增数据样本的学习,训练更新单类异常检测器模型,调用更新后的单类异常检测器模型,对当前变压器振动进行在线异常检测。由于本申请利用增量学习算法只对预设时间段内的新增数据样本进行学习,所以能够及时有效的处理新增数据,可以在线实时地对新增训练样本进行学习,实现检测模型的快速升级,同时可以降低模型更新对时间和空间的需求。