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基于MFCC和CNN的變壓器聲學特征提取及故障識別

來源：電工電氣發布時間：2023-06-30 12:30 瀏覽次數：633

基于MFCC和CNN的變壓器聲學特征提取及故障識別

宋誠¹，夏翔¹，王鑫一²，楊文星²，姚平²

(1 國網湖北省電力有限公司孝感供電公司，湖北孝感 432000；

2 長江大學物理與光電工程學院，湖北荊州 434023)

摘要：在變壓器故障診斷中，為解決使用傳統分類器方法存在的泛化能力弱、識別率不高等問題，提出了一種基于梅爾頻率倒譜系數 (MFCC) 和卷積神經網絡 (CNN) 的變壓器聲學特征提取及故障識別方法。利用數字麥克風采集變壓器在不同工作狀態下的聲音信號，經預處理后計算其 MFCC 特征作為靜態特征，并進一步處理得到 ΔMFCC 特征以及 ΔΔMFCC 特征作為動態特征；引入卷積神經網絡模型作為分類器，分別使用靜態特征與三者的融合特征作為數據集進行了訓練；對兩個模型的訓練結果進行了分析，并在其他配電室對系統進行了驗證實驗。實驗結果表明，該方法能夠有效地根據變壓器工作聲音識別變壓器的正常工作狀態、過載狀態以及放電故障，且動態特征的引入能夠在一定程度上提高模型的識別效果。

關鍵詞： 變壓器；聲音信號；故障診斷；梅爾頻率倒譜系數；卷積神經網絡；動態特征

中圖分類號：TM407 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2023)06-0049-06

Transformer Acoustic Feature Extraction and Fault

Identification Based on MFCC and CNN

SONG Cheng¹, XIA Xiang¹, WANG Xin-yi², YANG Wen-xing², YAO Ping²

（1 State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd. Xiaogan Power Supply Company, Xiaogan 432000, China;

2 School of Physics and Optoelectronic Engineering, Yangtze University, Jingzhou 434023, China）

Abstract: The traditional classifier method has problems of weak generalization ability and low recognition rate when diagnosing transformer faults, so the paper proposes a transformer acoustic feature extraction and fault identification method based on Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)and Convolutional Neural Networks(CNN). First, acoustic signals of transformers in different operating states are collected by digital microphones, and after the preprocess their MFCC features are calculated as static features and then further processed to obtain ΔMFCC features as well as ΔΔMFCC features as dynamic features. Second, the convolutional neural network model is introduced as the classifier, and static features and the fused features of the three are used respectively as the data set for training. Third, training results of the two models are analyzed, and the system is validated with experiments in other distribution rooms. The experimental results show that this method can effectively identify the normal working state, the overload state and the discharge fault of transformers based on their working sound. Besides, the introduction of dynamic features can increase the identification of the model to a certain extent.

Key words: transformer; acoustic signals; fault diagnosis; Mel frequency cepstral coefficient; convolutional neural network; dynamic feature

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