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| 栈式降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用 摘要：变压器故障诊断研究中广为应用的三比值法、Rogers法等传统方法具有编码不全和判断标准过于绝对的不足，为此，把深度学习应用于变压器设备故障诊断，提出了一种基于栈式降噪自编码网络的变压器故障诊断方法。建立深层网络模型，采取逐层贪婪编码的方式进行自适应的非监督式的预训练，实现高维深层故障特征的自适应提取和挖掘，进而使用反向传播算法对模型进行监督式微调。最后利用Softmax分类器，对故障进行分类输出。试验结果表明，提出的深度神经网络能改善BP神经网络易陷入局部极小化和收敛速度慢的问题，更加有效地实现变压器故障诊断。 关键词：变压器；故障诊断；深度学习；栈式降噪自编码 |
