基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断提升技术

本文主要探讨了在矿用变压器故障诊断领域的一种创新应用——基于栈式稀疏自编码器的方法。传统的深度学习在变压器故障检测中已显示出良好的效果，然而，为了进一步提升诊断精度和效率，研究人员提出了一种新颖的模型设计。该方法的核心在于引入了稀疏自编码器的概念，通过在自编码器的隐含层中加入稀疏性约束，使得神经网络的权重更加稀疏，从而有助于提取更关键的特征表示。 栈式稀疏自编码器（Stacked Sparse Autoencoder, SSAE）是通过多层稀疏自编码器的串联结构构建的。每层自编码器负责处理输入数据并生成低维度的、稀疏的表示，这些表示在逐层传递过程中逐渐抽象，捕捉到变压器故障的不同层次特征。最后，一个Softmax分类器被用于作为输出层，用于识别和分类不同类型的变压器故障。 整个诊断流程包括两个阶段：无监督预训练和有监督微调。首先，通过大量的未标注变压器运行数据，采用无监督的方式训练模型，让模型自行学习数据的内在结构。这一步旨在发现潜在的故障模式和异常行为。然后，在预训练的基础上，通过有监督的学习策略，利用带有标签的故障数据来调整模型参数，优化模型性能，确保模型能够准确地将输入映射到对应的故障类别。 实验结果显示，与传统的栈式自编码器相比，栈式稀疏自编码器在矿用变压器故障诊断任务上表现出更高的准确率。这得益于其稀疏性带来的特征选择优势，减少了冗余信息的影响，提高了故障识别的针对性。此外，这种方法也具有一定的鲁棒性和泛化能力，能够在复杂电力环境中有效地检测和定位故障，对于保障矿井设备安全运行具有重要意义。 本文的工作为矿用变压器的智能监控和故障预警提供了一个新的深度学习解决方案，提升了故障诊断的效率和准确性，具有很高的实际应用价值。在未来的研究中，可以进一步探索如何优化稀疏性约束，以及如何集成更多领域的专业知识来提升模型的表现。