摘要
本发明公开了一种变压器故障检测方法,通过实时采集振动信号,可及时捕捉变压器运行早期变化,为故障早期预警提供数据支撑,把频域信号转为二值化图像后提取特征,图像像素矩阵特征反映整体分布,连通区域所具有的形态特征描述故障区域形状结构,灰度共生矩阵纹理特征表征纹理信息,多维度刻画故障初期微弱变化,提升初期特征识别准确性,实现故障初期有效监测诊断;同时,实时采集无需变压器停电,保障电力系统正常供电,实现持续监测与实时在线监测;将多种特征整合为特征向量空间输入机器学习分类器,能从不同角度全面反映故障特征,准确识别诊断不同类型故障,涵盖各类典型故障,有效提高故障诊断的覆盖范围与准确性。