基于卷积神经网络的变压器故障诊断

基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法如下：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, 2:].values
y = data.iloc[:, 1].values

# 对标签进行编码
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(y)
encoded_y = encoder.transform(y)
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, dummy_y, test_size=0.2, random_state=0)

# 将数据转换为CNN所需的格式
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, 6, 1).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, 6, 1).astype('float32')

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, (1, 3), activation='relu', input_shape=(1, 6, 1)))
model.add(Convolution2D(32, (1, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

以上代码实现了基于卷积神经网络的变压器故障诊断，具体步骤如下：
1. 读取数据，并将特征和标签分别存储在X和y中。
2. 对标签进行编码，将其转换为one-hot编码。
3. 划分训练集和测试集。
4. 将数据转换为CNN所需的格式。
5. 构建CNN模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
6. 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。
7. 训练模型。
8. 评估模型，输出测试集上的损失和准确率。