作者：何怡刚,汪涛,施天成,童晋 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2018年第09期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2018090130 DOC编号：DOCDZIY2018090139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 变压器的状态直接决定了电网运行的可靠性。在现有的变压器状态监测方法的基础上，提出基于射频识别(RFID)传感器标签和深度学习的变压器状态监测手段。首先提出了一种基于自取能RFID传感器标签的变压器振动信号采集方法，该方法具有成本低，便利性强，寿命长，可实现快速定位等优点。针对于变压器信号成分复杂，信噪比低等特点，利用深度学习技术在复杂数据处理方面的优势，采用堆叠去噪自编码器(SDA)信号进行特征提取，并采用相关向量机(RVM)对提取的特征数据进行故障诊断，最后采用量子粒子群算法(QPSO)对SDA与RVM进行参数寻优。实验结果表明，方法能够可靠地获取变压器振动信号，同时，能够取得99. 75%的故障诊断准确度，且诊断时间仅需要0. 98 s。

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