技術(shù)特征：

1.基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核函數(shù)表示為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：設(shè)置改進(jìn)北極海鸚優(yōu)化算法的參數(shù)，包括海鸚個(gè)體的數(shù)量、搜索空間、總迭代次數(shù)，并引入logistic混沌映射初始化初始種群位置，表示為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬空中搜索策略，在空中搜索策略中引入動(dòng)態(tài)調(diào)整levy飛行參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，表示為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬俯沖捕食策略，引入動(dòng)態(tài)調(diào)整速度因子進(jìn)行改進(jìn)，表示為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬種群合并策略，表示為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬集體覓食策略，表示為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬加強(qiáng)搜索策略，表示為：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬逃避天敵策略并引入基于距離的捕食者感知模型進(jìn)行改進(jìn)，表示為：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，其特征在于：模擬種群融合策略，表示為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了基于全頻段多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的配電變壓器故障診斷方法，包括如下步驟：收集變壓器的不同特征圖；對(duì)收集的不同特征圖進(jìn)行特征提取并加權(quán)求和，得到多源融合特征向量；對(duì)多源融合特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理后再進(jìn)行歸一化處理；使用歸一化處理后的多源融合特征訓(xùn)練改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；采用改進(jìn)北極海鸚優(yōu)化算法對(duì)訓(xùn)練好的改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多項(xiàng)式階數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；采用優(yōu)化后的改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變壓器故障診斷；本發(fā)明采用改進(jìn)北極海鸚優(yōu)化算法通過(guò)模擬北極海鸚的覓食行為，有效結(jié)合全局搜索和局部搜索策略?xún)?yōu)化了改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多項(xiàng)式階數(shù)，提高了變壓器數(shù)據(jù)融合診斷的準(zhǔn)確率和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

技術(shù)研發(fā)人員：康兵,呂嘉威,丁貴立,袁小翠,張興旺,崔明建,王宗耀,章卓航,蔡安禹,李亞波,江嘉越
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南昌工程學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6