基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法

基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法

赵元龙

中国电建集团贵州工程有限公司，贵州 贵阳 550003

摘要：本文深入研究了基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法，强调了深度学习技术在该领域的重要性和应用前景。具体来说，我们分析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自动编码器（Autoencoder）等深度学习模型在变压器故障诊断中的作用，并探讨了迁移学习、模型融合和不平衡数据处理等策略在提高诊断性能方面的价值。通过综合利用这些方法，我们可以更准确、高效地识别轨道交通变压器的故障，提高了轨道交通系统的可靠性和安全性。

关键词：深度学习；轨道交通；变压器；故障诊断

1 轨道交通变压器故障诊断中深度学习技术的重要作用

深度学习技术在轨道交通变压器故障诊断中发挥着关键作用。深度学习模型能够自动地从原始数据中学习特征表示，而不需要手工设计特征，这对于捕捉复杂的电气信号特性至关重要。例如，卷积神经网络（CNN）能够有效地捕捉电压波形和电流波形之间的关联性，有助于识别潜在的故障模式，如短路或接地故障。

深度学习技术具有出色的泛化能力，能够适应不同变压器型号和运行环境下的故障诊断任务。这一特性使得针对不同地区或不同制造商生产的变压器进行故障诊断时，不必重新训练模型，大大提高了模型的通用性和实际应用价值。

2 基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法

2.1 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）在轨道交通变压器故障诊断中扮演着关键角色。首先，CNN被广泛应用于电气信号的特征提取和模式识别任务。对于电流和电压波形等时域信号，CNN的卷积层能够有效捕捉信号中的局部模式，例如瞬态故障的波形特征，这对于故障诊断非常关键。此外，通过堆叠多个卷积层和池化层，CNN可以逐级提取更高级别的特征，从而捕获到更复杂的故障模式，如部分放电或设备老化引起的信号变化。迁移学习与CNN的结合为轨道交通变压器故障诊断提供了更多的优势。通过在其他领域（如图像处理）预训练的CNN模型，可以迁移已学到的特征表示到故障诊断任务中，从而减少了对大量标记数据的需求。这对于轨道交通系统中可能存在的数据稀缺问题尤为重要，提高了模型的可用性和鲁棒性。CNN还具备并行计算的能力，这意味着它可以高效地处理多通道或多传感器数据，如电流和电压信号的同时处理。这在变压器故障诊断中尤为重要，因为多传感器数据能够提供更全面的信息，有助于更准确地检测故障模式。

2.2 循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）在轨道交通变压器故障诊断中的应用也具有重要意义。首先，RNN适用于处理时序数据，这对于变压器故障诊断非常关键，因为故障信号通常包含时序信息。例如，变压器内部的电流和电压信号随着时间的推移可能会出现变化，RNN能够考虑这种时序关系，识别出故障信号中的周期性或趋势性变化。短时记忆是RNN的一个重要特点，它允许网络保持对最近的输入信息进行记忆，这在故障诊断中有助于捕捉突发事件或瞬态故障的特征。例如，在电网中可能会发生瞬态故障，这些故障可能只在极短的时间内出现，但它们的检测对于系统的稳定性至关重要。RNN的短时记忆能力使其能够捕捉到这些瞬态信号的存在并及时报警。RNN还可以与卷积神经网络（CNN）结合，形成强大的混合模型，充分利用两者的优势。

2.3 自动编码器（Autoencoder）

自动编码器（Autoencoder）在轨道交通变压器故障诊断中的应用同样具有重要价值。首先，自动编码器能够实现数据的降维和特征提取。在变压器故障诊断中，原始数据通常包含大量冗余信息，自动编码器可以将数据编码成低维度的表示，同时保留关键信息，减少了数据的复杂性，提高了模型的效率。自动编码器可以用于异常检测。通过训练一个正常数据的自动编码器，模型可以学会对正常状态的数据进行重建，当输入的数据与正常状态有显著差异时，重建误差会增大，从而表明可能存在故障。这种基于重建误差的异常检测方法对于变压器故障的早期诊断非常有效，有助于防止严重故障的发生。对抗性自动编码器（Adversarial Autoencoder）等改进型自动编码器也值得关注。这些模型不仅能够进行特征学习和异常检测，还可以生成合成数据，用于扩充数据集，增强模型的泛化能力。这对于数据稀缺问题和模型的鲁棒性提高非常有帮助。

