基于多通道卷积神经网络与变压器振动信号的故障诊断技术研究与应用,基于多通道卷积神经网络与MATLAB仿真的变压器故障诊断技术及其振动信号数据集研究,多通道卷积神经网络 变压器 故障诊断 MATLAB

上传者: scpBbgcVY | 上传时间: 2025-06-23 11:21:24 | 文件大小: 314KB | 文件类型: ZIP
基于多通道卷积神经网络与变压器振动信号的故障诊断技术研究与应用,基于多通道卷积神经网络与MATLAB仿真的变压器故障诊断技术及其振动信号数据集研究,多通道卷积神经网络 变压器 故障诊断 MATLAB (附赠变压器振动信号数据集) 关键词:卷积神经网络 CNN 多通道卷积 神级网络 MCCNN 变压器 振动信号 故障诊断 内容简介: 卷积神经网络(CNN)的性能与网络结构和卷积核大小密切相关。 通常来说,网络的结构越深,非线性表达能力越强,但也意味着模型更加复杂,需要更多的数据进行训练。 此外,小卷积核能够有效地提取数据的局部特征,而大卷积核则具有较大的感受野,能够有效地提取数据的全局特征。 为了充分发挥CNN的特征提取优势,提高模型的抗干扰性,提出了一种基于多通道卷积神经网络MCCNN的变压器故障类型诊断模型。 注:,。 ,MCCNN;多通道卷积神经网络;变压器;振动信号;故障诊断;网络结构;卷积核大小;抗干扰性,多通道卷积神经网络MCCNN在变压器振动信号故障诊断中的应用

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