基于中间调和分布的迁移学习变压器故障诊断方法及系统

本发明提供了一种基于中间调和分布的迁移学习变压器故障诊断方法及系统，其中方法包括：分别在源域客户端和目标域客户端配置残差网络，提取变压器振动信号的本地特征，并拟合本地特征的高斯混合模型，上传该高斯混合模型参数至服务器；服务器接收高斯混合模型参数，生成模拟样本，并通过最小迁移代价训练堆叠自编码器，生成中间调和分布样本，广播至客户端，源域和目标域客户端通过最小化最小迁移代价对齐本地特征分布至中间调和分布，动态更新相应残差网络参数，对客户端和服务器进行协同训练、迭代优化直至收敛，并进行变压器故障分类，用于完成目标域的故障诊断。本发明能够有效进行变压器的迁移诊断，大大提高提高了预测的准确性和可靠性。