Abstract: N. Li, H. Ma, B. Duan, H. Zhu, P. He (2023)

Slight looseness of transformer core leaves a huge hidden danger for its safe and stable operation, and there is currently a lack of practical and reliable diagnosis methods. Here, a fault diagnosis method for transformer core looseness based on multi-sensor fusion voiceprint feature map was proposed. Firstly, 4 sensors were used to collect time series of voiceprints to generate voiceprint feature maps with wavelet transform. Weight assignments of different sensor signals were determined with entropy weight method, and the 4 voiceprint feature maps were weighted and fused to form a multi-sensor fusion voiceprint feature map. Secondly, the fused voiceprint feature map was input into the optimized ShuffleNetV2 model, iron core looseness degree was obtined through block convolution and channel shuffling. Finally, the effectiveness of the proposed method was verified through field tests. The results showed that the proposed method can reliably diagnose 25%, 50%, 75%, and 100% of looseness degrees with an average accuracy of 99.6%; compared with diagnoses using traditional voiceprint feature maps, such as, fast Fourier transform (FFT), Gramian angular field (GAF), Markov transform field (MTF), recurrence plot (RP), the recognition accuracy of the proposed method increases by 12. 2%; compared with diagnosis using a single sensor voiceprint feature map, the proposed method' s recognition accuracy increases by 5. 8%; compared with diagnoses using convolutional neural network models of AlexNet, MobileNetV2, GoogleNet and ResNet, the proposed method's recognition accuracy increases by 2.7%.

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Fault diagnosis method for transformer core looseness based on multi-sensor fusion voiceprint feature map