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本發(fā)明授權(quán)一種變壓器鐵芯松動(dòng)故障聲紋診斷方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種變壓器鐵芯松動(dòng)故障聲紋診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1：使用多個(gè)傳感器采集變壓器的聲紋時(shí)序數(shù)據(jù)，利用小波變換將采集到的聲紋時(shí)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成聲紋特征圖譜；步驟S2：建立基于熵權(quán)法的傳感器動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)融合算法，并根據(jù)聲紋時(shí)序數(shù)據(jù)的相對(duì)重要程度對(duì)聲紋特征圖譜實(shí)時(shí)融合，得到小波動(dòng)態(tài)融合聲紋特征圖譜；采用小波動(dòng)態(tài)融合聲紋特征圖譜構(gòu)建樣本集；步驟S3：搭建改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并確定激活函數(shù)和分類(lèi)器；步驟S4：采用改進(jìn)冠豪豬優(yōu)化算法對(duì)改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化；步驟S5：采用樣本集對(duì)優(yōu)化后的改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到最優(yōu)改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟S6：將小波動(dòng)態(tài)融合聲紋特征圖譜導(dǎo)入至最優(yōu)改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取與識(shí)別，得到最終診斷結(jié)果；步驟S4的具體過(guò)程為：步驟S401：將改進(jìn)ShufflenetV2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核權(quán)重作為改進(jìn)冠豪豬優(yōu)化算法的初始種群位置進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)；步驟S402：循環(huán)種群減少；從當(dāng)前冠豪豬種群中選取最優(yōu)冠豪豬個(gè)體重新引入冠豪豬種群；步驟S403：模擬第一種防御策略，并引入柯西變異算子進(jìn)行改進(jìn)；步驟S404：模擬第二種防御策略，并引入隨機(jī)游走策略進(jìn)行改進(jìn)；步驟S405：模擬第三種防御策略；步驟S406：模擬第四種防御策略；步驟S407：判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)，未達(dá)到，則繼續(xù)迭代，反之則停止迭代，并輸出當(dāng)前迭代的最優(yōu)冠豪豬個(gè)體位置作為參數(shù)尋優(yōu)的最優(yōu)解。

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