La transferencia adaptativa de aprendizaje basada en una red de contracción residual densamente conectada de dos flujos para el diagnóstico de fallas en transformadores a través de señales de vibración
Autores: Liu, Xiaoyan; He, Yigang; Wang, Lei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
La transferencia adaptativa de aprendizaje basada en una red de contracción residual densamente conectada de dos flujos para el diagnóstico de fallas en transformadores a través de señales de vibración
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Análisis de señales de vibración
Diagnóstico de fallas en transformadores
Aprendizaje de transferencia adaptativo
Métodos de análisis tiempo-frecuencia
Red de contracción residual densamente conectada de dos flujos
Marco de aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
El análisis de la señal de vibración es un método eficiente de diagnóstico de fallas en transformadores en línea para mejorar la estabilidad y seguridad de los sistemas eléctricos. La operación en entornos de interferencia severa y la falta de muestras de fallas son los aspectos más desafiantes del diagnóstico de fallas en transformadores. El rendimiento de alta precisión es difícil de lograr al utilizar métodos convencionales de diagnóstico de fallas.
Descripción
El análisis de la señal de vibración es un método eficiente de diagnóstico de fallas en transformadores en línea para mejorar la estabilidad y seguridad de los sistemas eléctricos. La operación en entornos de interferencia severa y la falta de muestras de fallas son los aspectos más desafiantes del diagnóstico de fallas en transformadores. El rendimiento de alta precisión es difícil de lograr al utilizar métodos convencionales de diagnóstico de fallas.