2.4 迁移学习

迁移学习在轨道交通变压器故障诊断中具有重要的应用前景。首先，轨道交通系统中的变压器数据可能受到多种因素的影响，如设备型号、制造商、运行环境等，这导致了数据的分布可能发生变化。迁移学习允许我们在一个领域（源领域）中训练好的模型或特征表示应用于另一个领域（目标领域），从而减少了在目标领域收集大量标记数据的需求。这对于轨道交通变压器故障诊断任务非常重要，因为不同地区或不同制造商的变压器数据可能难以获得足够的标记数据。迁移学习可以通过传递知识来提高模型的性能。在源领域中训练的模型已经学会了一些通用的特征表示或知识，这些知识可以帮助目标领域的模型更快地收敛和更好地泛化。例如，在源领域中训练的深度学习模型可能已经学会了一些电气信号的基本特性，这些知识可以被有效地迁移到目标领域中，提高模型的性能。

2.5 模型融合

模型融合是提高轨道交通变压器故障诊断性能的有效策略之一。首先，不同的深度学习模型通常具有不同的优势和弱点。例如，卷积神经网络（CNN）适用于图像和时域信号处理，而循环神经网络（RNN）擅长处理时序数据，自动编码器（Autoencoder）则适用于特征提取和降维。通过将这些模型的输出结合起来，可以综合考虑不同模型的判断，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。这种模型融合策略被称为集成学习，如投票集成或堆叠集成，能够有效降低模型的误报率，并提高识别率。模型融合还可以应对多源数据的问题。轨道交通系统中的变压器可能会产生多种类型的数据，如电流信号、电压信号、温度信号等。不同类型的数据可能包含不同信息，因此可以使用不同模型进行处理，然后将它们的输出进行融合，以提高故障诊断的全面性和准确性。这种多模态模型融合策略有助于更全面地分析变压器的状态。

2.6 不平衡数据处理

在轨道交通变压器故障诊断中，经常面临着正常数据远多于故障数据的不平衡问题。这种情况下，深度学习模型容易偏向于正常类别，导致故障诊断性能下降。因此，不平衡数据处理成为了解决这一问题的关键策略之一。过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）是处理不平衡数据的常见方法。过采样通过增加故障样本的复制或合成新样本来平衡类别分布，而欠采样通过减少正常样本的数量来实现平衡。这些方法可以有效地提高故障诊断模型对故障样本的关注度，从而改善性能。生成对抗网络（GANs）等生成模型也可用于不平衡数据处理。GANs能够生成逼真的合成样本，可以用于增加故障数据的数量，同时保持数据的多样性和真实性。这有助于提高模型的泛化能力，并减轻因不平衡数据而导致的模型过拟合问题。

结论

本文详细探讨了基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法，强调了深度学习技术在提高诊断性能和可靠性方面的重要作用。我们讨论了卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器等深度学习模型的应用，以及迁移学习、模型融合和不平衡数据处理等策略的价值。通过综合应用这些方法，我们可以更好地应对轨道交通变压器故障，提高了系统的可靠性，确保了公共交通的安全和正常运行。深度学习技术将继续在轨道交通领域的变压器故障诊断中发挥重要作用，为未来的研究和实际应用提供了广阔的前景。

参考文献：
[1]陈奇志,赵沛舟,赵海全等.基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法[J].自动化与信息工程,2023,44(03):46-51.

[2]王玥.分析城市轨道交通干式变压器经济可靠运行策略[J].电器工业,2022,(09):30-33.

[3]籍泠.城市轨道交通干式变压器经济可靠运行策略的研究[D].东南大学,2020.