基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法

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摘要：针对传统轨道交通变压器种类多、内部结构复杂、运行工况多样，导致对其进行故障诊断较为困难的问题，提出深度学习融合线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）组合特征的轨道交通变压器故障诊断方法。首先，利用小波阈值去噪法对噪声信号预处理；然后，分别提取噪声信号的LPCC特征和MFCC特征，并组合成特征向量；最后，将组合特征向量输入到基于深度学习的CNN-LSTM模型，实现轨道交通变压器的故障诊断。（剩余8048字）

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